心房颤动(AF)对医疗保健系统构成了重大挑战，这主要是由人口老龄化和代谢风险因素增加所驱动的[1,2]。最新欧洲心脏病学会指南强调合并症和风险因素控制("C")作为关键管理策略[3]。
印度尼西亚作为世界上最大的群岛国家和第四人口大国，呈现出复杂的社会人口统计学格局。其代谢风险特征被认为在全国各省份存在异质性。
社会人口统计学指数(SDI)是收入、教育和生育率的综合衡量指标。它是捕捉社会经济状况的有力工具[4]。与依赖全国平均数据不同，按SDI分层可以揭示疾病风险的模式。
本研究旨在量化2000年至2021年间印度尼西亚各省关键代谢风险因素（高血压、糖尿病[DM]和肥胖）的心房颤动群体归因分数(PAF)，为设计解决全国差异的SDI针对性干预提供证据。
方法
数据来源和研究设计
作者分析了可公开获取的全球疾病负担(GBD)2000-2021数据库中的数据，该数据库包括印度尼西亚34个省份[5]。我们检查了心房颤动的代谢风险因素：高血压、DM和肥胖。我们根据2000年的基线SDI三分位数将省份分为低、中、高SDI组。本研究使用GBD数据库中匿名的、公开可用的二手数据；因此，被认为不需要正式的机构审查委员会批准。本研究符合《健康估计报告准确性和透明度指南》(GATHER)声明。
PAF
代表如果暴露降低到最低可能风险水平，可以减少的疾病负担比例（通过患病率、死亡和伤残调整生命年[DALYs]衡量）。对于高血压和肥胖，PAF的估计直接从GBD中提取。由于GBD中没有AF在DM中的PAF值，我们使用以下方程[6]：
PAF = [P(RR-1)]/[P(RR-1)+1]
其中P是人群暴露比例（从GBD提取的数据），RR是从最近的荟萃分析中获取的每个暴露类别的AF相对风险[7]。
估计年百分比变化
我们使用估计年百分比变化(EAPC)来检查AF死亡率、DALYs和患病率的长期趋势。我们从年龄标准化率的对数线性回归分析中得出EAPC：
EAPC(%) = 100×(e^β - 1)
其中β是年份对率的自然对数的回归系数。
结果
国家代谢风险负担趋势
在2000-2021年间，高血压一直是心房颤动负担的主要代谢风险因素，PAF从34.84%（95% CI: 12.88-54.96）略微增加到35.61%（95% CI: 12.72-55.77）（+0.77个百分点；+2.21%）。DM的PAF从1.72%（95% CI: 1.54-1.91）增加到2.96%（95% CI: 2.65-3.29）（+1.24个百分点；+72.16%），而肥胖从0.86%（95% CI: 0.25-1.73）增加到2.39%（95% CI: 0.99-4.30）（+1.53个百分点；+178.90%），确立了肥胖和DM作为增长最快的贡献者（图1A）。
图1 代谢风险驱动因素和AF的政策途径
(A) 2000年至2021年间心房颤动（AF）风险因素的群体归因分数变化。高血压仍然是主要贡献者，而肥胖和糖尿病（DM）显示出最大的比例增长，表明"代谢簇"正在增长。估计年百分比变化（EAPC）指标突显了社会人口统计学指数（SDI）轨迹的分歧：低SDI地区尽管代谢风险增长较小，但AF死亡率和残疾率增长最快，而高SDI地区则显示出AF患病率的更大增长。(B) 这些模式被转化为整合到AF护理路径中的双轨策略：在欠发达地区加强初级保健、筛查、诊断和血压管理，在发达地区强调上游代谢预防，注重肥胖和血糖控制，以减少死亡率和残疾。
SDI分层的AF负担趋势
DALYs负担在低SDI组中增长最快（EAPC：0.60%；95% CI：0.53-0.66），其次是高SDI（EAPC：0.59%；95% CI：0.53-0.65）和中SDI（EAPC：0.41%；95% CI：0.34-0.49）。死亡率也遵循类似的模式：低SDI（EAPC：1.04%；95% CI：0.89-1.18），高SDI（EAPC：0.98%；95% CI：0.87-1.09）和中SDI（EAPC：0.67%；95% CI：0.51-0.83）。相比之下，患病率在高SDI组中增长最快（EAPC：0.10%；95% CI：0.09-0.11），低SDI（EAPC：0.08%；95% CI：0.07-0.09）和中SDI（EAPC：0.07%；95% CI：0.06-0.08）的增长较慢（图1A）。
SDI分层的代谢风险负担差异
代谢风险模式因暴露而异。高血压PAF在各组之间没有显著差异（全局P = 0.475），SDI各组的中位数相当（高：33.38%；Q1-Q3：33.2%-35.5%；中：35.37%；Q1-Q3：33.7%-35.6%；低：34.75%；Q1-Q3：34.5%-35.2%）。肥胖显示出明显的SDI梯度（P < 0.001）。最高的PAF出现在高SDI组（平均值：4.91% ± 0.54%），中等在中SDI组（平均值：3.02% ± 0.93%），最低在低SDI组（平均值：2.44% ± 1.02%）。DM的PAF没有分层差异（全局P = 0.747），各组的中位数几乎相同。
讨论
本研究提供了印度尼西亚AF代谢PAF的首次全面分析，揭示了AF负担的驱动因素虽然显著但分布不均。与全球数据一致，高血压是AF发展的最重要的可改变风险[3,8]。鉴于不到一半的印度尼西亚高血压患者达到目标血压，这主要是由于高盐饮食习惯和药物依从性低[9]。因此，控制高血压仍然是AF预防计划的优先事项。
然而，代谢驱动因素与社会经济发展密切相关，表明全国平均值不足以支持"一刀切"政策。DM和肥胖正迅速成为额外的驱动因素，反映了正在进行的流行病学和营养转型。这种转变在发达、城市化的省份最为明显，其中代谢风险聚集伴随着现代化和相关的生活方式变化。
欠发达省份表现出死亡率悖论：尽管患病率增长较慢，但不良结果（残疾和死亡率）的恶化速度比发达地区更快。这表明卫生系统能力受限，包括新病例检测有限、诊断延迟、管理不理想以及基本药物获取有限[10]。
政策含义
这一发现支持将SDI针对性干预整合到AF-CARE临床框架路径中。我们提出双轨干预策略（图1B）。在欠发达地区，有必要优先加强初级保健和优化高血压控制，以解决上升的死亡率。在发达地区，有必要通过体重和血糖管理关注上游代谢预防。
将这些SDI分层方法整合到印度尼西亚的卫生政策中，可以将这些流行病学见解转化为公平的人口水平影响。
研究局限性
本研究存在GBD方法论固有的局限性。作为生态分析，研究结果反映的是人群层面的关联，不能确凿地确立个体层面的因果关系。此外，PAF估计依赖于理论上最低风险水平，这可能在不同本地环境中有所不同。最后，使用2000年基线SDI进行分类可能无法完全捕捉某些省份在21年内的动态社会经济转型。
结论
印度尼西亚可预防的AF负担正在上升，并因SDI而异。发达地区需要上游代谢风险降低（例如，肥胖和DM控制），而欠发达地区则需要通过加强初级保健和改善高血压管理来实施紧急的以死亡率为重点的行动。SDI针对性策略对于使干预措施与当地风险状况相匹配至关重要。
致谢
作者感谢布罗瓦亚大学医学院心脏病学和血管医学系对本论文完成的支持。本研究使用了GBD 2021研究的数据。作者还感谢健康指标与评估研究所(IHME)及其合作者在生成这些估计方面的工作。在准备本论文期间，作者使用了人工智能语言模型来协助编辑、语言增强和校对。
资助支持和作者披露
作者报告称，他们没有与本论文内容相关的任何需要披露的关系。
脚注
作者确认他们遵守作者所属机构的人类研究委员会和动物福利法规以及食品药品监督管理局指南，包括适当情况下获得患者同意。欲了解更多信息，请访问作者中心。
参考文献
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