Home/Info Penyakit/10 Penyakit Paling Mematikan di Indonesia Menurut WHO dan Balitbangkes Show
pic : freedigitalphotos.net September 23, 2016 Info Penyakit, Mahasiswa S1 GudangIlmuFarmasi – World Health Organization (WHO) pada tahun 2012 telah merilis data 10 penyakit paling mematikan di Indonesia. Selain itu, Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan (Balitbangkes) Kementerian Kesehatan juga merilis 10 penyakit paling sering dijumpai yang menyebabkan kematian. Daftar Isi
WHO pada tahun 2012 dalam profil statistik Indonesia secara resmi merilis 10 penyakit penyebab kematian paling tinggi di Indonesia.
Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan (Balitbangkes) Kementerian Kesehatan telah melakukan survei yang disebut Sample Registration Survey (SRS). Datanya data dikumpulkan dari sampel yang mewakili Indonesia, meliputi 41.590 kematian sepanjang 2014, dan pada semua kematian itu dilakukan autopsi verbal, sesuai pedoman Badan Kesehatan Dunia (WHO) secara real time oleh dokter dan petugas terlatih. Dari data itu terlihat bahwa 10 jenis penyakit paling sering menjadi penyebab kematian di Indonesia adalah penyakt :
Melihat data survei baik dari WHO dan Balitbangkes memiliki kemiripan. Oleh karenanya, bagi mahasiswa farmasi maupun apoteker akan lebih baik jika terus menggali informasi terkait penyakit diatas. Selain itu, bisa dijadikan sumber penelitian penemuan obat-obat terbaru baik herbal maupun sintetik. Melalui situs ini, akan mencoba memulai untuk dibahas satu persatu yang bisa dijadikan bahan konsultasi, informasi, edukasi oleh apoteker. Sumber :
Tags penyakit mematikan who About Nasrul WathoniNasrul Wathoni, Ph.D., Apt. Pada tahun 2004 lulus sebagai Sarjana Farmasi dari Universitas Padjadjaran. Gelar profesi apoteker didapat dari Universitas Padjadjaran dan Master Farmasetika dari Institut Teknologi Bandung. Gelar Ph.D. di bidang Farmasetika diperoleh dari Kumamoto University pada tahun 2017. Saat ini bekerja sebagai dosen dan peneliti di Departemen Farmasetika, Farmasi Unpad. Check Also
 48 Daftar Obat Baru yang Disetujui FDA Tahun 2019GudangIlmuFarmasi – Food and Drug Administration (FDA) Amerika Serikat telah menyetujui total 48 obat baru … Jakarta - Menurut WHO, dari 56,9 juta kematian di seluruh dunia pada tahun 2016 lebih dari setengah (54 persen) disebabkan oleh 10 penyebab mematikan teratas di dunia. Penyakit jantung iskemik dan stroke adalah pembunuh terbesar di dunia, dengan gabungan 15,2 juta kematian pada tahun 2016. Penyakit paling mematikan ini umumnya disebabkan karena buruknya pola makan dan beberapa penyebab lainnya. Beberapa diantaranya merupakan penyakit yang perkembangannya lambat. Penyakit mematikan versi WHO1. Penyakit arteri koroner Penyakit arteri koroner disebut juga sebagai penyakit jantung iskemik. Ini menjadi penyakit yang diakibatkan karena terjadinya penyempitan pembuluh darah di jantung dan berisiko terkena serangan jantung. Penyakit arteri koroner atau penyakit jantung iskemik masih menjadi penyakit mematikan dan pembunuh nomor satu di dunia. Penyakit ini dapat muncul tanpa gejala, nyeri dada hingga gagal jantung. 2. Stroke Urutan penyakit mematikan selanjutnya adalah stroke. Stroke adalah penyakit yang terjadi ketika arteri di otak tersumbat atau bocor. Jika hal ini terjadi otak akan mengalami kekurangan oksigen setelah itu sel-sel otak akan mati dalam beberapa menit. Jika stroke ditangani dengan cepat dan tepat, kemungkinan dapat pulih kembali. Namun jika terlambat dapat menyebabkan kecacatan dalam jangka waktu panjang. Gejala yang dialami penderita stroke umumnya merasa mati rasa di seluruh atau sebagian tubuh, sulit berjalan dan kebingungan. 3. Alzheimer dan demensia Alzheimer dan demensia memang jarang dikaitkan dengan risiko kematian. Namun kedua penyakit ini bisa menyebabkan kehilangan ingatan yang lambat laun akan menyebabkan kerusakan mental dan memori. Penyakit ini disebabkan oleh masalah memori ringan seperti tidak mampu mengingat sesuatu. Sampai akhirnya fungsi otak akan menurun hingga mengakibatkan kematian. 4. Kanker pernapasan Kanker pernapasan yang meliputi kanker bronkus, trakea, paru-paru dan laring di tahun 2015 dilaporkan menjadi penyakit yang menyebabkan sekitar empat juga kematian setiap tahunnya. Ada beberapa faktor yang menyebabkan penyakit ini terjadi yaitu asap rokok, partikel beracun hingga kualitas udara yang buruk. 5. Infeksi saluran pernapasan Infeksi saluran pernapasan menjadi salah satu penyakit yang mematikan menurut WHO. Penyakit ini meliputi bronkitis, tuberkulosis (TBC) dan pneumonia. Penyakit ini disebabkan oleh virus atau bakteri yang masuk ke dalam saluran pernapasan. Gejala yang muncul saat terjadi infeksi pernapasan diantaranya batuk, sesak napas, nyeri dada hingga mengi. Jika tidak segera diobati secara benar, infeksi ini bisa menyebabkan kematian dan menular ke banyak orang. 5. Penyakit paru obstruktif kronik (PPOK) Kondisi ini bisa membuat pengidapnya sulit bernapas dalam jangka panjang. Pada 2004, diperkirakan sudah ada 64 juta orang yang menderita penyakit tersebut. Beberapa orang yang berisiko terkena penyakit PPOK adalah orang yang sering merokok, punya riwayat infeksi pernapasan sejak kecil ataupun keturunan. 7. Kanker usus besar Kanker kolorektal atau usus besar adalah kanker yang bermula di usus atau rektum, merupakan penyebab kematian akibat kanker kedua tertinggi di Indonesia dan ketiga tertinggi di dunia, menurut Badan Kesehatan Dunia (WHO). Tanda-tanda bahaya untuk kanker usus adalah ada darah di feses, feses berwarna hitam dan menumpuk, sakit saat buang air besar dan perubahan kebiasaan BAB. 8. Diabetes mellitus Diabetes merupakan salah satu kondisi saat tubuh tidak bisa memproses makanan dan gula yang masuk ke aliran darah. Hal ini menyebabkan penumpukan racun di dalam darah karena jumlah hormon insulin yang tidak mencukupi. Ada dua jenis diabetes, yaitu tipe 1 dan 2. Diabetes tipe satu bisa dialami pada usia muda, yaitu saat pankreas tidak mampu memproduksi insulin. Sementara tipe 2, biasa terjadi pada orang lanjut usia karena insulin yang diproduksi dalam tubuh tidak cukup dan terjadi resisten. 9. Penyakit ginjal Penyakit ginjal terjadi ketika ginjal mengalami gangguan seperti penumpukan limbah dan racun, anemia serta gangguan elektrolit. Gejala penyakit ginjal adalah muntah, kencing lebih sering dari biasanya, tidak nafsu makan hingga kram otot. Jika terjadi gagal ginjal, organ ini tidak lagi dapat membersihkan darah dengan baik. Seseorang dengan penyakit ginjal juga harus rutin mencuci darahnya. 10. Kanker payudara Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) baru-baru ini mengeluarkan laporan yang menyatakan angka kanker 'melonjak' nyaris 10 juta kematian di tahun 2018. Sejumlah 18,1 juta kasus baru ditemukan dan diperkirakan kanker akan menjadi penyebab pertama kematian dalam kurun waktu seabad terakhir. Dikutip dari CNN, penelitian yang dilakukan oleh International Agency for Research on Cancer (IARC), kanker paru, payudara dan usus besar merupakan tiga teratas tipe kanker yang paling sering diidap dan menjadi salah satu penyakit yang mematikan. Simak Video "Benarkah Makanan Tertentu Bisa Picu Kanker Payudara?" Di era pergeseran agenda global dan memperluas penekanan pada penyakit dan cedera yang tidak menular bersama dengan penyakit menular, bukti kuat tentang tren berdasarkan alasan di tingkat nasional sangat penting. Studi Global Burden of Diseases, Injuries, dan Risk Factors (GBD) memberikan penilaian ilmiah sistematis dari data yang diterbitkan, tersedia untuk umum, dan berkontribusi tentang kejadian, prevalensi, dan mortalitas untuk daftar penyakit dan cedera yang saling eksklusif dan secara kolektif. GBD memperkirakan kejadian, prevalensi, mortalitas, tahun-tahun yang hilang (YLL), tahun hidup dengan disabilitas (YLD), dan tahun-tahun kehidupan yang disesuaikan dengan kecacatan (DALY) karena 369 penyakit dan cedera, untuk dua jenis kelamin, dan untuk 204 negara dan dan penyakit wilayah. Data input diekstraksi dari sensus, survei rumah tangga, pendaftaran sipil dan statistik vital, pendaftar penyakit, penggunaan layanan kesehatan, monitor polusi udara, pencitraan satelit, pemberitahuan penyakit, dan sumber lainnya. Tingkat kematian penyebab spesifik dan fraksi penyebab dihitung menggunakan penyebab model ensemble kematian dan regresi proses Gaussian spatiotemporal. Kematian penyebab khusus disesuaikan agar sesuai dengan total kematian semua penyebab yang dihitung sebagai bagian dari populasi GBD, kesuburan, dan perkiraan kematian. Kematian dikalikan dengan harapan hidup standar pada setiap usia untuk menghitung YLL. Alat pemodelan meta-regresi Bayesian, Dismod-MR 2.1, digunakan untuk memastikan konsistensi antara kejadian, prevalensi, remisi, kematian berlebih, dan mortalitas penyebab khusus untuk sebagian besar penyebab. Perkiraan prevalensi dikalikan dengan bobot disabilitas untuk gejala sisa penyakit dan cedera yang saling eksklusif untuk menghitung YLD. Kami mempertimbangkan hasil dalam konteks indeks sosio-demografis (SDI), indikator gabungan pendapatan per kapita, tahun sekolah, dan tingkat kesuburan pada wanita yang lebih muda dari 25 tahun. Interval Ketidakpastian (UI) dihasilkan untuk setiap metrik menggunakan nilai draw yang dipesan ke -25 dan ke -975 dari distribusi posterior. Kesehatan global terus meningkat selama 30 tahun terakhir yang diukur dengan tingkat Daly yang ditahan oleh usia. Setelah memperhitungkan pertumbuhan populasi dan penuaan, jumlah absolut DALYS tetap stabil. Sejak 2010, laju penurunan tingkat Daly yang standar usia global telah dipercepat dalam kelompok umur yang lebih muda dari 50 tahun dibandingkan dengan periode waktu 1990-2010, dengan tingkat penurunan tahunan terbesar yang terjadi pada kelompok usia 0-9 tahun. Enam penyakit menular adalah di antara sepuluh penyebab utama DALY pada anak -anak yang lebih muda dari 10 tahun pada tahun 2019: infeksi pernapasan bawah (peringkat kedua), penyakit diare (ketiga), malaria (kelima), meningitis (keenam), batuk rejan (kesembilan), dan infeksi menular seksual (yang, dalam kelompok usia ini, sepenuhnya diperhitungkan oleh sifilis bawaan; peringkat kesepuluh). Pada remaja berusia 10-24 tahun, tiga penyebab cedera adalah salah satu penyebab utama Dalys: cedera jalan (peringkat pertama), melukai diri sendiri (ketiga), dan kekerasan interpersonal (kelima). Lima dari penyebab yang berada di sepuluh besar untuk usia 10-24 tahun juga berada di sepuluh besar dalam kelompok usia 25-49 tahun: cedera jalan (peringkat pertama), HIV/AIDS (kedua), nyeri punggung bawah ( keempat), gangguan sakit kepala (kelima), dan gangguan depresi (keenam). Pada tahun 2019, penyakit jantung iskemik dan stroke adalah penyebab dalys peringkat teratas dalam kelompok usia 50-74 tahun dan 75 tahun dan lebih tua. Sejak 1990, telah terjadi pergeseran yang ditandai menuju proporsi beban yang lebih besar karena YLD dari penyakit dan cedera yang tidak menular. Pada tahun 2019, ada 11 negara di mana penyakit yang tidak menular dan cedera YLD merupakan lebih dari setengah dari semua beban penyakit. Penurunan tingkat daly yang ditahan oleh usia telah dipercepat selama dekade terakhir di negara-negara di ujung bawah kisaran SDI, sementara perbaikan sudah mulai mandek atau bahkan terbalik di negara-negara dengan SDI yang lebih tinggi. Karena kecacatan menjadi komponen yang semakin besar dari beban penyakit dan komponen pengeluaran kesehatan yang lebih besar, penelitian yang lebih besar dan investasi pengembangan diperlukan untuk mengidentifikasi strategi intervensi baru yang lebih efektif. Dengan populasi global yang menua dengan cepat, tuntutan layanan kesehatan untuk menangani hasil yang melumpuhkan, yang meningkat seiring bertambahnya usia, akan membutuhkan pembuat kebijakan untuk mengantisipasi perubahan ini. Perpaduan pengaruh universal dan lebih spesifik secara geografis pada kesehatan memperkuat perlunya pelaporan reguler tentang kesehatan populasi secara rinci dan dengan alasan yang mendasari untuk membantu para pembuat keputusan untuk mengidentifikasi kisah -kisah sukses pengendalian penyakit untuk ditiru, serta peluang untuk meningkat. Yayasan Bill & Melinda Gates. Penelitian dalam Konteks Bukti Sebelum Penelitian Ini Studi Global Burden of Diseases, Injuries, dan Risk Factors (GBD) 2017 melaporkan tentang kejadian, prevalensi, dan kematian dari 359 penyakit dan cedera. Informasi tentang prevalensi dan mortalitas juga dianalisis dalam hal langkah-langkah ringkasan: Years of Life Lost (YLL), tahun hidup dengan disabilitas (YLDS), tahun-tahun kehidupan yang disesuaikan dengan kecacatan (DALYS), dan harapan hidup yang sehat. GBD adalah satu -satunya penilaian komprehensif yang memberikan tren waktu untuk daftar penyakit dan cedera yang saling eksklusif dan secara kolektif. Untuk pertama kalinya, GBD 2017 juga menghasilkan perkiraan populasi, kesuburan, kematian, dan migrasi yang konsisten secara internal berdasarkan usia, jenis kelamin, dan tahun untuk 1950-2017. GBD 2017 juga termasuk penilaian subnasional untuk 16 negara di tingkat administrasi 1 dan untuk otoritas lokal di Inggris. Nilai tambah dari penelitian ini GBD 2019 memperbarui dan memperluas di luar GBD 2017 dalam sepuluh cara. (1) Jumlah negara di mana penilaian subnasional telah dilakukan diperluas untuk mencakup Italia, Nigeria, Pakistan, Filipina, dan Polandia. (2) 12 penyebab baru ditambahkan ke kerangka pemodelan GBD, termasuk hipertensi arteri paru, sembilan situs kanker baru, dan dua situs baru osteoartritis (tangan dan sendi lainnya). (3) Untuk setiap penyakit, definisi atau metode pengukuran kasus yang disukai atau referensi secara jelas didefinisikan dan disimpan dalam database. Untuk risiko dan penyakit, hubungan statistik antara metode pengukuran alternatif dan referensi dianalisis menggunakan meta-regresi jaringan hanya menggunakan data di mana dua pendekatan berbeda diukur dalam periode lokasi-waktu yang sama. Meskipun statistik lintas statistik antara definisi alternatif dan referensi dan metode pengukuran telah menjadi fitur dalam semua studi GBD, pendekatan dalam GBD 2019 sangat distandarisasi dan menggunakan metode yang ditingkatkan di seluruh penyakit dan risiko. (4) Beberapa distribusi sebelumnya yang digunakan dalam Dismod-Mr, alat meta-regresi Bayesian yang digunakan untuk secara bersamaan memperkirakan kejadian, prevalensi, remisi, kematian berlebih, dan kematian penyebab spesifik, direvisi berdasarkan studi simulasi yang menunjukkan bahwa prior yang kurang informatif membantu meningkatkan cakupan interval ketidakpastian. (5) Algoritma redistribusi untuk sepsis, gagal jantung, emboli paru, cedera ginjal akut, gagal hati, gagal pernapasan akut, pneumonitis, dan lima penyebab antara dalam sistem saraf pusat direvisi sesuai dengan analisis terhadap 116 juta kematian yang dikaitkan dengan banyak penyebab. (6) Pemrosesan data informatika klinis pada kunjungan rumah sakit dan klinik direvisi agar lebih baik mempertimbangkan akses diferensial di seluruh lokasi ke fasilitas perawatan kesehatan. (7) Untuk meningkatkan stabilitas model dengan adanya penambahan data subnasional dalam siklus GBD yang berbeda, kami mengadopsi serangkaian lokasi standar untuk estimasi efek kovariat dalam model. (8) 7333 Nasional dan 24 657 Sistem Pendaftaran Vital Subnasional, 16 984 Studi yang Diterbitkan, dan 1654 survei rumah tangga digunakan dalam analisis, termasuk banyak sumber data yang baru tersedia. (9) Hasil disajikan untuk mengintegrasikan penyebab kematian, kejadian, prevalensi, YLD, YLL, dan DALYS ke dalam penilaian komprehensif masing -masing penyakit dan cedera. (10) Koordinasi teknis yang lebih dekat dengan WHO telah menyebabkan penambahan sembilan negara anggota WHO ke analisis dan revisi pendekatan analitik untuk penyakit tertentu. Implikasi dari semua bukti yang tersedia GBD 2019 memberikan penilaian paling terkini dari epidemiologi deskriptif dari daftar penyakit dan cedera yang saling eksklusif dan secara kolektif untuk 204 negara dan wilayah dari tahun 1990 hingga 2019. Sifat komprehensif penilaian memberikan informasi yang relevan dengan kebijakan tentang Tren penyebab utama beban secara global, regional, dan oleh negara atau wilayah. pengantarBeban Global Penyakit, Cedera, dan Studi Faktor Risiko (GBD) memberikan penilaian ilmiah sistematis yang diterbitkan, tersedia secara publik, dan berkontribusi data tentang penyakit dan insiden cedera, prevalensi, dan mortalitas untuk daftar penyakit yang saling eksklusif dan secara kolektif dan secara kolektif lengkap dan secara kolektif lengkap dan secara kolektif lengkap dan secara kolektif lengkap dan secara kolektif lengkap dan secara kolektif lengkap secara kolektif secara kolektif cedera. 1
Global, regional, dan nasional yang disesuaikan dengan kecacatan (DALYS) untuk 359 penyakit dan cedera dan harapan hidup sehat (Hale) untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017.
, 2
Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017.
James SL Abate d , 5 Abate Kh
, , 7 James SL
James SL 1
Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017.
, 2
Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017.
James SL Abate d Abate Khet al.Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017. 2
Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017.
James SL Abate d Abate Kh et al. Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017. Scopus (4905), & nbsp; Penyakit dan cedera diatur ke dalam hierarki penyebab yang diratakan dari tiga penyebab kematian dan kecacatan terluas di level 1 hingga penyebab paling spesifik di level 4. Dalam tiga penyebab level 1 - penyakit menular, ibu, neonatal, dan nutrisi; penyakit tidak menular; dan cedera - ada 22 penyebab level 2, 174 penyebab level 3, dan 301 penyebab level 4 (termasuk 131 penyebab level 3 yang tidak lebih jauh dipisahkan pada level 4; lihat Lampiran 1 Bagian 3.4 dan 4.12 untuk daftar lengkap penyebab). 364 Total penyebab adalah non-fatal dan 286 berakibat fatal. Untuk GBD 2019, 12 penyebab baru ditambahkan ke kerangka pemodelan: hipertensi arteri paru, kanker mata, jaringan lunak dan sarkoma ekstraoseus lainnya, neoplasma ganas tulang dan tulang rawan artikular, dan neuroblastoma dan tumor saraf perifer lainnya di level 3, dan hepatoBlastoma dan tumor saraf perifer lainnya di level 3, dan hepatoBlastoma , Limfoma Burkitt, limfoma non-Hodgkin lainnya, retinoblastoma, kanker mata lainnya, dan dua lokasi osteoartritis (tangan dan sendi lainnya) di level 4. DataProses estimasi GBD didasarkan pada mengidentifikasi beberapa sumber data yang relevan untuk setiap penyakit atau cedera termasuk sensus, survei rumah tangga, pendaftaran sipil dan statistik vital, pendaftar penyakit, penggunaan layanan kesehatan, monitor polusi udara, pencitraan satelit, pemberitahuan penyakit, dan sumber lainnya. Masing -masing jenis data ini diidentifikasi dari tinjauan sistematis studi yang diterbitkan, pencarian situs web pemerintah dan organisasi internasional, laporan yang diterbitkan, sumber data primer seperti survei demografis dan kesehatan, dan kontribusi dataset oleh kolaborator GBD. 86 249 Sumber digunakan dalam analisis ini, termasuk 19 354 sumber yang melaporkan kematian, 31 499 insiden pelaporan, 19 773 prevalensi pelaporan, dan 26 631 melaporkan metrik lainnya. Setiap sumber data yang baru diidentifikasi dan diperoleh diberikan pengidentifikasi unik oleh tim pustakawan dan termasuk dalam Global Health Data Exchange (GHDX). GHDX menyediakan metadata untuk setiap sumber yang termasuk dalam GBD serta data, jika diizinkan oleh penyedia data. Pembaca dapat menggunakan alat sumber GHDX untuk mengidentifikasi sumber mana yang digunakan untuk memperkirakan penyakit atau hasil cedera di lokasi tertentu. Pengolahan dataLangkah penting dalam proses analitik GBD mengoreksi bias yang diketahui dengan mendistribusikan kembali kematian dari kode yang tidak ditentukan ke kategori penyakit yang lebih spesifik, dan dengan menyesuaikan data dengan definisi kasus alternatif atau metode pengukuran ke metode referensi. Kami menyoroti beberapa perubahan besar dalam pemrosesan data yang dalam beberapa kasus telah mempengaruhi hasil GBD. Penyebab Redistribusi KematianPendaftaran vital dengan sertifikasi medis penyebab kematian adalah sumber penting untuk penyebab GBD analisis kematian di banyak negara. Penyebab data kematian yang diperoleh dengan menggunakan berbagai revisi klasifikasi penyakit dan cedera internasional (ICD) dipetakan ke daftar penyebab GBD. Namun, banyak kematian ditugaskan untuk sebab -sebab yang tidak dapat menjadi penyebab kematian yang mendasarinya (misalnya, kegagalan kardiopulmoner) atau tidak cukup ditentukan (misalnya, cedera dari niat yang tidak ditentukan). Kematian ini dipindahkan ke penyebab kematian yang paling mungkin mendasari sebagai bagian dari pemrosesan data untuk GBD. Algoritma redistribusi dapat dibagi menjadi tiga kategori: redistribusi proporsional, redistribusi proporsi tetap berdasarkan studi yang diterbitkan atau penilaian ahli, atau algoritma statistik. Untuk GBD 2019, data untuk 116 juta kematian yang dikaitkan dengan beberapa penyebab dianalisis untuk menghasilkan lebih banyak algoritma redistribusi empiris untuk sepsis, Gagal jantung, emboli paru, cedera ginjal akut, gagal hati, gagal pernapasan akut, pneumonitis, dan lima penyebab antara (hidrosefalus, ensefalopati toksik, kompresi otak, ensefalopati, dan edema serebral) dalam sistem saraf pusat. Untuk mendistribusikan kembali cedera yang tidak ditentukan, kami menggunakan metode yang mirip dengan redistribusi penyebab perantara, menggunakan pola sifat kode cedera dalam rantai kausal di mana kode ICD x59 ("paparan faktor yang tidak ditentukan") dan Y34 ("peristiwa yang tidak ditentukan, niat yang tidak ditentukan ”) dan penyebab cedera GBD adalah penyebab kematian yang mendasarinya. Algoritma baru ini menyebabkan perubahan penting dalam penyebab yang didistribusikan kembali. Selain itu, data kematian akibat diabetes dan stroke tidak memiliki detail pada subtipe di banyak negara; Kami menjalankan regresi pada data pendaftaran vital dengan setidaknya 50% kematian yang dikodekan khusus untuk diabetes tipe 1 atau 2 dan stroke iskemik, hemoragik, atau subarachnoid untuk memprediksi kematian oleh subtipe ini ketika ini diberi kode diabetes atau stroke yang tidak ditentukan. Mengoreksi definisi kasus non-referensi atau metode pengukuranDalam siklus GBD sebelumnya, data yang dilaporkan menggunakan definisi kasus alternatif atau metode pengukuran dikoreksi ke definisi referensi atau metode pengukuran terutama sebagai bagian dari model meta-regresi Bayesian. Sebagai contoh, dalam Dismod-MR, data populasi secara bersamaan dimodelkan sebagai fungsi kovariat negara untuk variasi dalam tingkat sebenarnya dan sebagai fungsi variabel indikator yang menangkap metode pengukuran alternatif. Untuk meningkatkan transparansi dan untuk membakukan dan meningkatkan metode dalam GBD 2019, kami memperkirakan faktor koreksi untuk definisi kasus alternatif atau metode pengukuran menggunakan meta-regresi jaringan, termasuk hanya data di mana dua metode dinilai dalam periode lokasi-waktu yang sama atau dalam hal yang sama persis populasi. Ini termasuk studi validasi di mana dua metode telah dibandingkan dalam populasi yang belum tentu sampel acak dari populasi umum. Rincian tentang faktor koreksi dari alternatif hingga metode pengukuran referensi disediakan dalam Lampiran 1 (Bagian 4.4.2). Informatika klinisData informatika klinis termasuk penerimaan rawat inap, rawat jalan (termasuk dokter umum) kunjungan, dan klaim asuransi kesehatan. Beberapa langkah pemrosesan data dilakukan. Data rumah sakit rawat inap dengan diagnosis tunggal hanya disesuaikan untuk memperhitungkan diagnosis non-primer serta perawatan rawat jalan. Untuk setiap penyebab GBD yang menggunakan data klinis, rasio tingkat diagnosis non-primer terhadap primer diekstraksi dari klaim di AS, Taiwan (Provinsi Tiongkok), Selandia Baru, dan Filipina, serta biaya proyek kesehatan dan pemanfaatan layanan kesehatan AS data. Rasio rawat jalan terhadap perawatan rawat inap untuk setiap penyebab diekstraksi dari data klaim dari AS dan Taiwan (Provinsi Cina). Log rasio untuk masing-masing penyebab dimodelkan berdasarkan usia dan jenis kelamin menggunakan MR-BRT (meta-regresi-Bayesian dipangkas yang dipangkas), alat meta-regresi Bayesian. Untuk memperhitungkan akses perawatan kesehatan yang tidak lengkap dalam populasi di mana tidak setiap orang dengan penyakit atau cedera akan diperhitungkan dalam catatan klinis administratif, kami mengubah tingkat penerimaan yang disesuaikan menggunakan skalar yang berasal dari akses perawatan kesehatan dan indeks kualitas. Kami menggunakan pendekatan ini untuk menghasilkan input data klinis standar yang disesuaikan. Rincian lebih lanjut disediakan dalam Lampiran 1 (Bagian 4.3). PemodelanUntuk sebagian besar penyakit dan cedera, data yang diproses dimodelkan menggunakan alat standar untuk menghasilkan perkiraan setiap jumlah yang menarik berdasarkan usia, jenis kelamin, lokasi, dan tahun. Ada tiga alat standar utama: Penyebab Model Ensemble Kematian (CODEM), Regresi Proses Gaussian Spatiotemporal (ST-GPR), dan Dismod-Mr. Publikasi sebelumnya 2
Kejadian, prevalensi, dan tahun -tahun global, regional, dan nasional hidup dengan disabilitas untuk 354 penyakit dan cedera untuk 195 negara dan wilayah, 1990-2017: Analisis sistematis untuk Studi Global Penyakit 2017.
, & nbsp; , Dan lampiran memberikan rincian lebih lanjut tentang metode GBD umum ini. Secara singkat, CODEM adalah alat yang sangat sistematis untuk menganalisis penyebab data kematian menggunakan ansambel metode pemodelan yang berbeda untuk tingkat atau menyebabkan fraksi dengan berbagai pilihan kovariat yang berkinerja terbaik dengan pengujian validitas prediktif out-of-sample. Dismod-MR adalah alat meta-regresi Bayesian yang memungkinkan evaluasi semua data yang tersedia tentang kejadian, prevalensi, remisi, dan mortalitas untuk suatu penyakit, menegakkan konsistensi antara parameter epidemiologis. ST-GPR adalah serangkaian metode regresi yang meminjam kekuatan antara lokasi dan dari waktu ke waktu untuk metrik tunggal yang diminati, seperti paparan faktor risiko atau tingkat kematian. Selain itu, untuk penyakit tertentu, terutama untuk hasil yang lebih jarang, strategi pemodelan alternatif telah dikembangkan, yang dijelaskan dalam Lampiran 1 (Bagian 3.2). Dalam GBD 2019, kami menunjuk serangkaian lokasi standar yang mencakup semua negara dan wilayah serta lokasi subnasional untuk Brasil, Cina, India, dan Amerika Serikat. Koefisien kovariat dalam tiga alat pemodelan utama diperkirakan hanya untuk lokasi standar ini - saya mengabaikan data dari lokasi subnasional selain untuk Brasil, Cina, India, dan Amerika Serikat (Lampiran 1 Bagian 1.1). Menggunakan set lokasi standar ini akan mencegah perubahan koefisien regresi dari satu siklus GBD ke yang berikutnya yang semata -mata karena penambahan unit subnasional baru dalam analisis yang mungkin memiliki data berkualitas lebih rendah atau populasi kecil (Lampiran 1 Bagian 1.1). Perubahan CODEM untuk GBD 2019 termasuk penambahan model jumlah ke ansambel model untuk penyebab yang lebih langka. Kami juga memodifikasi prior Dismod-MR untuk secara efektif meningkatkan cakupan interval ketidakpastian (UI) yang dinilai dalam pengujian simulasi (Lampiran 1 Bagian 4.5). Untuk penyebab penyakit Alzheimer dan demensia lainnya, kami mengubah metode mengatasi variasi besar antara lokasi dan seiring waktu dalam penugasan demensia sebagai penyebab kematian yang mendasarinya. Berdasarkan tinjauan sistematis studi kohort yang diterbitkan, kami memperkirakan risiko relatif kematian pada individu dengan demensia. Kami mengidentifikasi proporsi kelebihan kematian pada pasien dengan demensia di mana demensia adalah penyebab kematian yang mendasarinya sebagai lawan dari faktor risiko yang berkorelasi (Lampiran 1 Bagian 2.6.2). Kami mengubah strategi pemodelan kematian untuk hepatitis A akut A, B, C, dan E dari model riwayat alami yang mengandalkan tingkat kematian kasus rawat inap ke model codem setelah memprediksi kematian hepatitis akut spesifik jenis dari data pendaftaran vital dengan jenis hepatitis tertentu. Dismod-MR digunakan untuk memperkirakan kematian akibat tiga hasil (demensia, parkinson, dan atrium fibrilasi), dan untuk menentukan proporsi kematian dengan etiologi yang mendasari sirosis, kanker hati, dan kematian penyakit ginjal kronis. Indeks sosio-demografis, tingkat perubahan tahunan, dan presentasi dataIndeks sosio-demografis (SDI) adalah indikator gabungan dari pendapatan terdistribusi suatu negara per kapita, rata-rata tahun sekolah, dan tingkat kesuburan pada wanita di bawah usia 25 tahun (Lampiran 1 Bagian 6). 13 GBD 2019 Demografi Kolaborators Global Usia-Sex-Specific Fertility, Mortality, Healthy Life Expectancy (Hale), dan perkiraan populasi di 204 negara dan wilayah, 1950-2019: Analisis demografis komprehensif untuk Studi Global Penyakit 2019.
Untuk perubahan dari waktu ke waktu, kami menyajikan tingkat perubahan tahunan sebagai perbedaan log alami dari nilai -nilai pada awal dan akhir interval waktu dibagi dengan jumlah tahun dalam interval. Kami menguji hubungan antara SDI dan tingkat perubahan tahunan dalam tingkat daly yang ditahan dengan usia untuk semua penyebab, terlepas dari HIV/AIDS, bencana alam, dan perang dan konflik, berdasarkan negara atau wilayah, untuk periode waktu 1990-2010 dan 2010 –19. Kami sengaja mengurangi daly karena HIV/AIDS karena besarnya di beberapa bagian dunia akan mengaburkan tren dalam semua penyebab lain; Kami juga mengurangi tingkat Daly dari bencana alam dan perang dan konflik untuk menghindari tren beban penyakit di beberapa negara yang didominasi oleh perubahan mendadak dan dramatis ini. Sebagai ukuran transisi epidemiologis, kami menyajikan rasio YLD karena penyakit dan cedera yang tidak menular, dan karena total beban pada DALY. Kami menyajikan 95% UI untuk setiap metrik berdasarkan nilai yang dipesan ke -25 dan 975 dari 1000 gambar distribusi posterior. Peran sumber pendanaanPara penyandang dana penelitian ini tidak memiliki peran dalam desain studi, pengumpulan data, analisis data, interpretasi data, atau penulisan laporan. Penulis yang sesuai memiliki akses penuh ke data dalam studi dan tanggung jawab akhir untuk keputusan untuk menyerahkan publikasi. HasilTren globalAntara 1990 dan 2019, jumlah DALY global tetap hampir konstan, tetapi begitu efek pertumbuhan populasi dan penuaan dihilangkan dengan mengkonversi jumlah ke tingkat standar usia, ada peningkatan yang jelas dalam kesehatan secara keseluruhan (Gambar 1). Selama dekade terakhir, laju penurunan tingkat Daly yang ditahan oleh usia global dipercepat dalam kelompok umur yang lebih muda dari 50 tahun dibandingkan dengan periode waktu 1990-2010 (Tabel). Tingkat penurunan tahunan adalah yang terbesar pada kelompok usia 0-9 tahun. Pada populasi berusia 50 tahun ke atas, tingkat perubahan lebih lambat dari 2010 hingga 2019 dibandingkan dengan periode waktu sebelumnya. Tablegal Dalys pada 2019 dan tingkat perubahan tahunan dalam DALY dan tingkat daly yang ditahan usia selama 1990-2010 dan 2010–19, berdasarkan kelompok umur dan untuk semua usiaGlobal DALYs in 2019 and annualised rate of change in DALYs and age-standardised DALY rates over 1990–2010 and 2010–19, by age group and for all ages
Daly = tahun-tahun kehidupan yang disesuaikan dengan kecacatan.
Tren umum ini terdiri dari tren kompleks untuk penyakit dan cedera tertentu. Tren keseluruhan dalam jumlah DALY di berbagai kelompok umur antara tahun 1990 dan 2019 didorong oleh beberapa penyakit dan cedera utama (Gambar 2). Sepuluh pendorong paling penting dari peningkatan beban (yaitu, penyebab yang memiliki peningkatan absolut terbesar dalam jumlah DALYS antara tahun 1990 dan 2019) termasuk enam penyebab yang sebagian besar mempengaruhi orang dewasa yang lebih tua (penyakit jantung iskemik, diabetes, stroke, penyakit ginjal kronis, paru -paru kanker, dan gangguan pendengaran terkait usia), sedangkan empat penyebab lainnya (HIV/AIDS, gangguan muskuloskeletal lainnya, nyeri punggung bawah, dan gangguan depresi) adalah umum dari masa remaja hingga usia tua (Gambar 2). Meskipun sepuluh kondisi ini berkontribusi dalam jumlah terbesar dari DALY tambahan selama periode 30 tahun, hanya HIV/AIDS, gangguan muskuloskeletal lainnya, dan diabetes melihat peningkatan besar dalam tingkat daly yang distandar dengan usia, dengan peningkatan 58 · 5% (95% UI 37 · 1–89 · 2) untuk HIV/AIDS, 30 · 7% (27 · 6–34 · 3) untuk gangguan muskuloskeletal lainnya, dan 24 · 4% (18 · 5–29 · 7) untuk diabetes. Namun, beban HIV/AIDS memuncak pada tahun 2004 dan telah turun secara substansial setelah peningkatan global perawatan antiretroviral (ART). Perubahan tingkat standar usia untuk penyakit ginjal kronis, gangguan pendengaran terkait usia, dan gangguan depresi kecil (Gambar 2). Penurunan substansial dalam tingkat standar usia terlihat pada penyakit jantung iskemik (28 · 6%, 95%UI 24 · 2–33 · 3), stroke (35 · 2%, 30 · 5–40 · 5), dan kanker paru-paru (16 · 1%, 8 · 2–24 · 0). Gambar 2Leading 25 Level 3 Penyebab Daly Global dan Persentase Total Dalys (1990 dan 2019), dan Persentase Perubahan Jumlah Dalys dan Tingkat Daly Standar Usia dari 1990 hingga 2019 untuk kedua jenis kelamin yang digabungkan untuk semua usia (a), anak-anak yang lebih muda dari dari 10 tahun (b), dan usia 10-24 tahun (c), 25-49 tahun (d), 50-74 tahun (e), dan 75 tahun ke atas (f)Leading 25 Level 3 causes of global DALYs and percentage of total DALYs (1990 and 2019), and percentage change in number of DALYs and age-standardised DALY rates from 1990 to 2019 for both sexes combined for all ages (A), children younger than 10 years (B), and ages 10–24 years (C), 25–49 years (D), 50–74 years (E), and 75 years and older (F) Tunjukkan keterangan penuh Penyebab dihubungkan oleh garis antara periode waktu; Garis solid meningkat dalam peringkat dan garis putus -putus menurun. Gangguan pendengaran terkait usia = terkait usia dan gangguan pendengaran lainnya. Penyakit Alzheimer = Penyakit Alzheimer dan demensia lainnya. Atrial fibrilasi = atrial fibrilasi dan flutter. Sirosis = sirosis dan penyakit hati kronis lainnya. COPD = penyakit paru obstruktif kronis. Embid = endokrin, metabolisme, darah, dan gangguan kekebalan tubuh. Daly = tahun-tahun kehidupan yang disesuaikan dengan kecacatan. ints = Salmonella non-typhoidal invasif. Haemoglobinopathies = haemoglobinopathies dan anemia haemolitik. Kanker paru -paru = trakea, bronkus, dan kanker paru -paru. Muskuloskeletal lain = gangguan muskuloskeletal lainnya. Infeksius lain yang tidak ditentukan = Penyakit menular lainnya yang tidak ditentukan. Kematian bayi mendadak = sindrom kematian bayi mendadak. STI = infeksi menular seksual tidak termasuk HIV.
Gambar 2Leading 25 Level 3 Penyebab Daly Global dan Persentase Total Dalys (1990 dan 2019), dan Persentase Perubahan Jumlah Dalys dan Tingkat Daly Standar Usia dari 1990 hingga 2019 untuk kedua jenis kelamin yang digabungkan untuk semua usia (a), anak-anak yang lebih muda dari dari 10 tahun (b), dan usia 10-24 tahun (c), 25-49 tahun (d), 50-74 tahun (e), dan 75 tahun ke atas (f)Leading 25 Level 3 causes of global DALYs and percentage of total DALYs (1990 and 2019), and percentage change in number of DALYs and age-standardised DALY rates from 1990 to 2019 for both sexes combined for all ages (A), children younger than 10 years (B), and ages 10–24 years (C), 25–49 years (D), 50–74 years (E), and 75 years and older (F) Tunjukkan keterangan penuh Penyebab dihubungkan oleh garis antara periode waktu; Garis solid meningkat dalam peringkat dan garis putus -putus menurun. Gangguan pendengaran terkait usia = terkait usia dan gangguan pendengaran lainnya. Penyakit Alzheimer = Penyakit Alzheimer dan demensia lainnya. Atrial fibrilasi = atrial fibrilasi dan flutter. Sirosis = sirosis dan penyakit hati kronis lainnya. COPD = penyakit paru obstruktif kronis. Embid = endokrin, metabolisme, darah, dan gangguan kekebalan tubuh. Daly = tahun-tahun kehidupan yang disesuaikan dengan kecacatan. ints = Salmonella non-typhoidal invasif. Haemoglobinopathies = haemoglobinopathies dan anemia haemolitik. Kanker paru -paru = trakea, bronkus, dan kanker paru -paru. Muskuloskeletal lain = gangguan muskuloskeletal lainnya. Infeksius lain yang tidak ditentukan = Penyakit menular lainnya yang tidak ditentukan. Kematian bayi mendadak = sindrom kematian bayi mendadak. STI = infeksi menular seksual tidak termasuk HIV.
Figure 2Leading 25 Level 3 causes of global DALYs and percentage of total DALYs (1990 and 2019), and percentage change in number of DALYs and age-standardised DALY rates from 1990 to 2019 for both sexes combined for all ages (A), children younger than 10 years (B), and ages 10–24 years (C), 25–49 years (D), 50–74 years (E), and 75 years and older (F) Show full caption Causes are connected by lines between time periods; solid lines are increases in rank and dashed lines are decreases. Age-related hearing loss=age-related and other hearing loss. Alzheimer's disease=Alzheimer's disease and other dementias. Atrial fibrillation=atrial fibrillation and flutter. Cirrhosis=cirrhosis and other chronic liver diseases. COPD=chronic obstructive pulmonary disease. EMBID=endocrine, metabolic, blood, and immune disorders. DALY=disability-adjusted life-year. iNTS=invasive non-typhoidal salmonella. Haemoglobinopathies=haemoglobinopathies and haemolytic anaemias. Lung cancer=tracheal, bronchus, and lung cancer. Other musculoskeletal=other musculoskeletal disorders. Other unspecified infectious=other unspecified infectious diseases. Sudden infant death=sudden infant death syndrome. STI=sexually transmitted infections excluding HIV.
The ten most important contributors to declining burden (ie, the causes that had the largest absolute decreases in number of DALYs between 1990 and 2019) include nine that predominantly affect children (lower respiratory infections, diarrhoeal diseases, neonatal disorders, measles, protein-energy malnutrition, congenital birth defects, drowning, tetanus, and malaria), as well as tuberculosis, which largely affects adults. All of these causes with declining burden also had substantial decreases in age-standardised DALY rates, ranging from 32·6% (21·2–42·1) decline for neonatal disorders to 90·4% (87·5–92·8) decline for measles, not just decreases in the absolute number of DALYs due to demographic changes (figure 2A). Although most of the ten leading Level 3 causes of DALYs were the same for both sexes in 2019, road injuries (ranked fourth for males), cirrhosis (ninth), and lung cancer (tenth) were in the top ten for males only, and were replaced by low back pain (ranked sixth for females), gynaecological diseases (ninth), and headache disorders (tenth) for females (appendix 2 figure S5 and tables S2–5, S7, S8, S12, S13, S16). Congenital defects were ranked tenth for both sexes combined in 2019 but did not make the top ten for either sex separately. The burden for children younger than 10 years declined profoundly between 1990 and 2019, by 57·5% (95% UI 50·3–63·1). Key drivers of this progress included large reductions in major infectious diseases affecting children—namely, lower respiratory infections, diarrhoeal diseases, and meningitis, each of which declined by more than 60% between 1990 and 2019 (figure 2). In 2019, neonatal disorders were the leading cause of burden in this age group, accounting for 32·4% (30·7–34·1) of the group's global DALYs, increasing from 23·0% (22·0–24·1) in 1990. Six infectious diseases were also among the top ten causes of burden in children: lower respiratory infections (ranked second), diarrhoeal diseases (third), malaria (fifth), meningitis (sixth), whooping cough (ninth), and sexually transmitted infections (which were fully accounted for by congenital syphilis in this age group; tenth). Congenital birth defects (ranked fourth) as well as two nutritional disorders—dietary iron deficiency (seventh) and protein-energy malnutrition (eighth)—completed the top ten. The percentage change in age-standardised DALY rates for eight of the ten leading causes was large, ranging from a 35·4% (23·8–44·8) decline for neonatal disorders to 78·3% (69·9–85·5) decline for protein-energy malnutrition over the study period. The decreases for the remaining two top-ten causes, sexually transmitted infections and dietary iron deficiency, were much more modest. Sub-Saharan Africa experienced nearly half of the total DALYs (49·9% [47·6–52·3]) for this age group in 2019. The change in disease burden in adolescents aged 10–24 years was much more modest (figure 2). DALYs declined by 6·2% (95% UI 2·1–10·5) overall between 1990 and 2019. DALYs for non-communicable diseases increased by 13·1% (9·5–16·3), whereas injuries declined by 24·8% (19·7–29·3) and infectious diseases by 18·7% (13·4–24·0). Three injury causes were among the top ten causes of global DALYs in this age group in 2019: road injuries (ranked first), self-harm (third), and interpersonal violence (fifth; figure 2). Headache disorders, two mental disorders (depression and anxiety), low back pain, dietary iron deficiency, HIV/AIDS, and diarrhoeal disease were the other causes in the top ten for adolescents. Among the top ten causes in this age group, age-standardised DALY rates for road injuries, self-harm, and diarrhoeal diseases decreased by more than a third each between 1990 and 2019. As in the 0–9-year age group, the large increase in burden due to HIV/AIDS in the 10–24-year age group reflects a rapid increase in the first half of the study period followed by a decline after the global scale-up of ART; despite declining in recent years, the HIV/AIDs burden has not yet returned to 1990 levels. The other causes in the top ten showed small or insignificant change (figure 2). The sex differences in the top ten rankings are striking. The three previously mentioned injuries were the top-ranked causes of DALYs among male adolescents (appendix 2 figure S9), whereas headaches, depressive disorders, and anxiety disorders were the top three causes of DALYs among females (appendix 2 figure S10). Maternal disorders, gynaecological disorders, and dietary iron deficiency were also in the top ten causes for females in this relatively young age group (appendix 2 figure S10). Five causes that were in the top ten for ages 10–24 in 2019 were also in the top ten in the 25–49 age group: road injuries (ranked first), HIV/AIDS (second), low back pain (fourth), headache disorders (fifth), and depressive disorders (sixth; figure 2). Tuberculosis and four non-communicable causes—ischaemic heart disease, gynaecological disorders, other musculoskeletal disorders, and stroke—completed the top ten rankings. There were substantial improvements since 1990 in DALY rates of tuberculosis, road injuries, stroke, and, to a lesser extent, low back pain and ischaemic heart disease. For similar reasons as in the previous age group, HIV/AIDS DALY rates increased substantially. The increase in the residual “other musculoskeletal disorder” category is more difficult to interpret, as it is a collection of several individual diseases. HIV/AIDS, ischaemic heart disease, stroke, and headache disorders appeared in the top-ten rankings for DALYs for both males and females in 2019. Three injury causes (road injuries, self-harm, and interpersonal violence) and cirrhosis ranked prominently among males but not females. Among females, gynaecological disorders, depressive disorders, other musculoskeletal disorders, maternal disorders, and anxiety disorders were top ten causes (appendix 2 figures S9, S10). In 2019, the ten leading causes of DALYs in age groups 50–74 years and 75 years and older largely overlapped. Ischaemic heart disease and stroke were ranked first and second, respectively, in both age groups. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD), diabetes, lung cancer, chronic kidney disease, and age-related hearing loss appeared in the top ten in both age groups. For ages 50–74 years, low back pain, cirrhosis, and road injuries were the remaining top-ten-ranking causes of DALYs, whereas Alzheimer's disease and other dementias, lower respiratory infections, and falls appeared in the top ten for those aged 75 years and older. The most notable changes in top ten causes in these two age groups between 1990 and 2019 were large declines in age-standardised DALY rates for ischaemic heart disease, stroke, COPD, cirrhosis, and road injuries, but increases in DALY rates for diabetes and chronic kidney disease. There was a decline in age-standardised lung cancer rates for ages 50–74 years, but an increase in the oldest age category. The ten leading causes for DALYs by sex in both of these older age groups largely overlapped in 2019. Among 50–74-year-olds, breast cancer, other musculoskeletal disorders, and depressive disorders appeared in the top ten for females only, while road injuries, cirrhosis, and tuberculosis made it into the top ten for males. For the oldest age group, falls and hypertensive heart disease ranked in the top ten among females, but not males; lung cancer and prostate cancer ranked among the top ten in males (appendix 2 figures S9, S10). National trendsCountries and territories vary widely in their stages of the epidemiological transition. With increasing SDI, we expect to see a shift in the burden of disease from communicable, maternal, neonatal, and nutritional diseases towards non-communicable causes. We also expect to see a shift towards a larger fraction of the burden due to YLDs compared with YLLs. These two major trends can be summarised by the percentage of all-cause DALYs made up of non-communicable disease and injury YLDs. Figure 3 shows this proportion across 204 countries and territories in 1990 and 2019. In 2019, this measure of the epidemiological transition ranged from 8·4% (95% UI 6·2–10·9) in Chad to 56·9% (48·7–64·3) in Qatar. The values in 1990 ranged from 3·5% (2·6–4·7) in Niger to 47·5% (37·6–56·0) in Andorra. In 2019, non-communicable and injury YLDs contributed to more than half of all disease burden in 11 countries. All but two countries, Ukraine and Lesotho, had higher ratios in 2019 compared with 1990. When comparing the annualised rate of change in age-standardised DALY rates for all causes except HIV/AIDS, natural disasters, and war and conflict between the time periods 1990–2010 and 2010–19 for each country and territory, the rate, as shown by a simple linear regression line, is steeper in the latter time period, suggesting that change has accelerated over the last decade in countries and territories at the lower end of the SDI range (figure 4). Improvements have started to stagnate, or even reverse, in countries with higher SDI, as is the case in Dominica, the Dominican Republic, Guam, Jamaica, Saint Lucia, Saint Vincent and the Grenadines, Ukraine, the USA, and Venezuela. Countries with greater than 2% annual reductions in age-standardised DALY rates over both time periods were Ethiopia, Angola, Burundi, Malawi, Sudan, Myanmar, Laos, and Bangladesh. Four countries from the former Soviet Union—Russia, Belarus, Kazakhstan, and Uzbekistan—experienced increases in age-standardised DALY rates between 1990 and 2010, but recovered in the following decade; Russia, Kazakhstan, and Belarus experienced an estimated annual decline of 2% or greater between 2010 and 2019, and Uzbekistan experienced an estimated 1·5% annual decline. Another former Soviet Union republic, Ukraine, saw modest decline in the 1990 to 2010 period, but a worsening trend in the decade after. Gambar 4Untered Laju Perubahan Tingkat Daly Standar Usia untuk Semua Penyebab Tidak Termasuk HIV/AIDS, Bencana Alam, dan Perang dan Konflik, dan SDI menurut negara atau wilayah, untuk 1990-2010 (a) dan 2010–19 (b)Annualised rate of change in age-standardised DALY rates for all causes excluding HIV/AIDS, natural disasters, and war and conflict, and SDI by country or territory, for 1990–2010 (A) and 2010–19 (B) Tunjukkan keterangan penuh Garis regresi linier sederhana ditunjukkan pada setiap gambar untuk hubungan antara tingkat perubahan tahunan dan nilai rata -rata SDI dari masing -masing negara dan wilayah untuk setiap periode waktu. AFG = Afghanistan. Lalu = Angola. Are = Uni Emirat Arab. BDI = Burundi. BGD = Bangladesh. BLR = Belarus. BOL = Bolivia. Btn = bhutan. Chn = cina. Civ = Côte d'Voire. CMR = Kamerun. COD = Republik Demokratik Kongo. Daly = tahun-tahun kehidupan yang disesuaikan dengan kecacatan. DMA = Dominika. DOM = Republik Dominika. Eri = Eritrea. ETH = Ethiopia. GHA = Ghana. GNB = Guinea-Bissau. GNQ = Guinea Khatulistiwa. GTM = Guatemala. GUM = Guam. Ind = India. Jam = Jamaika. Kaz = Kazakhstan. KHM = Kamboja. Kor = Korea Selatan. Kna = Saint Kitts dan Nevis. Lao = Laos. LBR = Liberia. LCA = Saint Lucia. LSO = Lesotho. MDA = Moldova. MDV = Maladewa. MMR = Myanmar. Moz = Mozambik. MRT = Mauritania. MWI = Malawi. Ner = niger. NGA = Nigeria. NPL = Nepal. Nru = nauru. OMN = Oman. Per = Peru. RUS = Rusia. RWA = Rwanda. SDN = Sudan. SGP = Singapura. SLE = Sierra Leone. Som = Somalia. SWZ = Eswatini. Tgo = togo. Tls = timor-leste. Tur = kalkun. UKR = Ukraina. Uzb = uzbekistan. VCT = Saint Vincent dan Grenadines. Ven = venezuela. YEM = Yaman. ZAF = Afrika Selatan. ZWE = Zimbabwe. SDI = indeks sosio-demografis.
Tren penyebab khususRingkasan penyebab dua halaman memberikan hasil terperinci pada kematian, prevalensi, kejadian, YLL, YLD, dan DALY untuk pemilihan penyakit, cedera, dan gangguan pada hierarki penyebab GBD. Ringkasan ini termasuk jumlah 2019, tingkat standar usia, dan peringkat; Fraksi Dalys yang dikaitkan dengan faktor risiko; pola dari waktu ke waktu dan usia; dan hubungan antara SDI dan tingkat Daly berdasarkan negara atau wilayah. Mereka ditulis untuk meningkatkan aksesibilitas dan transparansi estimasi GBD untuk setiap penyebab. Ringkasan untuk penyebab tertentu disorot dalam cetak (pp S2–213); Ringkasan untuk semua penyakit, cedera, dan gangguan dapat ditemukan online. DiskusiTemuan utamaKesehatan global telah terus meningkat selama 30 tahun terakhir, yang diukur dengan perubahan tingkat daly yang distandar dengan usia. Sementara kesehatan telah membaik, setelah memperhitungkan pertumbuhan populasi dan penuaan, jumlah absolut DALYS tetap stabil. Pergeseran ke jumlah daly yang jauh lebih besar yang terjadi pada usia yang lebih tua, meskipun ada pengurangan tingkat daly yang ditahan oleh usia, menggambarkan pentingnya memahami bagaimana penuaan membentuk kebutuhan kesehatan di masa depan. Pembuat kebijakan harus tetap sadar bahwa jumlah Dalys mewakili beban penyakit yang harus dikelola oleh sistem kesehatan dunia. Meskipun sebagian besar penyakit menunjukkan pola tingkat kematian dan kecacatan yang stabil atau perlahan -lahan selama periode penelitian, ada beberapa pengecualian. Kematian karena gangguan penggunaan narkoba telah meningkat tajam selama dekade terakhir. Pada 2019, lebih dari setengah dari semua kematian overdosis global terjadi di AS. Peresepan liberal opioid dosis tinggi, penyediaan terapi substitusi opioid yang tidak memadai, dan pengikat obat jalanan dengan opioid yang sangat kuat seperti fentanyl dianggap sebagai kontributor utama dalam krisis kesehatan masyarakat ini. , , , 17 Badan Kesehatan Masyarakat Kanada Mendapatkan Kematian Terkait Opioid di Kanada.
Sebaliknya, perubahan positif dan cepat dalam tingkat penyakit telah terjadi di Mesir, di mana hampir 80% populasi berusia 12 tahun ke atas telah diskrining untuk hepatitis C, dan mereka yang memiliki virus terdeteksi diobati dengan pengobatan berbiaya rendah rendah Regimen. , 19
Program skrining hepatitis C terbesar di dunia di Mesir.
Sebaliknya, perubahan positif dan cepat dalam tingkat penyakit telah terjadi di Mesir, di mana hampir 80% populasi berusia 12 tahun ke atas telah diskrining untuk hepatitis C, dan mereka yang memiliki virus terdeteksi diobati dengan pengobatan berbiaya rendah rendah Regimen. 19
Program skrining hepatitis C terbesar di dunia di Mesir.
Sebaliknya, perubahan positif dan cepat dalam tingkat penyakit telah terjadi di Mesir, di mana hampir 80% populasi berusia 12 tahun ke atas telah diskrining untuk hepatitis C, dan mereka yang memiliki virus terdeteksi diobati dengan pengobatan berbiaya rendah rendah Regimen. , , Abdel-Razek w Pada anak -anak yang lebih muda dari 10 tahun, penurunan gangguan neonatal lebih lambat daripada penyakit menular utama, sehingga meningkatkan kelainan neonatal dari total DALY. Di antara cedera pada kelompok usia ini, tenggelam melihat penurunan DALYS terbesar. Posisi sifilis kongenital di antara sepuluh penyebab teratas DALY pada anak -anak merupakan indikasi kegagalan sistem kesehatan. Dengan pengujian dan perawatan pada trimester kedua kehamilan, penyebab ini bisa dihilangkan. Alasan utama kegagalan adalah akses terbatas ke layanan kesehatan, rendahnya penggunaan tes diagnostik cepat, kegagalan klinik antenatal untuk menyaring atau mengobati ketika seorang wanita diuji positif, dan kekurangan global penisilin benzathine baru -baru ini, pengobatan pilihan. 24
Beban global sifilis ibu dan kongenital dan hasil kelahiran yang merugikan - perkiraan untuk 2016 dan kemajuan sejak 2012.
Terlepas dari keuntungan kesehatan yang besar di antara anak-anak yang lebih muda dari 10 tahun, beban yang cukup besar masih ada di Afrika sub-Sahara. Mempertahankan laju kemajuan global akan menjadi lebih menantang sebagai proporsi yang terus meningkat dari kohort kelahiran global lahir di Afrika sub-Sahara, dengan tingkat beban tertinggi dalam kelompok umur ini. Namun, sangat menggembirakan bahwa penurunan terbesar dalam tingkat Daly secara global telah terjadi di negara-negara Afrika sub-Sahara, seperti Ethiopia, Angola, Rwanda, dan Malawi, meskipun ada orang lain yang telah melihat lebih sedikit kemajuan. Di antara sepuluh penyebab utama DALY pada remaja berusia 10-24 tahun, melukai diri sendiri mengalami penurunan terbesar (28 · 4% [95% UI 18 · 9-36 · 3]) selama periode penelitian. Prevalensi gangguan depresi dan gangguan mental lainnya, yang merupakan penyebab utama yang mendasari melukai diri sendiri, 26
Beban global sifilis ibu dan kongenital dan hasil kelahiran yang merugikan - perkiraan untuk 2016 dan kemajuan sejak 2012.
Terlepas dari keuntungan kesehatan yang besar di antara anak-anak yang lebih muda dari 10 tahun, beban yang cukup besar masih ada di Afrika sub-Sahara. Mempertahankan laju kemajuan global akan menjadi lebih menantang sebagai proporsi yang terus meningkat dari kohort kelahiran global lahir di Afrika sub-Sahara, , , , dengan tingkat beban tertinggi dalam kelompok umur ini. Namun, sangat menggembirakan bahwa penurunan terbesar dalam tingkat Daly secara global telah terjadi di negara-negara Afrika sub-Sahara, seperti Ethiopia, Angola, Rwanda, dan Malawi, meskipun ada orang lain yang telah melihat lebih sedikit kemajuan. Di antara sepuluh penyebab utama DALY pada remaja berusia 10-24 tahun, melukai diri sendiri mengalami penurunan terbesar (28 · 4% [95% UI 18 · 9-36 · 3]) selama periode penelitian. Prevalensi gangguan depresi dan gangguan mental lainnya, yang merupakan penyebab utama yang mendasari melukai diri sendiri, 31 Ferrari AJUNAIDS
Terlepas dari keuntungan kesehatan yang besar di antara anak-anak yang lebih muda dari 10 tahun, beban yang cukup besar masih ada di Afrika sub-Sahara. Mempertahankan laju kemajuan global akan menjadi lebih menantang sebagai proporsi yang terus meningkat dari kohort kelahiran global lahir di Afrika sub-Sahara, 32
Scopus (245)
Terlepas dari keuntungan kesehatan yang besar di antara anak-anak yang lebih muda dari 10 tahun, beban yang cukup besar masih ada di Afrika sub-Sahara. Mempertahankan laju kemajuan global akan menjadi lebih menantang sebagai proporsi yang terus meningkat dari kohort kelahiran global lahir di Afrika sub-Sahara, dengan tingkat beban tertinggi dalam kelompok umur ini. Namun, sangat menggembirakan bahwa penurunan terbesar dalam tingkat Daly secara global telah terjadi di negara-negara Afrika sub-Sahara, seperti Ethiopia, Angola, Rwanda, dan Malawi, meskipun ada orang lain yang telah melihat lebih sedikit kemajuan. Di antara sepuluh penyebab utama DALY pada remaja berusia 10-24 tahun, melukai diri sendiri mengalami penurunan terbesar (28 · 4% [95% UI 18 · 9-36 · 3]) selama periode penelitian. Prevalensi gangguan depresi dan gangguan mental lainnya, yang merupakan penyebab utama yang mendasari melukai diri sendiri, Ferrari AJ Norman Re 37
Prevalensi penyakit kardiovaskular pada diabetes tipe 2: tinjauan literatur sistematis bukti ilmiah dari seluruh dunia pada 2007-2017.
, Pada kelompok usia 25-49 tahun, tuberkulosis yang tidak terkait dengan infeksi HIV yang berada di antara sepuluh penyebab teratas pada tahun 2019. Ada kekhawatiran serupa tentang pendanaan global yang berkelanjutan dari kontrol tuberkulosis seperti yang disebutkan untuk HIV/AIDS, apalagi memiliki tambahan Sumber daya dan upaya pengembangan penelitian yang akan diperlukan untuk mencapai tujuan siapa untuk mengurangi tingkat kematian dan insiden tuberkulosis 2015 masing -masing sebesar 90% dan 80%, masing -masing, pada tahun 2030. , , Peringkat terkemuka kanker COPD dan paru-paru dalam kelompok usia 50-74 tahun dan 75 tahun dan lebih tua menekankan kebutuhan berkelanjutan untuk tindakan kontrol tembakau dan perhatian untuk mengurangi paparan polusi udara dalam dan luar ruangan. Sudah, negara berpenghasilan rendah dan berpenghasilan menengah menyumbang 62 · 6% dari beban global kanker COPD dan paru-paru, dan pangsa ini cenderung meningkat tajam selama beberapa dekade mendatang karena populasi yang menua dan pengendalian tembakau dan polusi udara yang kurang berhasil. Temuan bahwa tingkat kanker paru-paru menurun pada kelompok usia 50-74 tahun tetapi tidak pada mereka yang berusia 75 tahun ke atas mungkin disebabkan oleh efek kohort; Ini bisa menggembirakan jika mencerminkan respons yang lebih besar terhadap kontrol tembakau pada generasi muda yang akan mendorong penurunan lebih lanjut di tahun -tahun mendatang. Penyakit ginjal kronis sangat terkait dengan penyakit kardiovaskular dan diabetes, dan berbagi risiko umum dan pendekatan intervensi. Mengingat posisinya yang menonjol di peringkat sepuluh besar DALY pada kelompok usia yang lebih tua dan biaya yang terkait dengan perawatan penyakit ginjal stadium akhir, skrining dan perawatan berbiaya rendah pada tahap awal penyakit ginjal kronis harus lebih banyak diterapkan. Sirosis peringkat ketujuh di antara mereka yang berusia 50-74 tahun pada tahun 2019. Dengan perawatan berbiaya rendah tersedia untuk negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah, ada peluang untuk memberantas hepatitis C sebagai penyebab yang mendasarinya-sebuah strategi yang sedang dilakukan Mesir di dalamnya cara untuk mencapai tahun -tahun mendatang. 19
Program skrining hepatitis C terbesar di dunia di Mesir.
Pada kelompok usia 25-49 tahun, tuberkulosis yang tidak terkait dengan infeksi HIV yang berada di antara sepuluh penyebab teratas pada tahun 2019. Ada kekhawatiran serupa tentang pendanaan global yang berkelanjutan dari kontrol tuberkulosis seperti yang disebutkan untuk HIV/AIDS, apalagi memiliki tambahan Sumber daya dan upaya pengembangan penelitian yang akan diperlukan untuk mencapai tujuan siapa untuk mengurangi tingkat kematian dan insiden tuberkulosis 2015 masing -masing sebesar 90% dan 80%, masing -masing, pada tahun 2030. 44
et al.
Pada kelompok usia 25-49 tahun, tuberkulosis yang tidak terkait dengan infeksi HIV yang berada di antara sepuluh penyebab teratas pada tahun 2019. Ada kekhawatiran serupa tentang pendanaan global yang berkelanjutan dari kontrol tuberkulosis seperti yang disebutkan untuk HIV/AIDS, apalagi memiliki tambahan Sumber daya dan upaya pengembangan penelitian yang akan diperlukan untuk mencapai tujuan siapa untuk mengurangi tingkat kematian dan insiden tuberkulosis 2015 masing -masing sebesar 90% dan 80%, masing -masing, pada tahun 2030. Peringkat terkemuka kanker COPD dan paru-paru dalam kelompok usia 50-74 tahun dan 75 tahun dan lebih tua menekankan kebutuhan berkelanjutan untuk tindakan kontrol tembakau dan perhatian untuk mengurangi paparan polusi udara dalam dan luar ruangan. Sudah, negara berpenghasilan rendah dan berpenghasilan menengah menyumbang 62 · 6% dari beban global kanker COPD dan paru-paru, dan pangsa ini cenderung meningkat tajam selama beberapa dekade mendatang karena populasi yang menua dan pengendalian tembakau dan polusi udara yang kurang berhasil. Temuan bahwa tingkat kanker paru-paru menurun pada kelompok usia 50-74 tahun tetapi tidak pada mereka yang berusia 75 tahun ke atas mungkin disebabkan oleh efek kohort; Ini bisa menggembirakan jika mencerminkan respons yang lebih besar terhadap kontrol tembakau pada generasi muda yang akan mendorong penurunan lebih lanjut di tahun -tahun mendatang. Penyakit ginjal kronis sangat terkait dengan penyakit kardiovaskular dan diabetes, dan berbagi risiko umum dan pendekatan intervensi. Mengingat posisinya yang menonjol di peringkat sepuluh besar DALY pada kelompok usia yang lebih tua dan biaya yang terkait dengan perawatan penyakit ginjal stadium akhir, skrining dan perawatan berbiaya rendah pada tahap awal penyakit ginjal kronis harus lebih banyak diterapkan. , Sirosis peringkat ketujuh di antara mereka yang berusia 50-74 tahun pada tahun 2019. Dengan perawatan berbiaya rendah tersedia untuk negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah, ada peluang untuk memberantas hepatitis C sebagai penyebab yang mendasarinya-sebuah strategi yang sedang dilakukan Mesir di dalamnya cara untuk mencapai tahun -tahun mendatang. , Abdel-Razek w Hassany m , 52
Rehm J.
Pada kelompok usia 25-49 tahun, tuberkulosis yang tidak terkait dengan infeksi HIV yang berada di antara sepuluh penyebab teratas pada tahun 2019. Ada kekhawatiran serupa tentang pendanaan global yang berkelanjutan dari kontrol tuberkulosis seperti yang disebutkan untuk HIV/AIDS, apalagi memiliki tambahan Sumber daya dan upaya pengembangan penelitian yang akan diperlukan untuk mencapai tujuan siapa untuk mengurangi tingkat kematian dan insiden tuberkulosis 2015 masing -masing sebesar 90% dan 80%, masing -masing, pada tahun 2030. 53
Program skrining hepatitis C terbesar di dunia di Mesir.
The trend towards disability as an increasing share of overall burden has continued. In 11 countries, more than half the burden was from YLDs of NCDs and injuries in 2019. To some extent, the absence of a discernible trend in disability might be an artifact of the poor availability of data on severity, and, therefore, an inability to quantify the effect of health service interventions that modulate severity. The larger issue, however, is that most of the focus of global public health has been on life-saving interventions directed at the main causes of death. 7 United Nations General Assembly
, , The large contributors to disability, such as musculoskeletal conditions and mental disorders, are associated with few deaths. As disability becomes an increasingly large component of disease burden and, as importantly, a larger component of health expenditure, a greater research development investment is needed to identify new, and more effective, intervention strategies. , , 58
The biopharmaceutical pipeline: innovative therapies in clinical development.
With a rapidly ageing global population, the demands on health services to deal with disabling outcomes, which increase with age, will require policy makers to anticipate these changes. GBD provides key information on the changes in types of health services in terms of facilities and adequately trained personnel that will be needed. The finding that health gains in countries at the lower end of the SDI scale have, on average, accelerated over the past decade compared with the two decades before indicates the potential for low-income countries to make a real difference by investing in health. Progress, however, has been uneven. The more recent downturn in reductions in DALY rates in countries and territories with higher SDI is striking and near universal, although an actual reversal into increases of age-standardised DALY rates has only happened in a small number of countries in the Caribbean and the USA. Plausible drivers of this change include obesity, diminishing potential for further reductions in smoking, and improvements in coverage of treatments for high blood pressure and cholesterol to maintain the past declines in cardiovascular mortality. Inequalities in access to preventive and curative services by lower socioeconomic groups might be a further obstacle to continued improvements in cardiovascular mortality. 59
Increasing area deprivation and socioeconomic inequalities in heart disease, stroke, and cardiovascular disease mortality among working age populations, United States, 1969–2011.
The large increase in drug overdose deaths in the USA and the increasing number of deaths from violence in Latin American countries, in addition to the decelerated decline of cardiovascular mortality, are driving the patterns in these locations. The mix of universal and more geographically specific influences on health reinforces the need for regular, detailed reporting on population health by underlying cause to help decision makers to identify success stories of disease control, as well as opportunities to improve and emulate countries that are performing well. LimitationsThe major limitation of the GBD analysis of the burden of diseases and injuries is the availability of primary data. Where data are not available, the results depend on the out-of-sample predictive validity of the modelling efforts. While improvements to data processing and modelling can lead to incremental improvements in the accuracy of our estimates, fundamental improvements require more and better primary data collection. Even when data are available, they might not have been obtained using the preferred case definition or measurement method. The more explicit identification of the preferred and alternative measurement method for each outcome, and the bias mapping from alternative to reference method undertaken as part of GBD 2019, have led to greater stability in data adjustments. These improvements will also aid in identifying priorities for data collection and in determining preferred case definitions and study methods. Moving to use of standard locations for estimating fixed effects in the models will aid in cycle-to-cycle stability of models. Through the use of standard locations, the addition of more subnational units in a given GBD cycle should not shift the regression model predictions as much as they previously would have. Nevertheless, collinearity between covariates in some of these models might contribute to some instability in fixed effects between cycles. Future work on ensemble models might help to solve the collinearity problem. Of note, because the cause of death models developed using CODEm are an ensemble of all high-performing possible models, they avoid the instability due to collinearity. Although our statistical modelling is designed to capture uncertainty from stochastic variation in input data, age and sex splitting of data, corrections for alternative case definitions or uninformative cause of death codes, other data manipulations, and model choice, it remains a challenge to fully represent the UIs around estimates, particularly in locations with sparse or absent data. This will remain a major focus of GBD by tapping into existing knowledge in other estimation fields as well as our own development of methods. Pergeseran untuk menyesuaikan kematian demensia untuk mencerminkan hanya mereka yang memiliki penyakit stadium akhir secara konseptual lebih menarik daripada penyesuaian mentah masa lalu untuk variasi besar dalam praktik pengkodean. Namun, kita perlu meniru metode menentukan bagian kelebihan kematian pada orang dengan demensia yang berada pada tahap terakhir penyakit dan untuk siapa penugasan demensia sebagai penyebab kematian yang mendasarinya dibenarkan. Fokus yang lebih besar dalam putaran GBD di masa depan perlu diarahkan untuk mengidentifikasi data efek pengobatan pada distribusi keparahan kontributor besar untuk YLD, seperti gangguan mental, neurologis, dan muskuloskeletal, yang saat ini tidak membedakan variasi geografis dalam keparahan geografis dalam keparahan geografis, . Ini sangat penting karena kondisi ini merupakan bagian yang meningkat dari total beban. Upaya kami untuk meningkatkan konsistensi antara tingkat kematian, prevalensi, dan kejadian untuk kondisi yang dipilih dengan memberikan panduan yang lebih eksplisit tentang tingkat kematian berlebih dalam Dismod-MR telah mengungkapkan bahwa lebih banyak perhatian akan diperlukan dalam putaran GBD di masa depan. Setelah memaksakan pola kematian berlebih yang mengikuti pola yang diharapkan dari tingkat yang lebih rendah di negara -negara dengan sistem kesehatan yang lebih baik, model mungkin memprediksi prevalensi atau perkiraan kejadian yang jauh dari data yang diamati. Tantangannya adalah untuk mengidentifikasi apakah inkonsistensi disebabkan oleh kesalahan dalam penyebab estimasi kematian, sumber data non-fatal, atau kombinasi keduanya. Selain keterbatasan umum ini, ada banyak keterbatasan untuk setiap latihan pemodelan spesifik yang dilaporkan dalam penelitian ini. Lampiran 1 (Bagian 3.4 dan 4.12) memberikan lebih banyak wawasan tentang beberapa masalah ini. Arah masa depanBeberapa perbaikan metode yang ditandai dalam publikasi GBD sebelumnya belum diterapkan tetapi tetap menjadi prioritas. Misalnya, Dismod-at, versi baru dari alat pemodelan non-fatal utama kami yang secara bersamaan memecahkan pola selama usia dan waktu, masih menjalani pengujian sebelum dapat diimplementasikan dalam GBD. Metode untuk membuat koreksi komorbiditas dependen layak secara komputasi, dan memaksakan variasi yang lebih besar dalam distribusi keparahan berdasarkan akses dan kualitas perawatan kesehatan, juga masih dalam pengembangan. Secara lebih umum, memaksakan prinsip dan metode GBD ke estimasi akses ke intervensi kesehatan dan keefektifannya, dan mampu menghubungkan estimasi tersebut dengan platform skenario kesehatan kami di masa depan adalah arah yang ingin kita ambil. Mengembangkan ini secara komprehensif adalah upaya besar yang akan memakan waktu bertahun -tahun untuk menyelesaikannya. Karena ini akan sangat menambah nilai pada relevansi kebijakan GBD, kami juga akan bertujuan untuk mengembangkan metode yang kurang komprehensif yang akan memungkinkan kami untuk menanggapi pembuat kebijakan yang mencari informasi tentang keputusan kebijakan utama dengan cara yang lebih tepat waktu. KesimpulanDengan mempertimbangkan pertumbuhan populasi dan pergeseran struktur usia, kesehatan terus membaik di tingkat global. Namun, beban absolut penyakit dan dampaknya yang terkait pada sistem kesehatan, tetap konstan. Beberapa penyakit, seperti diabetes, meningkat dalam beban, dan stagnasi daly yang lebih umum di beberapa negara SDI tinggi menunjukkan bahwa keuntungan lebih lanjut tidak dapat dihindari. Pemantauan ketat tren kesehatan dan evaluasi kebijakan yang cermat terhadap opsi untuk menangkal tren yang merugikan diperlukan. Penyebab utama DALY, serta solusi, berbeda secara substansial di seluruh kelompok umur, menyoroti perlunya merumuskan kebijakan untuk berbagai fase kehidupan. Korespondensi dengan: Prof Christopher J L Murray, Institut Metrik dan Evaluasi Kesehatan, Universitas Washington, Seattle, WA 98195, USA [Email & NBSP; Dilindungi][email protected] Publikasi online ini telah diperbaiki. Versi yang dikoreksi pertama kali muncul di thelancet.com pada 23 Oktober 2020 Kontributor Silakan lihat Lampiran 1 untuk informasi lebih rinci tentang kontribusi masing -masing penulis untuk penelitian, dibagi ke dalam kategori berikut: Mengelola proses estimasi; menulis draft pertama naskah; memberikan data atau umpan balik kritis pada sumber data; Mengembangkan metode atau mesin komputasi; menerapkan metode analitik untuk menghasilkan estimasi; memberikan umpan balik kritis tentang metode atau hasil; menyusun pekerjaan atau merevisinya secara kritis untuk konten intelektual yang penting; mengekstraksi, membersihkan, atau membuat katalog data; merancang atau mengkode angka dan tabel; dan mengelola keseluruhan perusahaan riset. Declaration of interests I N Ackerman reports grants from Victorian Government, outside of the submitted work. C A T Antonio reports personal fees from Johnson & Johnson (Philippines), outside of the submitted work. E Beghi reports grants from Italian Ministry of Health and SOBI and personal fees from Arvelle Therapeutics, outside of the submitted work. Y Béjot reports personal fees from AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, Pfizer, and Medtronic, Merck Sharpe & Dohme, and Amgen; grants and personal fees from Boehringer-Ingelheim; personal fees and non-financial support from Servier; and non-financial support from Biogen, outside of the submitted work. P S Briant reports personal fees from WHO, outside of the submitted work. H Christensen reports personal fees from Bristol Myers Squibb, Bayer, and Boehringer Ingelheim, outside of the submitted work. L Degenhardt reports grants from Indivior and Seqirus, outside of the submitted work. S J Dunachie reports grants from the Fleming Fund at the UK Department of Health and Social Care, during the conduct of the study. L M Haile reports personal fees from WHO, outside of the submitted work. S M S Islam reports grants from National Heart Foundation of Australia and Deakin University, during the conduct of the study. S L James reports grants from Sanofi Pasteur and employment from Genentech, outside of the submitted work. P Jeemon reports and Clinical and Public Health intermediate fellowship (grant number IA/CPHI/14/1/501497) from the Wellcome Trust—Department of Biotechnology, India Alliance (2015–2020). V Jha reports grants from Baxter Healthcare, GlaxoSmithKline, Zydus Cadilla, NephroPlus, and Biocon, outside of the submitted work. J J Jozwiak reports personal fees from Amgen, ALAB Laboratoria, Teva, Synexus, and Boehringer Ingelheim, outside of the submitted work. S V Katikireddi reports grants from NRS Senior Clinical Fellowship, Scottish Government Chief Scientist Office, and the UK Medical Research Council, during the conduct of the study. S Lewington reports grants from the UK Medical Research Council and the CDC Foundation (with support from Amgen), outside of the submitted work. K J Looker reports grants from WHO and GlaxoSmithKline, outside of the submitted work. S Lorkowski reports personal fees from Akcea Therapeutics, Amedes, Amgen, Berlin-Chemie, Boehringer Ingelheim Pharma, Daiichi Sankyo, Merck Sharp & Dohme, Novo Nordisk, Sanofi-Aventis, Synlab, Unilever, and Upfield and non-financial support from Preventicus, outside of the submitted work. R A Lyons reports grants from Health Data Research UK, outside of the submitted work. J Massano reports personal fees from Abbvie, Bial, Merck Sharp & Dohme, and Zambon and other support from Boston Scientific, GE Healthcare, Medtronic, and Roche, outside of the submitted work. W Mendoza is a Program Analyst in Population and Development at the UN Population Fund Country Office in Peru, an institution that does not necessarily endorse this study. M Moradi-Lakeh reports personal fees from Novartis, outside of the submitted work. J F Mosser reports grants from the Bill & Melinda Gates Foundation, during the conduct of the study. S Nomura reports grants from the Japanese Ministry of Education, Culture, Sports, Science, and Technology. S B Patten reports funding from the Cuthbertson & Fischer Chair in Pediatric Mental Health, during the conduct of the study. T Pilgrim reports grants and personal fees from Biotronik and Boston Scientific, grants from Edwards Lifesciences, and personal fees from HighLife SAS for his work as a member of clinical event committee for a study sponsored by HighLife SAS, outside of the submitted work. M J Postma reports grants and personal fees from Merck Sharp & Dohme, GlaxoSmithKline, Pfizer, Boehringer Ingelheim, Novavax, Bristol Myers Squibb, AstraZeneca, Sanofi, IQVIA, and Seqirus; personal fees from Quintiles, Novartis, and Pharmerit; grants from Bayer, BioMerieux, WHO, EU, FIND, Antilope, DIKTI, LPDP, and Budi; and other support from Ingress Health, PAG, and Asc Academics, outside of the submitted work. E Pupillo reports grants from AIFA, outside of the submitted work. A E Schutte reports personal fees from Omron, Servier, Novartis, Takeda, and Abbott, outside of the submitted work. M G Shrime reports grants from Damon Runyon Cancer Research Foundation and Mercy Ships, outside of the submitted work. J A Singh reports personal fees from Crealta/Horizon, Medisys, Fidia, UBM, Trio Health, Medscape, WebMD, Clinical Care Options, Clearview Healthcare Partners, Putnam Associates, Spherix, Practice Point Communications, National Institutes of Health, and the American College of Rheumatology; personal fees from Simply Speaking; other support from Amarin Pharmaceuticals and Viking Pharmaceuticals; and non-financial support from the steering committee of OMERACT (an international organisation that develops measures for clinical trials and receives arm's length funding from 12 pharmaceutical companies), US Food and Drug Administration, Arthritis Advisory Committee, Veterans Affairs Rheumatology Field Advisory Committee, and the editor and director of the UAB Cochrane Musculoskeletal Group Satellite Center on Network Meta-analysis, outside of the submitted work. S T S Skou reports personal fees from Journal of Orthopaedic & Sports Physical Therapy and Munksgaard and grants from The Lundbeck Foundation, outside of the submitted work; and being co-founder of GLA:D. GLA:D is a non-profit initiative hosted at University of Southern Denmark aimed at implementing clinical guidelines for osteoarthritis in clinical practice. J D Stanaway reports grants from Bill & Melinda Gates Foundation, during the conduct of the study. R Uddin reports travel and accommodation reimbursement from Deakin University Institute for Physical Activity and Nutrition, outside of the submitted work. All other authors declare no competing interests. Data sharingAcknowledgments Research reported in this publication was supported by the Bill & Melinda Gates Foundation; the University of Melbourne; Queensland Department of Health, Australia; the National Health and Medical Research Council, Australia; Public Health England; the Norwegian Institute of Public Health; St Jude Children's Research Hospital; the Cardiovascular Medical Research and Education Fund; the National Institute on Ageing of the National Institutes of Health (award P30AG047845); and the National Institute of Mental Health of the National Institutes of Health (award R01MH110163). The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the funders. The authors alone are responsible for the views expressed in this Article and they do not necessarily represent the views, decisions, or policies of the institutions with which they are affiliated, the National Health Service (NHS), the National Institute for Health Research (NIHR), the UK Department of Health and Social Care, or Public Health England; the United States Agency for International Development (USAID), the US Government, or MEASURE Evaluation; or the European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC). This research used data from the Chile National Health Survey 2003, 2009–10, and 2016–17. The authors are grateful to the Ministry of Health, the survey copyright owner, for allowing them to have the database. All results of the study are those of the authors and in no way committed to the Ministry. The Costa Rican Longevity and Healthy Aging Study project is a longitudinal study by the University of Costa Rica's Centro Centroamericano de Población and Instituto de Investigaciones en Salud, in collaboration with the University of California at Berkeley. The original pre-1945 cohort was funded by the Wellcome Trust (grant 072406), and the 1945–55 Retirement Cohort was funded by the US National Institute on Aging (grant R01AG031716). The principal investigators are Luis Rosero-Bixby and William H Dow and co-principal investigators are Xinia Fernández and Gilbert Brenes. The accuracy of the authors' statistical analysis and the findings they report are not the responsibility of ECDC. ECDC is not responsible for conclusions or opinions drawn from the data provided. ECDC is not responsible for the correctness of the data and for data management, data merging and data collation after provision of the data. ECDC shall not be held liable for improper or incorrect use of the data. The Health Behaviour in School-Aged Children (HBSC) study is an international study carried out in collaboration with WHO/EURO. The international coordinator of the 1997–98, 2001–02, 2005–06, and 2009–10 surveys was Candace Currie and the databank manager for the 1997–98 survey was Bente Wold, whereas for the following surveys Oddrun Samdal was the databank manager. A list of principal investigators in each country can be found on the HBSC website. Data used in this paper come from the 2009–10 Ghana Socioeconomic Panel Study Survey, which is a nationally representative survey of more than 5000 households in Ghana. The survey is a joint effort undertaken by the Institute of Statistical, Social and Economic Research (ISSER) at the University of Ghana and the Economic Growth Centre (EGC) at Yale University. It was funded by EGC. ISSER and the EGC are not responsible for the estimations reported by the analysts. The Palestinian Central Bureau of Statistics granted the researchers access to relevant data in accordance with license number SLN2014-3-170, after subjecting data to processing aiming to preserve the confidentiality of individual data in accordance with the General Statistics Law, 2000. The researchers are solely responsible for the conclusions and inferences drawn upon available data. Data for this research was provided by MEASURE Evaluation, funded by USAID. The authors thank the Russia Longitudinal Monitoring Survey, conducted by the National Research University Higher School of Economics and ZAO Demoscope together with Carolina Population Center, University of North Carolina at Chapel Hill and the Institute of Sociology, Russia Academy of Sciences for making data available. This paper uses data from the Bhutan 2014 STEPS survey, implemented by the Ministry of Health with the support of WHO; the Kuwait 2006 and 2014 STEPS surveys, implemented by the Ministry of Health with the support of WHO; the Libya 2009 STEPS survey, implemented by the Secretariat of Health and Environment with the support of WHO; the Malawi 2009 STEPS survey, implemented by Ministry of Health with the support of WHO; and the Moldova 2013 STEPS survey, implemented by the Ministry of Health, the National Bureau of Statistics, and the National Center of Public Health with the support of WHO. This paper uses data from Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) Waves 1 (DOI:10.6103/SHARE.w1.700), 2 (10.6103/SHARE.w2.700), 3 (10.6103/SHARE.w3.700), 4 (10.6103/SHARE.w4.700), 5 (10.6103/SHARE.w5.700), 6 (10.6103/SHARE.w6.700), and 7 (10.6103/SHARE.w7.700); see Börsch-Supan and colleagues (2013) for methodological details. The SHARE data collection has been funded by the European Commission through FP5 (QLK6-CT-2001-00360), FP6 (SHARE-I3: RII-CT-2006-062193, COMPARE: CIT5-CT-2005-028857, SHARELIFE: CIT4-CT-2006-028812), FP7 (SHARE-PREP: GA N°211909, SHARE-LEAP: GA N°227822, SHARE M4: GA N°261982) and Horizon 2020 (SHARE-DEV3: GA N°676536, SERISS: GA N°654221) and by DG Employment, Social Affairs & Inclusion. Additional funding from the German Ministry of Education and Research, the Max Planck Society for the Advancement of Science, the US National Institute on Aging (U01_AG09740-13S2, P01_AG005842, P01_AG08291, P30_AG12815, R21_AG025169, Y1-AG-4553-01, IAG_BSR06-11, OGHA_04-064, HHSN271201300071C), and from various national funding sources is gratefully acknowledged. This study has been realised using the data collected by the Swiss Household Panel, which is based at the Swiss Centre of Expertise in the Social Sciences. The project is financed by the Swiss National Science Foundation. The United States Aging, Demographics, and Memory Study is a supplement to the Health and Retirement Study (HRS), which is sponsored by the National Institute of Aging (grant number NIA U01AG009740). It was conducted jointly by Duke University and the University of Michigan. The HRS is sponsored by the National Institute on Aging (grant number NIA U01AG009740) and is conducted by the University of Michigan. This paper uses data from Add Health, a program project designed by J Richard Udry, Peter S Bearman, and Kathleen Mullan Harris, and funded by a grant P01-HD31921 from the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, with cooperative funding from 17 other agencies. Special acknowledgment is due to Ronald R Rindfuss and Barbara Entwisle for assistance in the original design. Information on how to obtain the Add Health data files is available on the Add Health website. No direct support was received from grant P01-HD31921 for this analysis. The data reported here have been supplied by the United States Renal Data System. The interpretation and reporting of these data are the responsibility of the authors and in no way should be seen as an official policy or interpretation of the US Government. Collection of data for the Mozambique National Survey on the Causes of Death 2007–08 was made possible by USAID under the terms of cooperative agreement GPO-A-00-08-000_D3-00. This manuscript is based on data collected and shared by the International Vaccine Institute (IVI) from an original study IVI conducted. L G Abreu acknowledges support from Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Brazil; finance code 001) and Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq, a Brazilian funding agency). I N Ackerman was supported by a Victorian Health and Medical Research Fellowship awarded by the Victorian Government. O O Adetokunboh acknowledges the South African Department of Science and Innovation and the National Research Foundation. A Agrawal acknowledges the Wellcome Trust DBT India Alliance Senior Fellowship. S M Aljunid acknowledges the Department of Health Policy and Management, Faculty of Public Health, Kuwait University and International Centre for Casemix and Clinical Coding, Faculty of Medicine, National University of Malaysia for the approval and support to participate in this research project. M Ausloos, C Herteliu, and A Pana acknowledge partial support by a grant of the Romanian National Authority for Scientific Research and Innovation, CNDS-UEFISCDI, project number PN-III-P4-ID-PCCF-2016-0084. A Badawi is supported by the Public Health Agency of Canada. D A Bennett was supported by the NIHR Oxford Biomedical Research Centre. R Bourne acknowledges the Brien Holden Vision Institute, University of Heidelberg, Sightsavers, Fred Hollows Foundation, and Thea Foundation. G B Britton and I Moreno Velásquez were supported by the Sistema Nacional de Investigación, SNI-SENACYT, Panama. R Buchbinder was supported by an Australian National Health and Medical Research Council (NHMRC) Senior Principal Research Fellowship. J J Carrero was supported by the Swedish Research Council (2019-01059). F Carvalho acknowledges UID/MULTI/04378/2019 and UID/QUI/50006/2019 support with funding from FCT/MCTES through national funds. A R Chang was supported by National Institutes of Health/National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases grant K23 DK106515. V M Costa acknowledges the grant SFRH/BHD/110001/2015, received by Portuguese national funds through Fundação para a Ciência e Tecnologia, IP, under the Norma Transitária DL57/2016/CP1334/CT0006. A Douiri acknowledges support and funding from the National Institute for Health Research Collaboration for Leadership in Applied Health Research and Care South London at King's College Hospital NHS Foundation Trust and the Royal College of Physicians, and support from the NIHR Biomedical Research Centre based at Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust and King's College London. B B Duncan acknowledges grants from the Foundation for the Support of Research of the State of Rio Grande do Sul (IATS and PrInt) and the Brazilian Ministry of Health. H E Erskine is the recipient of an Australian NHMRC Early Career Fellowship grant (APP1137969). A J Ferrari was supported by a NHMRC Early Career Fellowship grant (APP1121516). H E Erskine and A J Ferrari are employed by and A M Mantilla-Herrera and D F Santomauro affiliated with the Queensland Centre for Mental Health Research, which receives core funding from the Queensland Department of Health. M L Ferreira holds an NHMRC Research Fellowship. C Flohr was supported by the NIHR Biomedical Research Centre based at Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust. M Freitas acknowledges financial support from the EU (European Regional Development Fund [FEDER] funds through COMPETE POCI-01-0145-FEDER-029248) and National Funds (Fundação para a Ciência e Tecnologia) through project PTDC/NAN-MAT/29248/2017. A L S Guimaraes acknowledges support from CNPq. C Herteliu was partially supported by a grant co-funded by FEDER through Operational Competitiveness Program (project ID P_40_382). P Hoogar acknowledges Centre for Bio Cultural Studies, Directorate of Research, Manipal Academy of Higher Education and Centre for Holistic Development and Research, Kalaghatagi. F N Hugo acknowledges the Visiting Professorship, PRINT Program, CAPES Foundation, Brazil. B-F Hwang was supported by China Medical University (CMU107-Z-04), Taichung, Taiwan. S M S Islam was funded by a National Heart Foundation Senior Research Fellowship and supported by Deakin University. R Q Ivers was supported by a research fellowship from the National Health and Medical Research Council of Australia. M Jakovljevic acknowledges the Serbian part of this GBD-related contribution was co-funded through Grant OI175014 of the Ministry of Education Science and Technological Development of the Republic of Serbia. P Jeemon was supported by a Clinical and Public Health intermediate fellowship (grant number IA/CPHI/14/1/501497) from the Wellcome Trust—Department of Biotechnology, India Alliance (2015–20). O John is a recipient of UIPA scholarship from University of New South Wales, Sydney. S V Katikireddi acknowledges funding from a NRS Senior Clinical Fellowship (SCAF/15/02), the Medical Research Council (MC_UU_12017/13, MC_UU_12017/15), and the Scottish Government Chief Scientist Office (SPHSU13, SPHSU15). C Kieling is a CNPq researcher and a UK Academy of Medical Sciences Newton Advanced Fellow. Y J Kim was supported by Research Management Office, Xiamen University Malaysia (XMUMRF/2018-C2/ITCM/00010). K Krishan is supported by UGC Centre of Advanced Study awarded to the Department of Anthropology, Panjab University, Chandigarh, India. M Kumar was supported by K43 TW 010716 FIC/NIMH. B Lacey acknowledges support from the NIHR Oxford Biomedical Research Centre and the BHF Centre of Research Excellence, Oxford. J V Lazarus was supported by a Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities Miguel Servet grant (Instituto de Salud Carlos III [ISCIII]/ESF, the EU [CP18/00074]). K J Looker thanks the NIHR Health Protection Research Unit in Evaluation of Interventions at the University of Bristol, in partnership with Public Health England, for research support. S Lorkowski was funded by the German Federal Ministry of Education and Research (nutriCARD, grant agreement number 01EA1808A). R A Lyons is supported by Health Data Research UK (HDR-9006), which is funded by the UK Medical Research Council, Engineering and Physical Sciences Research Council, Economic and Social Research Council, NIHR (England), Chief Scientist Office of the Scottish Government Health and Social Care Directorates, Health and Social Care Research and Development Division (Welsh Government), Public Health Agency (Northern Ireland), British Heart Foundation, and Wellcome Trust. J J McGrath is supported by the Danish National Research Foundation (Niels Bohr Professorship), and the Queensland Health Department (via West Moreton HHS). P T N Memiah acknowledges support from CODESRIA. U O Mueller gratefully acknowledges funding by the German National Cohort Study BMBF grant number 01ER1801D. S Nomura acknowledges the Ministry of Education, Culture, Sports, Science, and Technology of Japan (18K10082). A Ortiz was supported by ISCIII PI19/00815, DTS18/00032, ISCIII-RETIC REDinREN RD016/0009 Fondos FEDER, FRIAT, Comunidad de Madrid B2017/BMD-3686 CIFRA2-CM. These funding sources had no role in the writing of the manuscript or the decision to submit it for publication. S B Patten was supported by the Cuthbertson & Fischer Chair in Pediatric Mental Health at the University of Calgary. G C Patton was supported by an åNHMRC Senior Principal Research Fellowship. M R Phillips was supported in part by the National Natural Science Foundation of China (NSFC, number 81371502 and 81761128031). A Raggi, D Sattin, and S Schiavolin were supported by grants from the Italian Ministry of Health (Ricerca Corrente, Fondazione Istituto Neurologico C Besta, Linea 4—Outcome Research: dagli Indicatori alle Raccomandazioni Cliniche). P Rathi and B Unnikrishnan acknowledge Kasturba Medical College, Mangalore, Manipal Academy of Higher Education, Manipal. A L P Ribeiro was supported by Brazilian National Research Council, CNPq, and the Minas Gerais State Research Agency, FAPEMIG. D C Ribeiro was supported by The Sir Charles Hercus Health Research Fellowship (#18/111) Health Research Council of New Zealand. D Ribeiro acknowledges financial support from the EU (FEDER funds through the Operational Competitiveness Program; POCI-01-0145-FEDER-029253). P S Sachdev acknowledges funding from the NHMRC of Australia Program Grant. A M Samy was supported by a fellowship from the Egyptian Fulbright Mission Program. M M Santric-Milicevic acknowledges the Ministry of Education, Science and Technological Development of the Republic of Serbia (contract number 175087). R Sarmiento-Suárez received institutional support from Applied and Environmental Sciences University (Bogotá, Colombia) and ISCIII (Madrid, Spain). A E Schutte received support from the South African National Research Foundation SARChI Initiative (GUN 86895) and Medical Research Council. S T S Skou is currently funded by a grant from Region Zealand (Exercise First) and a grant from the European Research Council under the EU's Horizon 2020 research and innovation program (grant agreement number 801790). J B Soriano is funded by Centro de Investigación en Red de Enfermedades Respiratorias, ISCIII. R Tabarés-Seisdedos was supported in part by the national grant PI17/00719 from ISCIII–FEDER. N Taveira was partially supported by the European & Developing Countries Clinical Trials Partnership, the EU (LIFE project, reference RIA2016MC-1615). S Tyrovolas was supported by the Foundation for Education and European Culture, the Sara Borrell postdoctoral programme (reference number CD15/00019 from ISCIII–FEDER). S B Zaman received a scholarship from the Australian Government research training programme in support of his academic career. Catatan editorial: Kelompok Lancet mengambil posisi netral sehubungan dengan klaim teritorial dalam peta yang diterbitkan dan afiliasi institusional. Bahan tambahanReferensi
Williams SD
Scopus (12)Crossrefbeasiswa Google Info artikelSejarah publikasi Diterbitkan: 17 Oktober 2020Identifikasi Doi: https://doi.org/10.1016/s0140-6736(20)30925-9hak cipta© 2020 Penulis. Diterbitkan oleh Elsevier Ltd.Lisensi Pengguna
Lihat gambar besar
Apa 10 penyakit umum?Penyakit umum.. Allergies.. Pilek dan flu .. Konjungtivitis ("mata merah muda"). Diarrhea.. Headaches.. Mononucleosis.. Sakit perut.. Apa 5 penyakit paling mematikan?Penyakit mana yang menyebabkan kematian paling banyak di AS?. Mortalitas A.S. .. Penyakit jantung.. Cancer.. Penyakit pernapasan bawah kronis .. Penyakit serebrovaskular .. Penyakit Alzheimer .. Summary.. Apa 5 penyakit paling umum di dunia?Penyakit menular umum.. Chickenpox.. Flu biasa.. Diphtheria.. E. coli .. Giardiasis.. HIV/AIDS.. Mononukleosis menular .. Influenza (flu). Apa penyakit teratas di dunia?Ringkasan.Penyakit kardiovaskular adalah penyebab utama kematian secara global.Penyebab terbesar kedua adalah kanker.Cardiovascular diseases are the leading cause of death globally. The second biggest cause are cancers. |
10 penyakit teratas di dunia 2022
Pos Terkait
Copyright © 2024 ketiadaan Inc.
