本研究利用2023年全球疾病负担（GBD）数据，比较了中国与二十国集团（G20）国家子宫脱垂的历史与未来疾病负担。尽管中国的年龄标准化负担低于G20整体水平，但由于人口老龄化，预计绝对病例数将上升。这些发现凸显了制定针对不同年龄人群的预防和管理策略的必要性。
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本研究利用2023年全球疾病负担（GBD）数据，比较了中国与二十国集团（G20）国家子宫脱垂的历史与未来疾病负担。尽管中国的年龄标准化负担低于G20整体水平，但由于人口老龄化，预计绝对病例数将上升。这些发现凸显了制定针对不同年龄人群的预防和管理策略的必要性。
这项观察性纵向研究利用2023年全球疾病负担（GBD）数据库，对中国及G20国家1990年至2050年子宫脱垂（UP）的疾病负担进行了全面分析与预测。评估指标包括发病率、死亡数、患病率、伤残调整生命年（DALYs）、伤残生命年（YLDs）和过早死亡生命年（YLLs），并计算其年龄标准化率（ASRs）。采用Joinpoint回归模型分析1990年至2023年的趋势，计算平均年度变化百分比（AAPC）及其相应的95%置信区间（CI），并进行分解分析。使用自回归积分移动平均（ARIMA）模型和贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型对2050年前的未来疾病负担进行预测。1990年至2023年间，中国子宫脱垂的发病率、患病率、DALYs和YLDs的ASR均呈下降趋势，AAPC分别为−0.47（95% CI −0.51至−0.44）、−0.52（95% CI −0.56至−0.47）、−0.50（95% CI −0.54至−0.46）和−0.52（95% CI −0.55至−0.48）。在2010年至2015年间观察到短暂上升。死亡ASR始终接近于零，而YLLs的ASR呈上升趋势（AAPC = 2.12，95% CI 1.32–2.93）。G20国家的非致死性疾病负担也呈现类似下降趋势，且降幅较中国更为显著。预测结果显示，从2023年到2050年，中国和G20国家的发病率、患病率、DALYs和YLDs的ASR将继续下降，其中中国的下降速度预计将更快。因此，中国女性的年龄标准化疾病负担预计将保持在G20平均水平以下。总之，尽管中国子宫脱垂的年龄标准化负担在历史和未来均低于G20国家总体水平，但由于人口老龄化导致的绝对病例数上升，未来仍将面临显著的医疗保健负担。这凸显了中国亟需制定针对不同年龄组的精准预防与控制策略。
子宫脱垂（UP），也称为盆腔器官脱垂（POP），是女性中常见的盆底功能障碍。其特征是子宫从正常的解剖位置移位至阴道内或阴道外1,2。该疾病常伴随下腹部压力感、排尿及排便功能障碍以及性交不适等症状，严重影响患者的生活质量和社会功能3。与子宫脱垂相关的解剖学改变包括子宫和阴道轴向位置的变化。既往研究表明，患有脱垂的女性常出现子宫后倾和子宫后屈，以及子宫和阴道轴向后下方移位的现象4。
子宫脱垂（UP）反映了盆底支持结构的退化，包括肛提肌和盆底筋膜，导致子宫下垂5。与UP相关的危险因素 broadly 可分为不可改变的因素和可改变的因素。不可改变的因素包括年龄、绝经、遗传易感性和种族；可改变的因素则涉及生活方式和生育相关因素，包括多次妊娠、分娩方式、肥胖、慢性便秘、慢性咳嗽以及其他持续增加腹压并损害结缔组织完整性的活动6,7。UP的临床评估包括病史采集、体格检查和功能评估8。值得注意的是，不同的诊断工具得出的患病率估计值存在差异，问卷调查报告的患病率为25.0%，而临床检查发现的患病率为41.8%9。
子宫脱垂（UP）的治疗取决于病情的严重程度和临床表现。治疗策略可能包括盆底肌强化锻炼（如凯格尔运动）、使用阴道子宫托以及多种外科手术干预措施1。一项研究显示，将凯格尔运动与瑜伽结合可增强盆底功能并改善生活质量10。呼吸训练也有助于改善盆底功能11。尽管子宫托治疗在约90%的病例中有效，但由于阴道分泌物增多（84%）和不适感（20%）等并发症，其长期坚持使用率下降至60%12。对于症状严重或对保守治疗无效的患者，建议采取手术治疗。多种手术方法，包括网片修补术和骶骨阴道固定术，均可有效治疗盆腔器官脱垂13–17。然而，手术存在网片暴露、疼痛和复发等风险18–21，且可能无法完全缓解所有症状，尤其是与性功能和泌尿系统相关的症状22,23。
子宫脱垂的诊断与管理仍面临诸多挑战，包括诊断延迟、治疗不足以及患者认知欠缺。这些问题受到社会文化、种族和经济因素，以及就医行为差异的影响24–25。一项涵盖1990年至2019年期间的研究表明，全球近40%的女性在一生中可能经历子宫脱垂。随着全球人口老龄化，预计在未来几十年内子宫脱垂的发病率将进一步上升27。中国开展的一项全国性横断面研究报道，成年女性中症状性子宫脱垂的患病率为9.6%，且患病率随年龄增长而逐步升高28。在地区层面，低社会人口学指数（SDI）地区的年龄标化患病率是高SDI地区的2.3倍，疾病负担最重的地区为撒哈拉以南非洲和南亚29。
由于需要大量的医疗资源，子宫脱垂（UP）的治疗和长期管理带来了巨大的经济负担。尽管保守治疗通常比手术干预更具成本效益，但对于许多严重病例而言，手术仍是不可或缺的选择3。此外，术后并发症（包括排尿功能障碍和与网片相关的问题）可能进一步增加医疗成本和患者负担30,31。目前，疾病负担研究主要集中在高死亡率疾病上，关于子宫脱垂的流行病学数据有限，尤其是在中国等发展中国家。此外，子宫脱垂的早期阶段常常未被发现或未被报告，导致其在公共卫生政策和资源分配中被忽视。据我们所知，尚无既往研究利用最新的GBD 2023数据集，全面比较中国与G20国家整体在子宫脱垂疾病负担的历史情况、未来预测、年龄别模式以及负担构成方面的差异。
二十国集团（G20）是由204个主要经济体的政府组成的国际论坛，成员包括阿根廷、澳大利亚、巴西、加拿大、欧盟、法国、德国、印度、印度尼西亚、意大利、日本、墨西哥、韩国和俄罗斯联邦32。欧盟被视为单一实体。在本研究中，G20总体被用作宏观层面的国际基准，以促进中国疾病负担与更广泛全球经济区域之间的比较。由于中国是G20的成员之一，该比较应被理解为对中国在G20整体疾病负担中相对地位的评估，而非与中国以外完全独立的人群进行对比。本研究旨在利用2023年全球疾病负担研究的数据，比较中国与G20总体在子宫脱垂历史负担、时间趋势、年龄别模式、驱动因素及未来预测方面的差异。研究目标是阐明子宫脱垂的人群分布、时间趋势和区域差异，并评估其归因负担。研究结果可为各国政府制定预防策略、优化医疗资源分配、提高对女性特有健康问题的认识、促进早期诊断与治疗，以及将女性盆底健康纳入慢性病预防和老龄化健康促进举措提供科学依据。这一综合分析框架的详细摘要见图1。
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伦理审批与参与同意
本研究是对2023年全球疾病负担研究（GBD 2023）中已有的、公开可获取的、去标识化的汇总数据进行的分析。由于该研究未涉及与人类或动物受试者的直接接触、未收集新的原始数据，也未访问任何可识别个人身份的信息，因此被认定无需经过机构审查委员会（IRB）或伦理委员会的正式审批。本研究遵循《赫尔辛基宣言》中所概述的原则进行。对GBD数据的使用符合其使用条款和数据访问政策。
数据来源
本研究是对全球疾病负担2023年（GBD 2023）研究中已发表的去标识化汇总数据进行的二次分析。通过使用GHDx在线查询工具（https://ghdx.healthdata.org/gbd–results–tool），获取了1990年至2023年中国及G20国家与子宫脱垂相关的疾病负担数据。子宫脱垂病例依据GBD 2023病因分类体系中“生殖器官脱垂”类别下的子类进行识别，该类别涵盖子宫脱垂。由健康指标与评估研究所（IHME）映射的相应ICD-10编码包括N81.2（不完全子宫阴道脱垂）、N81.3（完全子宫阴道脱垂）、N81.4（未特指的子宫阴道脱垂）和N81.9（未特指的女性生殖器官脱垂）。子宫脱垂的GBD病因ID直接从GBD结果工具中获取，疾病负担估计值根据标准化的GBD病因定义和编码程序提取。GBD 2023的疾病负担分析估算了发病率、患病率、死亡数、伤残调整生命年（YLDs）、早亡所致生命年损失（YLLs）以及伤残和早亡综合指标（DALYs）。本研究通过分析疾病负担在地理区域和年龄组间的时空差异，探讨其流行病学特征。数据采用估计年度百分比变化（EAPC）分析、连接点模型、ARIMA模型、BAPC模型以及分解分析进行处理。具体的计算方法与既往研究中报告的方法一致27,33,34,35。
EAPC 分析
EAPC 是一种被广泛接受的指标，用于量化特定时间段内 ASR 的变化趋势，其计算基于对率的自然对数拟合的回归模型。该回归模型定义为：ln（率）= α + βx + ε，EAPC 的计算公式为 100×(exp(β) - 1)。95% 置信区间（CI）也由线性回归模型确定。
其中，ln（速率）表示 ASR 的自然对数，x 表示日历年份，α 为截距，β 为斜率系数，ε 为误差项。如果 EAPC > 0 且其 95% 置信区间（CI）也 > 0，则表明存在显著上升趋势；如果 EAPC < 0 且 95% CI < 0，则表明存在显著下降趋势；如果 95% CI 包含 0，则该趋势无统计学显著性，即随时间变化趋势稳定。
连接点分析
采用Joinpoint回归模型计算中国和G20国家1990年至2023年期间尿石症（UP）变化的年度百分比变化（APC）和平均年度百分比变化（AAPC）及其相应的95%置信区间（CI），以确定其长期变化趋势中的显著性。该模型根据疾病分布的时间特征建立分段回归，将时间范围划分为不同的区间，对每个区间分别进行趋势拟合与优化，从而有效避免了基于线性趋势的传统趋势分析中存在的主观性。趋势方向依据最终模型计算出的AAPC确定：具体而言，当95% CI不包含0时，表明趋势具有显著性；AAPC > 0 表示呈上升趋势，APPC < 0 表示呈下降趋势。
BAPC 分析
采用贝叶斯统计方法（BAPC）对APC模型进行了扩展，该方法整合了历史数据模式、不确定性因素和先验知识，以提高预测的准确性和稳健性，从而有效处理数据中的噪声和模糊性。基于世界标准人群的标准化权重，使用年龄、时期和队列效应的平滑参数5，生成了2024年至2038年的BAPC预测结果。
ARIMA 分析
ARIMA 模型是计量经济学中一种常用的模型，可用于分析平稳和非平稳时间序列的行为，以及计划和政策在一段时间内对特定结果的影响34。在 ARIMA (p, d, q) 模型中，“p”表示自回归项的数量，“d”表示差分阶数，“q”表示移动平均项的数量。具体的计算方法与以往研究中报道的方法一致。对于每一次预测，将获得每一年的预测值、上限、下限和 95% 置信区间（CI），以及预测模型的性能参数（_eval.csv 文件）。采用 ARIMA 时间序列模型预测未来 27 年（2024–2050 年），并对模型性能进行评估。模型性能通过标准的预测诊断方法进行评估，包括赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、残差自相关分析和拟合优度评价。残差图显示未出现对模型假设的重大违背，表明所选预测模型适用于疾病负担的预测。采用 auto.arima 方法自动选择最优的 ARIMA(p,d,q) 参数，并使用 AICc（修正的 AIC）选择最佳模型。基于自助法（bootstrap）预测方法，通过模拟可能的未来路径来计算预测值和置信区间。
分解分析
我们对1990年至2023年间绝对病例数的变化进行了 Das Gupta分解（Kitagawa–Das Gupta分解）。该分析主要分解为三个组成部分：老龄化效应（年龄结构的变化）、人口规模效应（总人口的增长）以及流行病学变化效应（特定年龄率的变化）。数据列名称如下：“overall_difference”表示总变化量；“a_effect”表示老龄化效应；“p_effect”表示人口规模效应；“r_effect”表示流行病学变化效应；“a_percent”、“p_percent”和“r_percent”分别表示各效应的贡献百分比；“val_1990”和“val_2023”分别表示1990年和2023年的病例数；“change”指“diff1”的差值。结果图中各因素的数值大小反映了其相对影响程度，正值表示增加效应，负值表示缓解效应。图中的黑点用于标记总变化量。
分析软件
本研究中的数据统计分析与可视化采用 R 软件包和 Joinpoint 软件程序完成（详见材料表）。以 p 值 < 0.05 为具有统计学显著性。
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中国及二十国集团国家子宫脱垂伤残调整生命年、死亡、发病、患病、伤残损失生命年和早死损失生命年的总体趋势
总体而言，中国子宫脱垂病例数量从1990年的1051,197.19例（95% UI：871,473.64–1254,781.07）增长至2023年的2218,831.76例（95% UI：1829,927.18–2655,003.13），增幅达111.08%。同期，中国患病累计数量同比增加了126.06%。2023年，共有19,054,548.16名女性受子宫脱垂影响。伤残调整生命年（DALYs）数量从1990年的25,992.35年（95% UI：12,818.11–48,603.37）上升至2023年的58,581.89年（95% UI：28,671.54–108,091.08），增幅为125.38%。2023年，失能生命年（YLDs）估计为58,124.29年（95% UI：28,155.92–107,598.54），而过早死亡损失生命年（YLLs）为457.61年（95% UI：85.79–1,064.41）。在此期间，DALYs、发病率...
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本研究采用年龄分层和分解分析方法，对1990年至2023年中国及G20国家子宫脱垂疾病负担的变化进行了全面分析。为预测和分析未来的疾病负担，采用了ARIMA时间序列模型和贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型。研究结果揭示了相似性与显著差异。G20国家和中国的子宫脱垂疾病负担（如患病人数和伤残调整生命年数[DALYs]）均显著上升，主要原因是人口老龄化导致高风险老年女性人数激增，年龄效应和人口效应共同作用所致。这与以往研究的结果一致27,28,29,36。中国数据的一个显著特征是年龄效应占主导地位，占总DALYs的96.3%。尽管中国在所有年龄组中的绝对数值均低于G20国家，但DALYs的增长率更高，尤其表现为老年人群发病率的显著上升。
中国是全球老龄化速度最快的国家之一，也是老年人口最多的国家。2022年，65岁及以上人口占总...
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作者声明不存在任何利益冲突需要报告。
资金
本研究未从公共、商业或非营利部门的资助机构获得任何专项资助。
数据可用性
本研究使用的数据来源于公开获取的2023年全球疾病负担研究（GBD 2023）。作者谨此感谢健康指标与评估研究所（IHME）及整个GBD协作网络在生成和共享这一宝贵资源方面所做的工作。本研究使用的所有原始数据均已作为补充材料提交。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ARIMA 模型 | R（forecast 包） | – | 疾病负担的时间序列预测 |
| BAPC 模型 | R（BAPC 包） | 版本 0.0.36（依赖 INLA（v24.11.25）） | 贝叶斯年龄-时期-队列预测 |
| GBD 2023 数据 | 全球健康数据交换平台 | – | 子宫脱垂负担数据来源 |
| Joinpoint 回归程序 | 美国国家癌症研究所 | 版本 5.1.0.0 | 使用 APC 和 AAPC 进行趋势分析 |
| R 软件 | R 统计计算基金会 | 版本 4.4.1 | 统计分析与可视化 |
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