BRICS国家高身体质量指数归因甲状腺癌的疾病负担时空演变：基于GBD 2021的年龄-时期-队列解析

《Science Progress》：The burden of high body mass index-attributable thyroid cancer in BRICS countries, 1990–2021: A cross-sectional, population-based analysis of the global burden of disease study 2021

　　

目的：甲状腺癌（thyroid cancer）发病率持续上升，高身体质量指数（body mass index, BMI）是其可修饰危险因素。研究人员旨在评估BRICS国家（巴西、俄罗斯、印度、中国、南非）高BMI归因甲状腺癌的疾病负担，并刻画1990至2021年的时间、年龄、时期与出生队列特征。方法：基于全球疾病负担研究2021（Global Burden of Disease Study 2021, GBD 2021）的建模归因估计，分析伤残调整寿命年（disability-adjusted life years, DALYs；主要终点）及死亡率的时空趋势，采用描述性分析、连接点回归（Joinpoint regression）与年龄-时期-队列（age-period-cohort, APC）建模。结果：2021年俄罗斯年龄标化DALY率（age-standardized DALY rate, ASDR）最高（2.09/10万），南非与巴西次之，中国与印度最低。女性总体DALY更高，但男性增幅更显著，中国男性尤为突出（平均年度变化百分比[average annual percentage change, AAPC]：2.31% vs 女性 -0.35%）。五国DALY率随龄升高；时期效应在中国与印度持续上升，俄罗斯下降；队列效应显示中国与印度较新出生队列风险升高（1997队列相对风险[relative risk, RR]>1.7）。结论：BRICS内部存在国家与性别差异。中国与印度男性及年轻队列负担上升，提示应加强肥胖防控、风险分层评估与高危人群监测，而非全民筛查。

研究背景与问题提出

甲状腺癌是内分泌系统最常见的恶性肿瘤，也是全球第七大常见癌症，女性发病率约为男性三倍。过去数十年其标化发病率在多数地区上升，除影像普及与早期筛查带来的过度诊断外，真实风险暴露变化亦不可忽视。在众多可修饰代谢与生活方式因素中，高身体质量指数（BMI）与甲状腺癌的关联近年受到关注：高BMI可能通过胰岛素抵抗、慢性低度炎症及脂肪因子信号通路促进肿瘤发生发展。BRICS国家（巴西、俄罗斯、印度、中国、南非）正处于快速城市化、营养转型与生活方式西化阶段，肥胖流行增长迅猛，且人口规模大、医疗资源分布不均，使高BMI归因癌症负担具有突出的公共健康与外部政策溢出意义。然而，既往缺乏在统一可比框架下对五国高BMI归因甲状腺癌负担及其年龄、时期、队列结构的系统比较，难以支撑差异化防控策略。

研究人员基于全球疾病负担研究2021（GBD 2021）的群体水平建模归因数据，对五国1990至2021年高BMI相关甲状腺癌的死亡与伤残调整寿命年（DALY）进行时空与结构解析，核心结论是：俄罗斯现患负担最重，中国与印度基线较低但增速最快，尤其集中在中国与印度男性及年轻出生队列；女性绝对负担更高但趋势走平或下降。研究意义在于首次在BRICS尺度识别“男性高增长、低基线”与“年轻队列风险抬升”的双重信号，为肥胖防控与风险分层监测而非全民甲状腺筛查提供证据。

主要关键技术方法

研究人员使用GBD 2021公开聚合数据，提取甲状腺癌（ICD-10 C73）中归因于高BMI的死亡数与DALY数，计算粗率与年龄标化率（采用GBD世界标准人口）。高BMI暴露定义为超过理论最小风险暴露水平（TMREL：成人20–25 kg/m2），归因负担由人群归因分数（PAF）与总负担乘积得到，不确定性由1000次后验抽样传播。统计上以R 4.4.1做描述性与EAPC；以NCI Joinpoint 5.4.0做分段回归，输出年度变化百分比（APC）与AAPC；以NCI APC Web Tool基于Poisson分布拆解年龄、时期、队列效应（净漂移、局部漂移、纵向年龄曲线、时期与队列RR），因年龄=时期?队列不可完全识别，效应仅作可估计函数描述。

研究结果

3.1 描述性分析结果

通过GBD聚合指标与国家-性别分层，研究人员发现2021年俄罗斯ASDR最高（2.09/10万），南非1.92、巴西1.87，中国1.15、印度1.22。死亡标化率（ASMR）俄罗斯亦最高。1990–2021总DALY绝对数增长，中国男性AAPC 2.75%而女性 -0.75%，印度男女均上升，巴西总趋势略降，南非稳步升。负担年龄集中在45–74岁，60–69岁附近峰值；女性整体DALY多于男性，但男性增速更快，中国男性总量已反超女性。

3.2 Joinpoint回归分析结果

通过对ASDR分段建模，中国总体先升后降再反弹，男性2006–2012段APC高达5.50，女性两阶段负增长；巴西唯一长期下降国（1999–2021 APC -0.38），女性降幅更明显；印度持续上行，男性早期段APC 3.26–4.47；俄罗斯“先冲高后回落”，2016–2019段剧降；南非两性别平稳上升，男性AAPC 1.73高于女性0.86。

3.3 年度百分比变化（APC）模型结果

3.3.1 年龄别疾病负担模式

APC年龄曲线显示，五国DALY率均随龄上升。中国峰值在77.5岁（6.94/10万），巴西在77.5岁（10.04/10万），印度60岁后陡升、97.5岁达8.08/10万，俄罗斯50岁后指数上升、72.5岁峰值11.81/10万，南非晚期加速最剧，97.5岁峰值16.68/10万。

3.3.2 时期效应分析

净漂移在中国、印度、南非为正。时期RR中国从1994.5的0.99升至2019.5的1.21；印度从0.79飙至1.58，增幅最大；巴西稳定在1.0附近；俄罗斯2004.5达峰后降至0.81；南非小幅上升但置信区间宽、估计不稳健。

3.3.3 队列效应分析

以1947队列为参比，中国自早世纪队列RR<1转为1997队列RR 1.78；印度同队列RR 2.51为五国最高；巴西各队列近1.0；俄罗斯呈“M型”，新近队列回落；南非1962–1972中老队列抬升后年轻队列下行。最近队列因观测周期短、事件少，CI宽，解释需谨慎。

讨论与结论翻译

讨论指出，归因估计本质为建模人群归因分数，非个体因果；甲状腺癌登记强度、超声可及性与过度诊断会传入估计值，故跨国差异含卫生系统成分。高BMI可能经IGF-1/STAT3、瘦素（leptin）/PI3K-AKT、IL-6/JAK-STAT3等机制促癌。研究局限包括生态设计不能个体因果推断、未分组织学亚型、APC不可识别问题、部分国家登记不完整。

结论（翻译）：基于GBD 2021的分析提示，高BMI归因甲状腺癌负担在BRICS内差异显著。2021年俄罗斯ASDR最高，南非与巴西次之，中国与印度较低。女性总负担更大，但男性（尤其中印中年男性）增速更快；APC模式表现为高龄风险上升，中印时期效应上行、俄罗斯下行，中印年轻队列RR更高。因属观察性生态建模，结果指示而非确立高BMI贡献增长，指向强化肥胖预防、高危群体风险分层评估与登记监测，而非人群普筛。

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