BackgroundSepsis is life-threatening organ dysfunction due to a dysregulated host response to infection. It is considered a major cause of health loss, but data for the global burden of sepsis are limited. As a syndrome caused by underlying infection, sepsis is not part of standard Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) estimates. Accurate estimates are important to inform and monitor health policy interventions, allocation of resources, and clinical treatment initiatives. We estimated the global, regional, and national incidence of sepsis and mortality from this disorder using data from GBD 2017.MethodsWe used multiple cause-of-death data from 109 million individual death records to calculate mortality related to sepsis among each of the 282 underlying causes of death in GBD 2017. The percentage of sepsis-related deaths by underlying GBD cause in each location worldwide was modelled using mixed-effects linear regression. Sepsis-related mortality for each age group, sex, location, GBD cause, and year (1990–2017) was estimated by applying modelled cause-specific fractions to GBD 2017 cause-of-death estimates. We used data for 8·7 million individual hospital records to calculate in-hospital sepsis-associated case-fatality, stratified by underlying GBD cause. In-hospital sepsis-associated case-fatality was modelled for each location using linear regression, and sepsis incidence was estimated by applying modelled case-fatality to sepsis-related mortality estimates.FindingsIn 2017, an estimated 48·9 million (95% uncertainty interval [UI] 38·9–62·9) incident cases of sepsis were recorded worldwide and 11·0 million (10·1–12·0) sepsis-related deaths were reported, representing 19·7% (18·2–21·4) of all global deaths. Age-standardised sepsis incidence fell by 37·0% (95% UI 11·8–54·5) and mortality decreased by 52·8% (47·7–57·5) from 1990 to 2017. Sepsis incidence and mortality varied substantially across regions, with the highest burden in sub-Saharan Africa, Oceania, south Asia, east Asia, and southeast Asia.InterpretationDespite declining age-standardised incidence and mortality, sepsis remains a major cause of health loss worldwide and has an especially high health-related burden in sub-Saharan Africa.FundingThe Bill & Melinda Gates Foundation, the National Institutes of Health, the University of Pittsburgh, the British Columbia Children's Hospital Foundation, the Wellcome Trust, and the Fleming Fund.

Summary

Background

 Political, economic, and epidemiological changes in Brazil have affected health and the health system. We used the Global Burden of Disease Study 2016 (GBD 2016) results to understand changing health patterns and inform policy responses. 

Methods

 We analysed GBD 2016 estimates for life expectancy at birth (LE), healthy life expectancy (HALE), all-cause and cause-specific mortality, years of life lost (YLLs), years lived with disability (YLDs), disability-adjusted life-years (DALYs), and risk factors for Brazil, its 26 states, and the Federal District from 1990 to 2016, and compared these with national estimates for ten comparator countries. 

Findings

 Nationally, LE increased from 68·4 years (95% uncertainty interval [UI] 68·0–68·9) in 1990 to 75·2 years (74·7–75·7) in 2016, and HALE increased from 59·8 years (57·1–62·1) to 65·5 years (62·5–68·0). All-cause age-standardised mortality rates decreased by 34·0% (33·4–34·5), while all-cause age-standardised DALY rates decreased by 30·2% (27·7–32·8); the magnitude of declines varied among states. In 2016, ischaemic heart disease was the leading cause of age-standardised YLLs, followed by interpersonal violence. Low back and neck pain, sense organ diseases, and skin diseases were the main causes of YLDs in 1990 and 2016. Leading risk factors contributing to DALYs in 2016 were alcohol and drug use, high blood pressure, and high body-mass index. 

Interpretation

 Health improved from 1990 to 2016, but improvements and disease burden varied between states. An epidemiological transition towards non-communicable diseases and related risks occurred nationally, but later in some states, while interpersonal violence grew as a health concern. Policy makers can use these results to address health disparities. 

Funding

 Bill & Melinda Gates Foundation and the Brazilian Ministry of Health.

Zika virus was discovered in Uganda in 1947 and is transmitted by Aedes mosquitoes, which also act as vectors for dengue and chikungunya viruses throughout much of the tropical world. In 2007, an outbreak in the Federated States of Micronesia sparked public health concern. In 2013, the virus began to spread across other parts of Oceania and in 2015, a large outbreak in Latin America began in Brazil. Possible associations with microcephaly and Guillain-Barré syndrome observed in this outbreak have raised concerns about continued global spread of Zika virus, prompting its declaration as a Public Health Emergency of International Concern by the World Health Organization. We conducted species distribution modelling to map environmental suitability for Zika. We show a large portion of tropical and sub-tropical regions globally have suitable environmental conditions with over 2.17 billion people inhabiting these areas.

National rates of COVID-19 infection and fatality have varied dramatically since the onset of the pandemic. Understanding the conditions associated with this cross-country variation is essential to guiding investment in more effective preparedness and response for future pandemics.Daily SARS-CoV-2 infections and COVID-19 deaths for 177 countries and territories and 181 subnational locations were extracted from the Institute for Health Metrics and Evaluation's modelling database. Cumulative infection rate and infection-fatality ratio (IFR) were estimated and standardised for environmental, demographic, biological, and economic factors. For infections, we included factors associated with environmental seasonality (measured as the relative risk of pneumonia), population density, gross domestic product (GDP) per capita, proportion of the population living below 100 m, and a proxy for previous exposure to other betacoronaviruses. For IFR, factors were age distribution of the population, mean body-mass index (BMI), exposure to air pollution, smoking rates, the proxy for previous exposure to other betacoronaviruses, population density, age-standardised prevalence of chronic obstructive pulmonary disease and cancer, and GDP per capita. These were standardised using indirect age standardisation and multivariate linear models. Standardised national cumulative infection rates and IFRs were tested for associations with 12 pandemic preparedness indices, seven health-care capacity indicators, and ten other demographic, social, and political conditions using linear regression. To investigate pathways by which important factors might affect infections with SARS-CoV-2, we also assessed the relationship between interpersonal and governmental trust and corruption and changes in mobility patterns and COVID-19 vaccination rates.The factors that explained the most variation in cumulative rates of SARS-CoV-2 infection between Jan 1, 2020, and Sept 30, 2021, included the proportion of the population living below 100 m (5·4% [4·0-7·9] of variation), GDP per capita (4·2% [1·8-6·6] of variation), and the proportion of infections attributable to seasonality (2·1% [95% uncertainty interval 1·7-2·7] of variation). Most cross-country variation in cumulative infection rates could not be explained. The factors that explained the most variation in COVID-19 IFR over the same period were the age profile of the country (46·7% [18·4-67·6] of variation), GDP per capita (3·1% [0·3-8·6] of variation), and national mean BMI (1·1% [0·2-2·6] of variation). 44·4% (29·2-61·7) of cross-national variation in IFR could not be explained. Pandemic-preparedness indices, which aim to measure health security capacity, were not meaningfully associated with standardised infection rates or IFRs. Measures of trust in the government and interpersonal trust, as well as less government corruption, had larger, statistically significant associations with lower standardised infection rates. High levels of government and interpersonal trust, as well as less government corruption, were also associated with higher COVID-19 vaccine coverage among middle-income and high-income countries where vaccine availability was more widespread, and lower corruption was associated with greater reductions in mobility. If these modelled associations were to be causal, an increase in trust of governments such that all countries had societies that attained at least the amount of trust in government or interpersonal trust measured in Denmark, which is in the 75th percentile across these spectrums, might have reduced global infections by 12·9% (5·7-17·8) for government trust and 40·3% (24·3-51·4) for interpersonal trust. Similarly, if all countries had a national BMI equal to or less than that of the 25th percentile, our analysis suggests global standardised IFR would be reduced by 11·1%.Efforts to improve pandemic preparedness and response for the next pandemic might benefit from greater investment in risk communication and community engagement strategies to boost the confidence that individuals have in public health guidance. Our results suggest that increasing health promotion for key modifiable risks is associated with a reduction of fatalities in such a scenario.Bill & Melinda Gates Foundation, J Stanton, T Gillespie, J and E Nordstrom, and Bloomberg Philanthropies.

To analyze under-5 mortality rates and leading causes in Brazil and states in 1990 and 2015, using the Global Burden of Disease Study (GBD) 2015 estimates.The main sources of data for all-causes under-5 mortality and live births estimates were the mortality information system, surveys, and censuses. Proportions and rates per 1,000 live births (LB) were calculated for total deaths and leading causes.Estimates of under-5 deaths in Brazil were 191,505 in 1990, and 51,226 in 2015, 90% of which were infant deaths. The rates per 1,000 LB showed a reduction of 67.6% from 1990 to 2015, achieving the proposed target established by the Millennium Development Goals (MDGs). The reduction generally was more than 60% in states, with a faster reduction in the poorest Northeast region. The ratio of the highest and lowest rates in the states decreased from 4.9 in 1990 to 2.3 in 2015, indicating a reduction in socioeconomic regional disparities. Although prematurity showed a 72% reduction, it still remains as the leading cause of death (COD), followed by diarrheal diseases in 1990, and congenital anomalies, birth asphyxia and septicemia neonatal in 2015.Under-5 mortality has decreased over the past 25 years, with reduction of regional disparities. However, pregnancy and childbirth-related causes remain as major causes of death, together with congenital anomalies. Intersectoral and specific public health policies must be continued to improve living conditions and health care in order to achieve further reduction of under-5 mortality rates in Brazil.

Sobre este Documento O Brasil é um país continental de extrema diversidade quanto a clima e condições ambientais, densidade populacional, desenvolvimento econômico e características raciais e culturais. Uma das dez economias mais ricas do mundo, o Brasil é também um dos países mais desiguais: segundo o Banco Mundial, está entre os dez países de maior Índice de Gini, uma medida da desigualdade de distribuição de renda (https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI). O Brasil possui o SUS, um dos maiores sistemas públicos de saúde com [...]

To estimate the prevalence of COVID-19 diagnosis and hospital admissions, and to evaluate their correlates in a nationwide Brazilian sample.

RESUMO Objetivo: Estimar a prevalência de diagnóstico e internações hospitalares por COVID-19 e avaliar seus correlatos entre adultos no Brasil. Métodos: Um estudo transversal, com dados secundários do Inquérito Telefônico de Fatores de Risco para Doenças Crônicas não Transmissíveis em tempos de Pandemia — Covitel 2022 foi realizado. O estudo Covitel utiliza amostragem por conglomerados, realizada a partir de discagem aleatória de dígitos para linhas telefônicas fixas e celulares, entre pessoas de 18 anos ou mais. O desfecho “diagnóstico de COVID-19” foi baseado no autorrelato de um caso confirmado, por meio de exames laboratoriais ou diagnósticos médicos. Para aqueles que relataram COVID-19, foi questionado sobre a necessidade de internação hospitalar devido à COVID-19. As variáveis independentes incluíram sexo, idade, escolaridade, região, comorbidade, plano de saúde privado, autoavaliação de saúde e situação profissional. A razão de chances foi estimada por regressão logística considerando o desenho amostral complexo. Resultados: A partir da amostra de 9000 pessoas obteve-se prevalência de diagnóstico de COVID-19 de 25,4% (IC95% 23,8–27,1%), variando de 23,0% (IC95% 20,0–26,3%) na região Nordeste a 28,5% (IC95% 25,3–31,7%) na região Sul. Adultos entre 35–44 anos tiveram a maior prevalência de diagnóstico de COVID-19. Quanto maior a escolaridade, maior foi a prevalência do diagnóstico de COVID-19. Conclusão: A prevalência do diagnóstico de COVID-19 é marcadamente diferente daquela da infecção por SARS-CoV-2 a nível populacional. As diferenças socioeconômicas no acesso aos testes são a explicação provável. Idosos e pessoas com comorbidades tiveram maior probabilidade de serem internados em hospital devido à COVID-19 no Brasil.

Insufficient quality of the underlying cause of death in the Brazilian Mortality Information System (SIM), acronym in Portuguese underlists violence and it is necessary to redistribute garbage causes (GC) into valid causes in public health prevention. This study estimated mortality from external causes using the GC redistribution method (GBD-Brazil) and compared it with SIM and estimated data from the GBD-IHME study from 2010 to 2019 in Brazil and its states. The GBD-Brazil GC redistribution algorithm applies previous steps of the GBD-IHME with modifications, using two criteria: proportion of target causes (valid) or reclassification of investigated causes. The SIM data were not adjusted. Standardized rates by direct method, local regression in the time series, and the ratio of the GBD-Brazil and SIM rates are used as correction factors for traffic injuries, falls, suicides, and homicides. Brazil recorded 1.34 million deaths with valid external causes and 171,700 CG in ten years. The redistribution of GC from GBD-Brazil increased valid causes by 12.2%, and the trend curve of the rates was similar to that found with SIM data, but diverged from each other and from the GBD-IHME in states in the North and Northeast regions. The GBD-Brazil estimates changed the pattern of external causes in the states, applying greater corrections to falls in the states of the North and Northeast and homicides in the other states. The GBD-Brazil method can be used in the analysis of violent deaths because it seeks greater methodological simplicity, which guarantees both replication by public managers and consistency of the estimated data, considering the local composition of the data in the redistribution process.