BackgroundPublic health is a priority for the Chinese Government. Evidence-based decision making for health at the province level in China, which is home to a fifth of the global population, is of paramount importance. This analysis uses data from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2017 to help inform decision making and monitor progress on health at the province level.MethodsWe used the methods in GBD 2017 to analyse health patterns in the 34 province-level administrative units in China from 1990 to 2017. We estimated all-cause and cause-specific mortality, years of life lost (YLLs), years lived with disability (YLDs), disability-adjusted life-years (DALYs), summary exposure values (SEVs), and attributable risk. We compared the observed results with expected values estimated based on the Socio-demographic Index (SDI).FindingsStroke and ischaemic heart disease were the leading causes of death and DALYs at the national level in China in 2017. Age-standardised DALYs per 100 000 population decreased by 33·1% (95% uncertainty interval [UI] 29·8 to 37·4) for stroke and increased by 4·6% (–3·3 to 10·7) for ischaemic heart disease from 1990 to 2017. Age-standardised stroke, ischaemic heart disease, lung cancer, chronic obstructive pulmonary disease, and liver cancer were the five leading causes of YLLs in 2017. Musculoskeletal disorders, mental health disorders, and sense organ diseases were the three leading causes of YLDs in 2017, and high systolic blood pressure, smoking, high-sodium diet, and ambient particulate matter pollution were among the leading four risk factors contributing to deaths and DALYs. All provinces had higher than expected DALYs per 100 000 population for liver cancer, with the observed to expected ratio ranging from 2·04 to 6·88. The all-cause age-standardised DALYs per 100 000 population were lower than expected in all provinces in 2017, and among the top 20 level 3 causes were lower than expected for ischaemic heart disease, Alzheimer's disease, headache disorder, and low back pain. The largest percentage change at the national level in age-standardised SEVs among the top ten leading risk factors was in high body-mass index (185%, 95% UI 113·1 to 247·7]), followed by ambient particulate matter pollution (88·5%, 66·4 to 116·4).InterpretationChina has made substantial progress in reducing the burden of many diseases and disabilities. Strategies targeting chronic diseases, particularly in the elderly, should be prioritised in the expanding Chinese health-care system.FundingChina National Key Research and Development Program and Bill & Melinda Gates Foundation.

BackgroundAir pollution is a major planetary health risk, with India estimated to have some of the worst levels globally. To inform action at subnational levels in India, we estimated the exposure to air pollution and its impact on deaths, disease burden, and life expectancy in every state of India in 2017.MethodsWe estimated exposure to air pollution, including ambient particulate matter pollution, defined as the annual average gridded concentration of PM2.5, and household air pollution, defined as percentage of households using solid cooking fuels and the corresponding exposure to PM2.5, across the states of India using accessible data from multiple sources as part of the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2017. The states were categorised into three Socio-demographic Index (SDI) levels as calculated by GBD 2017 on the basis of lag-distributed per-capita income, mean education in people aged 15 years or older, and total fertility rate in people younger than 25 years. We estimated deaths and disability-adjusted life-years (DALYs) attributable to air pollution exposure, on the basis of exposure–response relationships from the published literature, as assessed in GBD 2017; the proportion of total global air pollution DALYs in India; and what the life expectancy would have been in each state of India if air pollution levels had been less than the minimum level causing health loss.FindingsThe annual population-weighted mean exposure to ambient particulate matter PM2·5 in India was 89·9 μg/m3 (95% uncertainty interval [UI] 67·0–112·0) in 2017. Most states, and 76·8% of the population of India, were exposed to annual population-weighted mean PM2·5 greater than 40 μg/m3, which is the limit recommended by the National Ambient Air Quality Standards in India. Delhi had the highest annual population-weighted mean PM2·5 in 2017, followed by Uttar Pradesh, Bihar, and Haryana in north India, all with mean values greater than 125 μg/m3. The proportion of population using solid fuels in India was 55·5% (54·8–56·2) in 2017, which exceeded 75% in the low SDI states of Bihar, Jharkhand, and Odisha. 1·24 million (1·09–1·39) deaths in India in 2017, which were 12·5% of the total deaths, were attributable to air pollution, including 0·67 million (0·55–0·79) from ambient particulate matter pollution and 0·48 million (0·39–0·58) from household air pollution. Of these deaths attributable to air pollution, 51·4% were in people younger than 70 years. India contributed 18·1% of the global population but had 26·2% of the global air pollution DALYs in 2017. The ambient particulate matter pollution DALY rate was highest in the north Indian states of Uttar Pradesh, Haryana, Delhi, Punjab, and Rajasthan, spread across the three SDI state groups, and the household air pollution DALY rate was highest in the low SDI states of Chhattisgarh, Rajasthan, Madhya Pradesh, and Assam in north and northeast India. We estimated that if the air pollution level in India were less than the minimum causing health loss, the average life expectancy in 2017 would have been higher by 1·7 years (1·6–1·9), with this increase exceeding 2 years in the north Indian states of Rajasthan, Uttar Pradesh, and Haryana.InterpretationIndia has disproportionately high mortality and disease burden due to air pollution. This burden is generally highest in the low SDI states of north India. Reducing the substantial avoidable deaths and disease burden from this major environmental risk is dependent on rapid deployment of effective multisectoral policies throughout India that are commensurate with the magnitude of air pollution in each state.FundingBill & Melinda Gates Foundation; and Indian Council of Medical Research, Department of Health Research, Ministry of Health and Family Welfare, Government of India.

BackgroundMental disorders are among the leading causes of non-fatal disease burden in India, but a systematic understanding of their prevalence, disease burden, and risk factors is not readily available for each state of India. In this report, we describe the prevalence and disease burden of each mental disorder for the states of India, from 1990 to 2017.MethodsWe used all accessible data from multiple sources to estimate the prevalence of mental disorders, years lived with disability (YLDs), and disability-adjusted life-years (DALYs) caused by these disorders for all the states of India from 1990 to 2017, as part of the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study. We assessed the heterogeneity and time trends of mental disorders across the states of India. We grouped states on the basis of their Socio-demographic Index (SDI), which is a composite measure of per-capita income, mean education, and fertility rate in women younger than 25 years. We also assessed the association of major mental disorders with suicide deaths. We calculated 95% uncertainty intervals (UIs) for the point estimates.FindingsIn 2017, 197·3 million (95% UI 178·4–216·4) people had mental disorders in India, including 45·7 million (42·4–49·8) with depressive disorders and 44·9 million (41·2–48·9) with anxiety disorders. We found a significant, but modest, correlation between the prevalence of depressive disorders and suicide death rate at the state level for females (r2=0·33, p=0·0009) and males (r2=0·19, p=0·015). The contribution of mental disorders to the total DALYs in India increased from 2·5% (2·0–3·1) in 1990 to 4·7% (3·7–5·6) in 2017. In 2017, depressive disorders contributed the most to the total mental disorders DALYs (33·8%, 29·5–38·5), followed by anxiety disorders (19·0%, 15·9–22·4), idiopathic developmental intellectual disability (IDID; 10·8%, 6·3–15·9), schizophrenia (9·8%, 7·7–12·4), bipolar disorder (6·9%, 4·9–9·6), conduct disorder (5·9%, 4·0–8·1), autism spectrum disorders (3·2%, 2·7–3·8), eating disorders (2·2%, 1·7–2·8), and attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD; 0·3%, 0·2–0·5); other mental disorders comprised 8·0% (6·1–10·1) of DALYs. Almost all (>99·9%) of these DALYs were made up of YLDs. The DALY rate point estimates of mental disorders with onset predominantly in childhood and adolescence (IDID, conduct disorder, autism spectrum disorders, and ADHD) were higher in low SDI states than in middle SDI and high SDI states in 2017, whereas the trend was reversed for mental disorders that manifest predominantly during adulthood. Although the prevalence of mental disorders with onset in childhood and adolescence decreased in India from 1990 to 2017, with a stronger decrease in high SDI and middle SDI states than in low SDI states, the prevalence of mental disorders that manifest predominantly during adulthood increased during this period.InterpretationOne in seven Indians were affected by mental disorders of varying severity in 2017. The proportional contribution of mental disorders to the total disease burden in India has almost doubled since 1990. Substantial variations exist between states in the burden from different mental disorders and in their trends over time. These state-specific trends of each mental disorder reported here could guide appropriate policies and health system response to more effectively address the burden of mental disorders in India.FundingBill & Melinda Gates Foundation; and Indian Council of Medical Research, Department of Health Research, Ministry of Health and Family Welfare, Government of India.

Summary

Background

 Malnutrition is a major contributor to disease burden in India. To inform subnational action, we aimed to assess the disease burden due to malnutrition and the trends in its indicators in every state of India in relation to Indian and global nutrition targets. 

Methods

 We analysed the disease burden attributable to child and maternal malnutrition, and the trends in the malnutrition indicators from 1990 to 2017 in every state of India using all accessible data from multiple sources, as part of Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2017. The states were categorised into three groups using their Socio-demographic Index (SDI) calculated by GBD on the basis of per capita income, mean education, and fertility rate in women younger than 25 years. We projected the prevalence of malnutrition indicators for the states of India up to 2030 on the basis of the 1990–2017 trends for comparison with India National Nutrition Mission (NNM) 2022 and WHO and UNICEF 2030 targets. 

Findings

 Malnutrition was the predominant risk factor for death in children younger than 5 years of age in every state of India in 2017, accounting for 68·2% (95% UI 65·8–70·7) of the total under-5 deaths, and the leading risk factor for health loss for all ages, responsible for 17·3% (16·3–18·2) of the total disability-adjusted life years (DALYs). The malnutrition DALY rate was much higher in the low SDI than in the middle SDI and high SDI state groups. This rate varied 6·8 times between the states in 2017, and was highest in the states of Uttar Pradesh, Bihar, Assam, and Rajasthan. The prevalence of low birthweight in India in 2017 was 21·4% (20·8–21·9), child stunting 39·3% (38·7–40·1), child wasting 15·7% (15·6–15·9), child underweight 32·7% (32·3–33·1), anaemia in children 59·7% (56·2–63·8), anaemia in women 15–49 years of age 54·4% (53·7–55·2), exclusive breastfeeding 53·3% (51·5–54·9), and child overweight 11·5% (8·5–14·9). If the trends estimated up to 2017 for the indicators in the NNM 2022 continue in India, there would be 8·9% excess prevalence for low birthweight, 9·6% for stunting, 4·8% for underweight, 11·7% for anaemia in children, and 13·8% for anaemia in women relative to the 2022 targets. For the additional indicators in the WHO and UNICEF 2030 targets, the trends up to 2017 would lead to 10·4% excess prevalence for wasting, 14·5% excess prevalence for overweight, and 10·7% less exclusive breastfeeding in 2030. The prevalence of malnutrition indicators, their rates of improvement, and the gaps between projected prevalence and targets vary substantially between the states. 

Interpretation

 Malnutrition continues to be the leading risk factor for disease burden in India. It is encouraging that India has set ambitious targets to reduce malnutrition through NNM. The trends up to 2017 indicate that substantially higher rates of improvement will be needed for all malnutrition indicators in most states to achieve the Indian 2022 and the global 2030 targets. The state-specific findings in this report indicate the effort needed in each state, which will be useful in tracking and motivating further progress. Similar subnational analyses might be useful for other low-income and middle-income countries. 

Funding

 Bill & Melinda Gates Foundation; Indian Council of Medical Research, Department of Health Research, Ministry of Health and Family Welfare, Government of India.