The Global Burden of Disease Attributable to Diet High in Red Meat in 204 Countries and Territories, 1999–2019: An updated Analysis of the Global Burden of Disease Study

牛羊肉 医学 疾病负担 人口学 环境卫生 人口 病理 社会学
作者
Zeng‐Hong Wu,Weijun Wang,Kun Zhang,Mengke Fan,Rong Lin
出处
期刊:Molecular Nutrition & Food Research [Wiley]
卷期号:67 (21) 被引量:7
标识
DOI:10.1002/mnfr.202300144
摘要

The study aims to estimates of the deaths and disability-adjusted life year rates (DALYs) of a diet high in red meat from 1999 to 2019.The deaths and disability-adjusted life year rates (DALYs) attributable to diet high in red meat were analyzed by sex, age, and geographical location and by Socio-demographic Index (SDI) from 1999 to 2019.Globally, deaths and DALYs attributable to diets high in red meat have steadily increased between 1999 and 2019. The global deaths attributable to diet high in red meat have increased from 319,338 (95% UI 190,418 to 441,406) in 1999 to 411,066 (95% UI 250,993 to 573,864) in 2019 for females, and have increased from 335,711 (95% UI 183,491 to 472,091) in 1999 to 484,608 (95% UI 282,347 to 686,919) in 2019 for males. The global DALYs attributable to diet high in red meat have increased from 7,763,803 (95% UI 5,023,428 to 10,370,477) in 1999 to 10,164,451 (95% UI 6,816,205 to 13,348,860) in 2019 for females, and have increased from 9,564,377 (95% UI 5,528,491 to 13,231,311) in 1999 to 13,696,622 (95% UI 8,669,245 to 18,725,223) in 2019 for males.Globally, since 1999, deaths and DALYs caused by diets high in red meat have steadily increased.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
斯文败类应助喜糯采纳,获得10
刚刚
刚刚
feng发布了新的文献求助10
1秒前
老鼠不怕猫完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
c7发布了新的文献求助10
3秒前
777关闭了777文献求助
5秒前
安琪发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
sunshine完成签到,获得积分10
8秒前
星辰大海应助jun采纳,获得10
8秒前
朴素子骞发布了新的文献求助10
8秒前
feng完成签到,获得积分10
8秒前
一块闲土豆完成签到,获得积分10
9秒前
隐形冬亦完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
季夏聆风吟完成签到 ,获得积分10
11秒前
喜糯发布了新的文献求助10
13秒前
马吉克完成签到,获得积分20
13秒前
Pony发布了新的文献求助10
14秒前
科研通AI6.1应助猜不猜不采纳,获得10
14秒前
完美世界应助糊涂的黑米采纳,获得10
15秒前
16秒前
LOTUS完成签到,获得积分10
16秒前
隐形冬亦发布了新的文献求助30
16秒前
充电宝应助ppprotein采纳,获得10
17秒前
xxdkaj发布了新的文献求助10
18秒前
20秒前
21秒前
草莓熊完成签到,获得积分10
21秒前
善学以致用应助windli采纳,获得10
22秒前
777发布了新的文献求助10
24秒前
梅子完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
25秒前
jun发布了新的文献求助10
25秒前
余钝的一个人完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
nulixuexi发布了新的文献求助10
25秒前
Aggie完成签到,获得积分10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6348932
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8164072
关于积分的说明 17176386
捐赠科研通 5405408
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862011
邀请新用户注册赠送积分活动 1839796
关于科研通互助平台的介绍 1689045