1990年至2021年老年人无牙颌疾病的全球负担和跨国不平等，以及至2050年的预测
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2024年10月
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1990 年至 2021 年老年人无牙颌的全球负担和国际差异，预测将延续到 2050 年
1990年至2021年老年人无牙症的全球负担和国际差异，预测延伸至2050年
抽象
目的： 上颌通过导致营养缺乏和不良社会心理结果而显着影响生活质量。随着全球人口老龄化，预计未来十年老年人无牙颌患病率将大幅增加，尤其是在低收入和中等收入国家。因此，本研究旨在利用 2021 年全球疾病负担 （GBD） 估计值评估 1990 年至 2021 年老年人无牙颌的全球负担，并预测其在 2050 年的状况。
目的：缺牙症通过导致营养缺乏和不良的社会心理结果显著影响生活质量。随着全球人口老龄化，预计未来十年老年人中无牙症的患病率将大幅增加，特别是在低收入和中等收入国家。因此，本研究旨在利用全球疾病负担（GBD）2021年估计值评估1990年至2021年老年人的全球缺牙负担，并预测其在2050年的状况。
方法：本研究利用 GBD 2021 的数据评估了无牙颌的患病率、残疾调整生命年 （DALY）、年龄标准化患病率 （ASPR） 和年龄标准化 DALYs 率 （ASDR）。年龄-时期-队列 （APC） 模型用于检查不同年龄组、时间段和出生队列中无牙颌患病率和 DALY 的时间趋势。通过回归分析和浓度曲线评估健康差异。此外，进行分解分析以确定导致无牙颌患病率和 DALY 变化的因素。贝叶斯年龄-时期-队列 （BAPC） 模型已被用于预测未来三十年的患病率和 DALY。
方法：本研究利用GBD 2021的数据评估了无牙颌的患病率、残疾调整生命年（DADs）、年龄标准化患病率（ASPR）和年龄标准化DADs率（ASDR）。应用多期队列（APC）模型来研究不同年龄组、时间段和出生队列中无牙症的患病率和DADs的时间趋势。健康差距通过回归分析和集中曲线进行评估。此外，分解分析进行，以确定因素的变化，在患病率和无牙颌。贝叶斯时期队列（BAPC）模型已被用于预测未来30年的患病率和DADs。
结果： 无牙颌和 DALYs 的患病率在高 SDI 区域呈下降趋势，而在低 SDI 区域呈上升趋势。女性的无牙颌负担明显更高。APC 模型揭示了与无牙颌相关的显著时期和队列效应。此外，健康差异的回归分析强调了 SDI 对无牙颌的重大影响，表明 SDI 水平较高的区域与无牙颌负担减轻相关。此外，分解分析强调了人口增长、老龄化和流行病学转变对观察到的无牙颌负担变化的显着贡献。预测表明，无牙颌症在未来三十年可能会增加。
结论：无牙颌继续构成重大公共卫生挑战，预计其患病率将在未来几十年内大幅上升。有效解决这个问题需要全球和区域层面的协调努力，以促进口腔保健的公平性和可持续性。
关键词： e齿状体;older adults;全球疾病负担;健康不平等
Keywords：e-gear;olderadults;全球疾病负担;健康不平等
介绍
无牙颌，即口腔中完全没有天然牙齿（婴儿期除外），是一种可能导致多种不利影响的疾病。首先，它会导致牙槽骨吸收、面部垂直尺寸下三分之一减少、面部肌肉松弛以及嘴唇和脸颊下沉。这些变化会导致面部外观老化，还可能导致言语发音受损，以及心理和社交困难[1, 2].此外，无牙颌症患者经常避免食用硬质食物，包括水果、蔬菜和坚果，这些食物对于保持最佳健康至关重要[3, 4].这种饮食回避会导致营养失衡，从而对咀嚼产生不利影响，尤其是在 60 岁及以上的老年人群中。
根据世界卫生组织（WHO，2022 年）的数据，到 2030 年，全球 60 岁或以上的人口预计将达到 12 亿，预计到 2050 年将增加到 21 亿[5]。随着人口老龄化的加速，预计未来十年老年人的无牙颌负担将增加，尤其是在低收入和中等收入国家。因此，必须对老年人无牙颌患病率和 DALY 的全球时间趋势进行全面分析 [6, 7].
尽管有研究探讨了全球无牙颌负担的趋势，但国家或地区之间的差异尚未得到充分调查[8-10].此外，在全球许多地区，明显缺乏关于老年人无牙颌病症的患病率、发病率和当前流行病学趋势的最新全面评估[11].
在这项研究中，我们借鉴了 GBD 2021 的数据，对老年人与无牙颌相关的负担、趋势和差异进行了全面评估。该研究包括：（i） 在全球、区域和多维层面进行的趋势分析;（ii） 检查年龄、时期和队列对无牙颌的独立影响;（iii） 使用世界卫生组织推荐的健康公平评估标准方法进行不平等分析;（iv） 未来 30 年老年人无牙颌全球负担的预测。
方法
全球疾病负担 - 2021 年
本研究中使用的数据来自健康指标与评估研究所 （IHME） 发布的 GBD 2021[12].这个广泛而详细的数据集提供了对全球健康问题的全面分析，包括前所未有的规模的疾病、伤害和风险因素。它包括来自 204 个国家和地区的数据，提供了 1990 年至 2021 年期间 369 种疾病负担的全面信息，包括无牙颌。
数据收集
DisMod-MR 2.1 代表贝叶斯元回归框架，用于对 GBD 数据进行建模以模拟损伤结果。该框架将患病率纳入一个模型，以初步估计无牙颌的患病率。DALY 是一种通过结合因过早死亡而损失的寿命年数和残疾寿命年数来量化负担的指标，用于计算无牙颌[13].
社会人口指数 （SDI） 是一个综合指标，反映了影响不同地区健康结果的社会和经济条件。该指数整合了教育程度、人均收入和生育率的衡量标准，值范围为 0 到 1。较高的 SDI 值表示较高的社会经济发展水平，而较低的值表示相反。在这项研究中，SDI 值分为 GBD 2021 框架定义的五个不同的指标：高、中高、中中、中低和低。
统计分析
为了评估无牙颌患病率和 DALY 在 age-s 标准化 rates （ASR） 中的水平，本研究采用了 e刺激的年度 percentage changes （EAPC） 作为指标。每 100,000 人中的 ASR 使用以下公式确定：
Article10 The State encourages and supports the development of the civil aircraft and the protection of the aircraft，and the protection of the aircraft and the protection of the aircraft shall be carried out by the State Council. There is no significant difference between the two groups（P> 0.05）.
在给定的方程中，α我代表第 i 个年龄组的特定年龄比率，W 表示根据 GBD 2021 标准人口，相应年龄组内的人数，A 表示不同年龄组的总数[14, 15].
EAPC 的估计值源自一个回归模型，该模型描述了指定时间段内的 ASR。该模型表示为：Y =α + βx + e，其中 Y 表示 ASR 的自然对数，x 表示日历年，α 是截距项，β 表示斜率或水平，e 是误差项。EAPC 具有 95% CI= 100 × （eβ − 1）。 当 EAPC 及其较低的 95% 置信区间 （CI） 均为正时，ASR 被认为表现出上升趋势。相反，如果 EAPC 及其上部 95% CI 均为负值，则 ASR 被视为呈下降趋势。在没有任何条件的情况下，ASR 被认为是稳定的。
为了解决与非参数方法相关的内在局限性，使用 APC 模型检查了无牙颌患病率和 DALY 的时间趋势。该分析利用了无牙颌的患病率估计和 DALY，以及来自每个国家或地区的 GBD 2021 的人口数据，为 APC 模型准备输入数据。 APC 模型要求年龄和时期的间隔相等，这意味着 5 岁的年龄组应该对应于 5 年的日历期。鉴于老年人口被定义为 60 岁及以上的个体，因此选择了八个年龄组进行分析：60-64、65-69、70-74、75-79、80-84、85-89、90-94 和 95-99 岁。因此，1990 年至 2021 年的研究期分为六个区间（1992-1996、1997-2001、2002-2006、2007-2011、2012-2016 和 2017-2021），并确定了 13 个出生队列进行检查[6, 16].
在这项研究中，采用绝对和相对梯度不平等的两个标准化指标——不平等的斜率指数和浓度指数——来评估各国无牙颌负担分布的差异。不平等的斜率指数是通过在与社会人口发展相关的相对位置尺度上对各年龄组的全国患病率和 DALY 进行回归来确定的。 通过确定总体累积范围内的中点来确定相对位置，该中点是根据 SDI 组织的。为了解决异方差性问题，采用了加权回归模型。通过对 Lorenz 浓度曲线下方的面积进行数值积分来计算浓度指数。该曲线是使用患病率和累积 DALYs 分数以及按 SDI 排序的人群的累积相对分布构建的[17].
通过分解分析，说明了老龄化、人口变化和流行病学趋势这三个因素对 1990 年至 2021 年老年人无牙颌和 DALY 患病率变化的影响。为了进一步评估无牙颌负担与社会人口发展之间的关系，我们采用了前沿分析。使用非参数数据包络分析生成一个非线性边界，代表基于发育状态可实现的最低负担。所有统计分析和数据均使用 R 版本 3.5.1 进行。
采用 BAPC 模型来预测未来三十年老年人无牙颌的患病率和 DALY。 总之，使用的 APC 模型是对数线性泊松模型，该模型假设年龄、时期和队列的乘法效应符合泊松分布，并包含特定于模型的链接函数。 我们使用 2021 年 GBD 的数据估计预测，以 2021 年老年人无牙颌的年化患病率和 DALY 作为这些预测的基线。采用平均每年增长 1% 作为负参考，而平均每年减少 1% 作为正参考。BAPC 预测模型是使用 R 软件包构建的。
结果
全球、区域和国家层面无牙颌的 ASPR 和 ASDR
1990 年，与其他地区相比，南亚的老年无牙颌患者患病率更高。到 2021 年，东亚的此类患者数量显着增加。同时，东亚报告了 1990 年至 2021 年老年人口与无牙颌相关的 DALY 数量增加，超过了其他地区。相比之下，北非和中东表现出与这种情况相关的较高 ASPR 和 ASDR。值得注意的是，在 1990 年至 2021 年期间，EAPC 衡量的无牙颌负担的变化在高收入亚太地区更为明显，导致整体疾病负担减轻（表 S1）。
2021 年，玻利维亚、秘鲁和南美洲巴西地区的老年人无牙颌的 ASPR 和 ASDR 明显更高（图 1A、图 S1A）。从 1990 年到 2021 年，全球大多数地区的 EAPC 超过零，表明该病症的负担越来越重;然而，总体变化没有统计学意义（图 1B、图 S1B）。
图例. 1 T老年人无牙颌的全球趋势。 A：2021 年的 ASPR;B：1990 年至 2021 年 EAPC 的趋势。
图⑥ ⑥ 。1T老年人无牙颌的全球↓ ↓ ↓.A ： 2021 年 ， ASPR ; B ： 1990 年 ， 2021 年 ， EAPC 。
基于性别和 SDI 的下颌水平 s
基于性别和 SDI 的下颌水平S. S
在全球范围内和五个 SDI 区域，无牙颌负担的模式在男性和女性之间表现出相似性。 然而， 与男性相比，女性承受的无牙颌负担更大（图 2、图 S2）。在 2010 年之前，high SDI 地区的负担每年下降，而其他地区的负担每年都在增加。2010 年后，水平 发生了逆转，high SDI 地区的无牙颌负担 每年增加，而其他地区则每年下降。到 2015 年，high SDI、high-m iddle SDI 和 middle SDI 区域开始呈现向上的s，而 low SDI 和 low-m iddle SDI 区域趋于稳定。
图例. 2 1990 - 2021 年按性别和 SDI 划分的无牙颌老年人 ASPR 的时间水平 s。
年龄-时期-队列模型
无牙颌的患病率和 DALY 水平表现出相似的模式（图 3、图 S3）。在年龄效率方面，老年人的无牙颌通常随着年龄的增长而增加。然而，在高中 SDI 地区，90 岁及以上的个体略有下降。关于周期效应的周期率比 （RR），高中 SDI 区域的无牙颌负担呈逐渐下降趋势，尤其是在 2005 年之后下降得更为明显。相反，在 SDI 中区，低中 SDI 区和低 SDI 区的患病率从 1990 年到 2005 年有所下降。然而，这些地区在 2010 年经历了高峰。尽管随后有所下降，但 SDI 中间区域在 2015 年后呈上升趋势，表明这些区域内无牙颌的负担逐渐增加。从 1990 年到 2005 年，全球 ASPR 普遍下降。然而，随后在中 SDI 区域、中低 SDI 区域和低 SDI 区域观察到年度增长。此外，对队列效应的分析表明，在高中 SDI 区域，晚生队列下降，表明减少。相比之下，1990 年至 2005 年间出生的 SDI 中部地区和低 SDI 区的同龄人的 ASPR 和 ASDR 表现出逐渐增加和随后的稳定。
图例. 3 年龄、时期和出生队列对各种 SDI 中老年人无牙颌患病率的影响。
年龄效应由指定数量的出生队列的纵向特定年龄生育率表示，并根据时期偏倚进行调整。（B） 时期效应被量化为患病率的时期相对风险，计算为 1992 年至 1996 年与 2017 年至 2021 年年龄特异性比率的患病率。参考期定为 1992 年至 1996 年，参考年龄组为 60 至 64 岁。 （C） 出生队列（包括 13 个不同的队列）的影响表示为患病率的队列相对风险。点和阴影区域表示患病率或比率及其相应的 95% CI。
健康不平等回归和集中曲线
研究结果表明， 1990 年和 2021 年的趋势一致，表明 SDI 水平较高的地区（表明国家发展先进）与无牙颌负担减轻相关。这一趋势在 2021 年比 1990 年更为明显。1990 年和 2021 年的健康不平等集中指数分别为 0.46 和 0.38，均为正值。这表明，在 SDI 较高的区域，无牙颌的负担不成比例地降低。浓度指数值接近 1 表示不平等程度更高，数据表明，与 2021 年相比，这种不平等在 1990 年更为明显（图 4、图 S4）。
图例. 4 The 回归曲线和浓度曲线与无牙颌症背景下的健康不平等相关，按患病率分类。（一） 患病率的健康不平等回归曲线 （B） 描述了患病率的浓度曲线。
分解分析
在全球范围内，除其他 SDI 区域外，所有 SDI 区域的患病率 和 DALY 都出现了显著增加（图 5、图 S5）。随着全球人口的增加，无牙颌的负担加剧，特别是在 middle SDI 区s，而在 ldow SDI 区s 的增加不那么明显。此外，随着全球人口老龄化，无牙颌负担总体上略有增加 ，其特征是 middle SDI 区域s 显着增加，h igh-m iddle SDI 区域s 呈下降趋势。 全球流行病学趋势表明下降，其中 SDI 高和高中部地区下降最为显著，而低 SDI 地区下降最不明显。
图例. 5 1990 年至 2021 年全球层面根据人口增长、老龄化和流行病学变化的人口水平决定因素以及 SDI 对老年人无牙颌患病率的变化。
无牙颌疾病负担的预测
从 2021 年开始，老年人无牙颌的患病率明显增加，预计在接下来的三十年中将持续。同时，与无牙颌相关的 DALY 开始上升，表明同期无牙颌 的负担不断升级。综上所述，预计未来 30 年老年人无牙颌造成的总体疾病负担将呈上升趋势。
图 6 未来 30 年全球无牙颌负担的预测：（A） 预期流行病例的数量;（B） 同期的预计 ASPR;（C） 预期的估计 DALYs;以及 （D） 未来三十年的预计 ASDR。
讨论
本研究利用 GBD 2021 的数据对无牙颌的流行病学进行了全面分析。研究结果表明，无牙颌负担呈最初下降，随后增加的趋势。分解分析确定，人口增长和老龄化是导致无牙颌负担增加的重要因素，而流行病学模式的变化与减少有关。此外，预测模型表明，预计未来三十年无牙颌的负担将会增加。
1990 年至 2021 年期间，无牙颌的全球患病率和 DALY 呈上升水平。 Ferrari 等人进行的研究表明，无牙颌的患病率 从 1990 年的 1.944 亿人增加到 2019 年的 3.52 亿人[18]。这一趋势表明受无牙颌影响的人口比例持续增加，引起了人们的极大关注。这一趋势在北非、中东、秘鲁和巴西等地区尤为明显，这归因于传染病和非传染性疾病的双重负担。这些地区面临着口腔健康不足、口腔健康服务受限和传染病高发等挑战，共同加剧了无牙颌问题[19-21].
此外，性别差异在无牙颌的患病率中尤为明显，女性的负担相对较高。这种现象可能归因于口腔健康的生理差异，包括更年期对骨密度的影响[22-24].此外，社会文化因素也导致了这种差异，例如某些地区男性获得医疗保健的机会不同和吸烟率较高[25, 26].尽管如此，随着医疗保健服务的不断进步和吸烟率的下降，无牙颌的性别差距有望缩小。
APC 模型为全面理解无牙颌水平提供了一个强大的框架[27]。年龄效应表明，无牙颌的患病率随着年龄的增长而增加，这种现象与自然衰老过程和口腔健康问题随着时间的推移的累积影响密切相关[28-30]。周期效应揭示了在 SDI 水平不同区域内无牙颌负担的下降，尤其是在中高 SDI 区域。这一趋势反映了医疗保健政策、经济状况和社会对口腔健康问题的态度的积极发展。例如，Qin Xiaofeng 及其同事进行的研究强调了管理和预防策略的重要性[5, 10]。队列效应表明，相对于老一代，年轻一代的无牙颌负担减轻，这一差异归因于加强口腔健康教育和广泛实施预防措施[31, 32]。最终，APC 建模分析可以阐明影响无牙颌负担的关键时期和人口群体，从而促进更有效地针对预防和干预策略。
健康不平等回归分析强调了 SDI 对无牙颌患病率的显着影响。SDI 在塑造无牙颌负担方面的这种关键作用得到了 Chen 等人在 1990 年至 2021 年研究中发现的证实[33]。社会经济地位较低的个体不成比例地面临无牙颌的风险，这归因于多种因素的汇合，包括获得医疗保健的机会受限、口腔健康知识不足、吸烟率升高和饮食习惯不佳[34-37].
分解分析强调，人口增长和老龄化是导致无牙颌负担不断演变的重要因素，随着全球人口结构的变化，对口腔保健服务的需求也相应增加[38]。重要的是，流行病学变化在影响无牙颌患病率方面也起着至关重要的作用。口腔疾病，如无牙颌，与肥胖和糖尿病等一般健康状况有着错综复杂的联系，这些疾病具有共同的风险因素，包括过量摄入糖分和吸烟[39, 40].因此，增强口腔健康有可能降低其他领域的医疗保健成本，并对整体健康结果产生积极影响[31, 41, 42].
根据 BAPC 模型得出的对未来 30 年的预测表明，无牙颌的患病率将大幅增加。这种预期的增长主要是由于全球人口显著老龄化、人口增长以及当前医疗保健基础设施不足等因素，无法充分满足对口腔保健服务的现有需求。该预测强调了与未来无牙颌负担相关的预期挑战，并提出了解决这些问题的潜在策略[42, 43].
结论
总之，解决无牙颌负担带来的挑战需要全球和区域层面的共同努力，以确保口腔健康的公平性和可持续性。这项工作涉及增加获得口腔健康服务的机会、推进健康教育、降低吸烟率和促进更健康的饮食习惯等策略。通过实施这些综合措施，预计受影响人群的口腔健康将得到改善，从而降低无牙颌症的发生率，并为全球口腔健康结果做出积极贡献。
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