文章亮点

1. 关键发现

• 本研究在全球及不同社会人口学指数(socio-demographic index, SDI)地区识别出 年龄相关性黄斑变性(age-related macular degeneration, AMD)患病率与患病人数年龄分布中存在3个关键年龄拐点，即启动拐点(50~54岁急剧攀升)、峰值拐点(全球70~74岁达峰，中等SDI地区延迟至75~79岁)及背离拐点(高、中高SDI地区80岁后患病率续升而患病人数下降)。不同发展水平地区之间疾病负担增速存在差异，中等SDI地区AMD疾病负担增速最快，而高SDI地区增速最低。

2. 已知与发现

• AMD是全球50岁以上人群不可逆性中心视力损伤的主要原因，年龄是其最强的独立危险因素，全球疾病负担随人口老龄化持续加重。全球不同SDI地区在50~54岁均出现统一的启动拐点。不同SDI地区的负担增速存在差异，中等SDI地区负担增速最快，高SDI和中高SDI地区在80~84岁后出现患病率上升而患病人数下降的"背离拐点"，揭示了较高SDI地区老龄化下的特殊的老龄化负担模式。

3. 意义与改变

• 三类拐点的发现为各SDI地区AMD精准防控提供依据：建议将50岁作为全球AMD常规筛查起始年龄；高SDI地区应构建面向超高龄患者的整合照护体系；中等SDI地区需扩大医疗覆盖体系以应对最快的负担增速，并提前布局老年眼科资源，以应对未来诊断能力提升带来的集中发现导致的医疗压力；低SDI地区则应注重基础医疗水平的提升。

       年龄相关性黄斑变性(age-related macular degeneration, AMD)是一种累及黄斑区的慢性进展性视网膜疾病^[1]。随着病程进展，患者常常出现视野中央的暗点或盲点，严重影响正常生活与工作，因而该疾病也是全球范围内50岁以上人群不可逆性中心视力损伤的主要原因之一^[2]。随着全球人口老龄化趋势的加剧，AMD的患病率持续攀升，给患者本身、家庭及社会带来了沉重的健康和经济负担^[3]。

       年龄是影响AMD发病的主要危险因素之一^[4]。然而，对于AMD患病率及患病人数随年龄变化的模式，也就是疾病在人群中开始显著流行的关键年龄段，以及这些模式是否在全球不同国家和地区间存在差异，目前尚缺乏大规模、跨国界的比较研究。不同国家在经济水平、环境暴露、生活方式、营养结构及医疗保健体系等方面存在显著不同^[5-9]，而这些差异可能共同影响AMD的发生、发展模式。

       全球疾病负担数据库(Global Burden of Disease, GBD)是一个旨在全面系统评估疾病、伤害和风险因素的综合性全球健康研究项目。它由华盛顿大学健康指标与评估研究所(Institute for Health Metrics and Evaluation, IHME)牵头，与全球众多研究机构和专家合作完成。因此，本研究旨在利用GBD数据库，对1990—2021年间全球及不同社会人口学指数(socio-demographic index, SDI)地区AMD发病的年龄分布特征进行系统分析比较，寻找关键的年龄模式。本研究期望通过多维度、大样本的分析，为揭示AMD的全球流行病学模式、阐明关键危险因素的作用机制提供新的视角。

1 资料与方法

1.1 数据来源

       本研究相关数据均来自2021年全球疾病负担、伤害及风险因素研究(Global Burden of Disease, Injuries, and Risk Factor Study 2021, GBD 2021)数据库，涉及1990—2021年间204个国家和地区的数据(网址：https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021)。GBD 2021 对 AMD 的诊断基于第十版 《国际疾病分类》，编码为H35.351，该数据库提供了AMD的患病人数、患病率、伤残调整寿命年(disability adjusted life years, DALYs)等指标数据，所有估计值及其均值以95%置信区间(95% confidence interval, 95% CI)表示。

1.2 检索方法

       在GBD检索网站(https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/)进行检索。在Search标签下，按年龄组和性别进行数据筛选，并选择研究指标、地理位置、年份等指标进行数据检索和下载。

1.3 研究指标

       研究提取了1990—2021年全球及不同SDI地区AMD相关的核心指标数据，包括伤残调整生命年、伤残损失寿命年(years lived with disability, YLDs)、患病病例数、患病率等，并按性别进行分层；因AMD致死率低，GBD数据库所统计出的AMD数据的YLDs与DALYs数据完全一致，因此对AMD引起的伤残及寿命损失指标仅用DALYs表示。

1.4 研究指标定义

       SDI：衡量一个国家或地区发展水平的综合性指标。它基于人均收入水平、平均受教育年限和总生育率等因素，将全球划分为高SDI、中高SDI、中等SDI、中低SDI、低SDI五个地区。

       患病病例数：特定年份内，全球或特定地区被确诊为AMD的患者总数。

       患病率：指特定时间内某人群中 AMD 患病的比例。本研究采用由 GBD 2021 数据库提供的年龄标准化患病率(age-standardized prevalence rate, ASPR)，该指标已采用直接标准化法以 GBD 标准人口作为参考人口进行了标准化处理，以消除人口年龄结构差异的影响。

       伤残调整生命年(disability-adjusted life years, DALYs)：指从发病到死亡所损失的全部健康生命年，由过早死亡损失寿命年(years of life lost, YLLs)和YLDs相加得出。因 AMD 致死率极低，本研究中 DALYs 的数值与 YLDs 等同。

       YLLs：因过早死亡损失的生命年数。

       YLDs：因残疾或健康问题而损失的、非完全健康的生命年数。

       总变化百分比(percent change, PC)：在1990—2021年间指标的总体累积变化幅度，计算公式为(2021年指标值−1990年指标值)/1990年指标值×100%。

       平均年度百分比变化(average annual percentage change, AAPC)：基于连接回归模型计算，用于评估整个研究期间(1990—2021年)某指标的整体平均年度变化趋势和速度。

       估算年均变化百分比(estimated annual percentage change, EAPC)：通过年龄标准化率的自然对数进行线性回归模型计算，用于量化在特定连续时间段内(如1990—2021年)指标的年度变化趋势和显著性。

1.5 统计学分析

       采用GBD研究中标准化的统计学方法对数据进行处理与分析，GBD数据库所下载数据已经进行年龄标准化处理并给出95% CI。通过计算各指标的PC、AAPC、EAPC及95%置信区间，量化分析1990—2021年全球及不同SDI地区AMD疾病负担的时间变化趋势；其中，PC用于展示指标31年间的总体增减幅度，AAPC用于描述全球及各地区指标的整体平均年度变化水平，EAPC用于描述各地区指标的逐年动态变化趋势及组间差异比较。按性别分层计算各指标的性别比(男/女)，性别间差异应用χ²检验；所有统计学分析结果通过图表形式(折线图、柱状图、表格)呈现。R 4.5.1软件进行统计分析并绘图，P<0.05为差异有统计学意义。

2. 结果

2.1 1990—2021年全球AMD疾病负担总体变化趋势

       1990—2021年间，全球AMD疾病负担均呈现持续增长趋势。全球AMD患病病例数从3 640 180例上升至8 057 521例(PC = 121.4%)，男性病例增长(PC = 126.8%)略高于女性(PC = 117.6%)。患病率方面，全球每十万人患病率从68.2上升至102.1(PC = 49.6%)，男性患病率增幅(PC = 53.8%)高于女性(PC = 46.5%)，但各年份女性患病率均高于男性，见补充表1。同期，DALYs总数从302 902/年增至57 020/年，PC为90.8%(95% CI: 89.0~94.3)，EAPC为1.85%(95% CI: 1.76~1.94)。其中，男性DALYs的EAPC(1.97%，95% CI: 1.89~2.05)亦高于女性(1.77%，95% CI: 1.67~1.88)。见表1、2。

2.2 AMD疾病负担的性别差异

       全球范围内AMD疾病负担存在明显性别差异。2021年全球女性在DALYs(345 411/年 vs 男性232 609/年)、患病病例数(4 657 829例 vs 男性3 399 691例)方面均高于男性，差异有统计学意义(P<0.05)。值得注意的是，在剔除了人口年龄结构影响后，2021年女性的ASPR(每十万人，女性118.5 vs 男性85.9)仍高于男性 (P<0.05)。女性AMD疾病负担占全球比例也高于男性，见表3。

2.3 不同SDI地区AMD疾病负担差异

       2021年，中等SDI地区AMD相关DALYs最高(187 897/年)，其次为中高SDI地区；低SDI地区最低(44 623/年)，从增长趋势看，中等SDI地区DALYs的EAPC最高(2.38%)，显示其疾病负担增长最快(表2，补充图1)。患病率方面，高SDI地区2021年患病率最高，而中等SDI地区的患病率EAPC最高(3.11%)，提示该地区患病率上升最为显著(表4)。

2.4 AMD不同SDI地区疾病负担年龄模式特征

       在全球范围内，AMD的患病率自50岁后进入快速增长期，并在70~74岁年龄组达到近900 000人的患病人数峰值。这一趋势在不同SDI地区表现略有不同。中等及中高SDI地区是全球AMD患病人数最集中的区域，其患病人数峰值分别超过300 000人(75~79岁组)和接近250 000人(70~74岁组)。相比之下，低和中低SDI地区的患病人数规模要小得多，峰值均出现在70~74岁年龄组(图1)。此外，高SDI和中高SDI地区的年龄标化患病率水平最高，增长也最为迅猛，尤其在高龄人群中。尤其在高SDI地区，95岁以上超高龄组呈现急剧上升的趋势(图2)。这表明，尽管高SDI地区因该年龄段存活人数显著减少导致绝对患病人数不多，但其面临着由深度老龄化驱动的、更为严峻的AMD疾病负担。

3. 讨论

       AMD是一种病程长且反复、社会负担重的眼科疾病，年龄是影响其发病的主要危险因素之一。然而，对于AMD发病的年龄模式，在全球不同国家和地区间的分布规律，目前尚缺乏大规模研究。本文利用GBD数据库对全球及不同SDI地区AMD的患病模式及年龄分布特征进行了大规模分析，对全球AMD疾病特征及年龄拐点进行了研究。

3.1 全球AMD疾病负担的上升趋势与性别差异解读

       1990—2021年全球AMD相关DALYs、患病病例数及患病率均呈现显著的持续增长趋势，DALYs总数增长90.8%，而患病病例数增长121.4%。总而言之，全球AMD的疾病负担在过去三十年间显著加重。这种总体增长可能与全球人口结构的老龄化息息相关。随着全球医疗卫生条件改善、人均寿命延长，全球范围内人口金字塔逐渐向老龄化结构演变。老年人口占比不断增加，直接导致了疾病总负担的上升^[10]。此外，生活方式与环境因素变化，紫外线照射、空气污染等环境因素暴露增加，也可能是AMD的重要危险因素^[11-12]。

       本研究数据显示，女性的DALYs总数和患病病例数均显著多于男性。这一现象并非单纯由女性平均寿命更长所导致的人口基数偏差；通过年龄标准化患病率的对比，可以看到女性的年龄标准化患病率均持续高于男性，这表明女性在剔除性别因素后仍有更高的患病风险，这种性别差异可能与多种因素相关，包括女性特有的激素水平变化、更高的氧化应激水平，以及在部分地区女性就医行为模式和健康意识的差异等。未来的研究应进一步探索这些潜在机制。

3.2 AMD疾病年龄负担模式的公共卫生意义

       SDI指标通过对人均收入、平均受教育年限和总生育率3个关键指标进行几何平均计算，更精确地衡量和比较不同经济水平地区的健康状况^[13]。在全球范围内，AMD的患病率自50岁后进入快速增长期，并在70~74岁年龄组达到峰值。然而，这一趋势在不同SDI地区表现各异。AMD疾病负担在全球不同发展水平地区呈现复杂的表现，表现出启动拐点、峰值拐点和背离拐点三个关键节点。因此，AMD不仅与年龄增长强相关，更反映了社会经济、公共卫生和人口结构差异的复杂表现。这些拐点在不同SDI地区的差异，与人口老龄化程度、生活方式、饮食结构、医疗资源可及性以及公共卫生政策等因素紧密相关。

       全球所有SDI地区的AMD负担都在50岁后进入快速增长期。这个拐点的普遍性主要归因于衰老这一AMD最强的独立危险因素^[3,14]。50岁以后，人体的生理机能开始出现显著的老年性改变，包括视网膜细胞的氧化应激加剧、代谢废物清除能力下降等，这些都是AMD发生的生物学基础^[15-16]。此外，吸烟以及不健康的饮食习惯(例如高脂肪、高血糖指数的西式饮食)等不良生活方式的累积效应也在这个年龄段开始显现，这些都是AMD的已知危险因素^[17-19]。因此，50岁可以被视为全球范围内启动AMD预防的关键窗口期，重点进行生活方式预防和定期筛查。

       患病率峰值拐点则表现出不同SDI地区间差异：全球及其他大部分SDI区域的患病人数峰值都出现在70~74岁年龄组。然而，中等SDI地区峰值延迟至75-79岁才出现。可以认为，患病人数峰值拐点是人口结构与医疗负担的直接体现。AMD发病人数的峰值延迟可能是因为中等SDI地区拥有庞大的人口基数^[20]，以及诊断能力在数年内快速提升导致的^[21]。也就是说，中等SDI地区近年来由于光学相干断层扫描(optical coherence tomography, OCT)等筛查技术普及，大量隐匿的AMD患者在更高的年龄段被集中诊断出来。这表明，像其他可导致失明和视力丧失的眼科疾病一样^[14]，AMD在SDI较低的国家负担更重。这意味着中等SDI地区面临着愈发沉重的医疗负担，需进行前瞻性的医疗资源规划。

       在高SDI和中高SDI地区，80~84岁以上人群出现了背离拐点，即尽管患病率持续攀升，但由于人口基数在超高龄段的急剧减少，导致患病人数下降。这体现了各地区目前处于应对超高龄化的不同阶段。高SDI和中高SDI地区的患病率曲线异常陡峭(女性患病率分别超过2 000/10万和2 500/10万)，体现了长寿带来的巨大挑战，表明即使在人数减少的情况下，超高龄人群的AMD疾病负担比例依然极高，因此高SDI和中高SDI地区的核心任务是为高龄患者提供整合性医疗与长期照护^[22]。相反，在低SDI和中低SDI地区，该曲线相对平缓，患病率与患病人数一同下降。这并非意味着这些地区高龄人群AMD风险更低，而更可能是其预期寿命较低和人口结构相对年轻所导致的幸存者偏差，表明这些地区当前的主要矛盾仍是提高整体医疗与健康水平。

3.3 不同SDI地区AMD疾病负担增速的差异

       AMD的疾病负担增速EAPC在全球分布极不均衡，与SDI水平密切相关，表现为中等SDI地区的AMD相关EAPC最高(2.38%)，中高SDI地区与低SDI地区次之(1.82% 和 1.99%)，高SDI地区总EAPC仅为 1.40%，显著低于所有其他地区。与全球基准水平(1.85%)相比，中高、低SDI地区的增速都与全球平均水平相当或略高，显示出沉重的增长压力。这进一步佐证了中等SDI地区所面临的沉重的医疗负担。中等SDI地区(如部分东南亚及南美国家)仍面临人口基数庞大，经济发展迅速，人口老龄化进程加快，医疗卫生资源分配不均衡，糖尿病、高血压等AMD主要危险因素的管理水平较低等问题。此外，中等SDI地区人口基数庞大，老年人口绝对数量增长显著，也进一步加重了总体疾病负担^[23]。

       相较之下，高SDI地区(如欧美发达国家)虽拥有较高的AMD患病率，但DALYs增长速度相对较慢。其主要原因在于完善的慢性病管理体系能够有效控制高血压、糖尿病等危险因素，降低AMD的发生风险。同时，这些地区医疗技术水平较高，抗VEGF药物、光动力疗法等先进治疗方案的广泛应用^[24]。而低SDI地区(如部分东南亚及南美国家)AMD 相关疾病负担增长较高。然而，先前多项GBD的研究提示低SDI地区的AMD疾病负担往往更高^[25]。这可能是因为欠发达地区的流行病学数据登记不完善，导致实际负担被低估，预期寿命较低和人口结构较为年轻。

       因此，在公共卫生实践中，应针对不同SDI地区、不同年龄与性别人群制定差异化防控措施。对于中等和中高SDI国家，需要扩大医疗服务的覆盖范围和能力；对于高SDI国家，重点在于构建针对超高龄和多重慢性病患者的医疗与照护体系；而对于低SDI国家，则需要在发展经济、改善基础医疗的同时，为即将到来的老龄化和慢性病挑战做好前瞻性规划。

       本研究存在一定局限性。第一，仅依赖GBD数据库的患病率数据进行分析，虽然该数据库权威性较

高，但不同国家、地区数据收集方法与数据质量存在差异，部分低SDI地区数据完整性不足，可能导致结果偏差；此外，患病率反映的是特定时点疾病的现存状况和人群中疾病负担的累积，而非新发病例及其精确的发生时间点。因此，本研究所识别的年龄节点更准确地描述了AMD在人群中不同年龄段的流行程度和疾病负担的累积，而非疾病发病的精确年龄。第三，研究对AMD不同亚型(干性、湿性)的疾病负担差异未进行区分，无法为不同亚型的精准防控提供依据；同时，研究未纳入遗传因素、饮食习惯等具体危险因素的分析，难以明确各因素对AMD疾病负担的贡献度。未来可结合多中心的临床数据，进一步细化AMD亚型的疾病负担分析，明确不同亚型的疾病年龄负担模式与危险因素差异。

4. 结论

       本研究基于GBD 2021数据库，系统描绘了1990—2021年全球及不同发展水平地区AMD的疾病负担现状。我们的研究表明，在过去三十年间，受全球人口老龄化驱动，AMD的疾病负担(包括DALYs和患病人数)呈现显著增长趋势，其中女性的负担尤为沉重。本研究识别出AMD流行模式中的3个关键年龄拐点，它们在全球不同SDI地区表现各异：各地区普遍的启动拐点证实50岁是全球启动预防和筛查的关键窗口期；在中等SDI地区延迟出现的峰值拐点，提示了其面临的集中医疗压力；而高、中高SDI地区出现的背离拐点则表明，高SDI地区需聚焦超高龄人群的整合照护，而其他地区的主要矛盾仍是提升整体健康水平。因此，全球AMD防治策略应依据各地区特有年龄模式特征和负担制定精准对策，特别是增速最快的中等SDI地区，需前瞻性地规划资源并建立广覆盖的筛查体系，以应对日渐加重的挑战。

声明

在本作品的准备过程中，作者使用了 Google Gemini 2.5 Pro 来辅助完善与修改统计学分析代码。使用此工具后，作者根据需要对内容进行了审查和编辑，并对出版物的内容承担全部责任。

利益冲突

所有作者均声明不存在利益冲突。

开放获取声明

本文适用于知识共享许可协议(Creative Commons)，允许第三方用户按照署名(BY)-非商业性使用(NC)-禁止演绎(ND)(CC BY-NC-ND)的方式共享，即允许第三方对本刊发表的文章进行复制、发行、展览、表演、放映、广播或通过信息网络向公众传播，但在这些过程中必须保留作者署名、仅限于非商业性目的、不得进行演绎创作。

补充材料