Resumen
Fondo
África del Norte y Oriente Medio (NOMBRE) tiene una carga cada vez mayor de enfermedades respiratorias crónicas (ERC); sin embargo, no se dispone de una comprensión sistemática de la distribución y las tendencias. Nuestro objetivo fue informar las tendencias de las CRD y los factores de riesgo atribuibles en esta región entre 1990 y 2019.
Métodos
Usando datos del Estudio de la Carga Global de Enfermedades (GBD) 2019, la mortalidad por causas específicas sirvió como base para estimar la incidencia y los años de vida ajustados por discapacidad (DALY). La carga atribuible a los factores de riesgo se calculó mediante una evaluación comparativa del riesgo y la contribución del envejecimiento y el crecimiento de la población se determinó mediante un análisis de descomposición.
Resultados
El número de muertes por ERC en 2019 fue de 128.513 (110.781 a 114.351). En 2019, la tasa de incidencia estandarizada por edad (ASIR) de ERC fue de 1052,8 (924,3 a 1209,4) por 100 000 habitantes y tuvo un aumento del 10,3 % y la tasa de mortalidad estandarizada por edad (ASDR) fue de 36,1 (30,9 a 40,3) con un 32,9 % de disminución en comparación con 1990. En 2019, los Emiratos Árabes Unidos tuvieron el ASIR más alto (1412.7 [1237.3 to 1622.2]) y Afganistán tuvo la ASDR más alta (67,8 [52.0 to 81.3]). Las ERC fueron responsables del 2,91% del total de AVAD en 2019 (1,69% por enfermedad pulmonar obstructiva crónica [COPD] y 1,02% por asma). Con respecto a los componentes de los AVAD, la tasa de años de vida perdidos (AVP) estandarizada por edad tuvo una disminución de −39,0% (−47,1 a −30,3); mientras que la tasa estandarizada por edad de años vividos con discapacidad (YLD) tuvo un aumento de 13.4% (9.5 a 17.7). Del total de ASDR de CRD, el 31,6 % se atribuyó al tabaquismo y el 14,4 % a la contaminación ambiental por partículas.
Conclusión
Las CRD siguen siendo una de las principales causas de muerte y discapacidad en NAME, con un crecimiento en números absolutos. La EPOC y el asma fueron las CRD más comunes y el tabaquismo fue el principal factor de riesgo, especialmente en los hombres. Se necesita más atención para reducir la carga de CRD a través de intervenciones y políticas apropiadas.
Fondo
Las enfermedades respiratorias crónicas (CRD) se encuentran entre las principales enfermedades no transmisibles (ENT) y contribuyen de manera importante a la creciente carga de ENT en el norte de África y Oriente Medio (NOMBRE) [1]. En comparación con otras ENT, las CRD se descuidaron durante muchos años. [2, 3]. En esta región, las CRD pasaron de la 12.ª causa de muerte para todas las edades en 1990 a la 6.ª causa de muerte en 2019 y fueron responsables del 2,91 % del total de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) y del 4,14 % del total de muertes en 2019 [4].
Se han identificado varios factores de riesgo modificables comunes para las ERC, como el tabaquismo, el tabaquismo pasivo, la contaminación interior y exterior, los alérgenos y los agentes ocupacionales. [5]. Además, existe una relación entre las ERC y el riesgo de neoplasias pulmonares y el tabaquismo es un factor de riesgo común para las ERC y el cáncer de pulmón. [6]. Por lo tanto, identificar las tendencias y planificar la prevención de estos factores de riesgo potenciales tendrá un impacto significativo en la morbilidad y la mortalidad. De acuerdo con los informes globales de la Organización Mundial de la Salud (OMS), mientras que el consumo de tabaco, como principal factor de riesgo para las ERC, está disminuyendo en todo el mundo, se espera que la prevalencia del tabaquismo en la región NAME aumente entre 2010 y 2025 [7].
Estudios previos han estimado la prevalencia y la carga de las ERC y los factores de riesgo atribuidos a nivel mundial [8, 9] y mostró que la prevalencia de CRD en NAME aumentó entre 1990 y 2017 y se estimó en 7.7% en 2017 [9]. Sin embargo, faltan datos completos sobre la epidemiología y la carga de CRD en la región NAME. Por lo tanto, en este estudio proporcionamos un informe sistemático de CRD en la región NAME que incluye incidencia, prevalencia, mortalidad y DALY y los comparamos por sexo, grupos de edad, países e índice sociodemográfico (SDI) basado en Global Burden of Diseases, Estudio de Lesiones y Factores de Riesgo (GBD) 2019 [10]que es un paso esencial para aplicar políticas para reducir la carga de CRD en esta región.
material y métodos
El estudio GBD 2019, realizado por el Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME), involucró 21 regiones geográficas compuestas por 204 países y territorios desde 1990 hasta 2019 [10]. Los datos de entrada originales para los CRD, así como la estrategia de modelado para la muerte, se describieron en detalle anteriormente. [10]. Aquí, nos enfocamos en los métodos y análisis estadísticos de estimación de la carga de CRD del estudio GBD 2019. La región NOMBRE consta de 21 países, incluidos Afganistán, Argelia, Bahrein, Egipto, Irán, Irak, Jordania, Kuwait, Líbano, Libia, Marruecos, Omán, Palestina, Qatar, Arabia Saudita, Sudán, República Árabe Siria, Túnez, Turquía, Estados Unidos. Emiratos Árabes y Yemen.
Según el GBD Data Dictionary, los CRD incluyen las siguientes cinco categorías: asma, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), enfermedad pulmonar intersticial (EPI) y sarcoidosis pulmonar, neumoconiosis (incluidas silicosis, asbestosis, neumoconiosis de los trabajadores del carbón y otras neumoconiosis), y otros CRD. Los códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD)-10 se utilizaron para mapear la lista de causas de GBD (Archivo adicional 1).
La prevalencia de CRD se estimó utilizando DisMod-MR versión 2.1, una herramienta analítica de regresión bayesiana utilizada en el estudio GBD [10, 11]. Las tasas de mortalidad por todas las causas se derivaron de los sistemas de registro civil, censos y encuestas, y se analizaron con métodos demográficos para corregir la incompletitud. Modelo de conjunto de causa de muerte (CODEm) [12] herramienta se utilizó para generar estimaciones de mortalidad CRDs. CoDCorrect se utilizó para garantizar que las estimaciones de mortalidad por causa única modeladas de forma independiente coincidieran con la mortalidad por todas las causas modelada por separado [10]. Se aplicaron proporciones de mortalidad a incidencia (MIR) a las medidas de mortalidad del CRD final para estimar la incidencia. Para estimar los AVP, cada muerte causada por CRD se multiplicó por la esperanza de vida estándar a esa edad. Los YLD se calcularon multiplicando la prevalencia de cada secuela por el peso específico de la discapacidad de la secuela. Una medida breve de la carga de la causa basada tanto en pérdidas de salud no fatales como en muertes prematuras se informó como DALY, que fueron la suma de los YLL y YLD.
Las cargas de los factores de riesgo se estimaron de acuerdo con el marco general establecido para la evaluación comparativa de riesgos (CRA) [10, 11, 13]. CRA consiste en la inclusión de pares de riesgo-resultado, estimación de riesgo relativo, nivel de exposición y estimación de distribuciones, nivel contrafactual de determinación de exposición y fracciones atribuidas a la población y cálculo de carga [11].
Las estimaciones se componían de 12 factores de riesgo conductuales, ambientales/ocupacionales y metabólicos para CRD (contaminación ambiental por ozono, contaminación ambiental por partículas, alto índice de masa corporal). [BMI]Alta temperatura, Contaminación del aire en el hogar por combustibles sólidos, Baja temperatura, Asmagen ocupacional, Exposición ocupacional a asbestosis, Exposición ocupacional a sílice, Partículas ocupacionales, gases y humos, Humo de segunda mano y Tabaquismo) [11].
El Índice Sociodemográfico (SDI) es un indicador compuesto del estado de desarrollo que está fuertemente correlacionado con los resultados de salud. Es la media geométrica de los índices de 0 a 1 de la tasa de fecundidad total de menores de 25 años, la educación media para las personas mayores de 15 años y el ingreso per cápita distribuido rezagado. [14]. Cada país de la región se agrupó con base en SDI en 5 quintiles de SDI, incluidos bajo, bajo-medio, medio, alto-medio y alto (Archivo adicional 2). Se realizó un análisis de descomposición para analizar la contribución del envejecimiento de la población, el crecimiento de la población y los cambios en las tasas de incidencia específicas por edad en el cambio absoluto de la incidencia de CRD [15].
análisis estadístico
Los datos se describirán en términos de números absolutos y tasas estandarizadas por edad por 100 000 habitantes siguiendo un intervalo de incertidumbre (IU) del 95 %, valores 25 y 95 de los sorteos ordenados. Todos los análisis estadísticos, gráficos y números creados en este estudio fueron realizados por R para Windows v 4.0.3 [16].
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