Se requiere una suscripción a JoVE para ver este contenido. Inicie sesión o comience su prueba gratuita.

Artículo de investigación

Tendencias y proyecciones de la carga del prolapso uterino en China y los países del G20: un estudio comparativo basado en la carga global de enfermedades 2023

116 visualizaciones

⸱

DOI:

10.3791/71450

⸱

31 de julio de 2026

 ,  , 
1Department of Gynecology, The Third Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University, 2Department of Gynecology, The Second Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University, 3Department of Ultrasound, The Third Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University

En este artículo

Resumen

Este estudio comparó la carga histórica y futura de la enfermedad del prolapso uterino entre China y los países del G20 utilizando datos de la Carga Global de Enfermedades (GBD) 2023. Aunque China mostró una carga estandarizada menor por edad que el G20 en general, se espera que el número absoluto de casos aumente debido al envejecimiento de la población. Estos hallazgos ponen de manifiesto la necesidad de estrategias de prevención y manejo dirigidas y específicas para cada edad.

Resumen

Este estudio observacional longitudinal utilizó la base de datos Global Burden of Disease (GBD) 2023 para analizar y proyectar de forma exhaustiva la carga del prolapso uterino (UP) en China y los países del G20 desde 1990 hasta 2050. Se evaluaron la incidencia, las muertes, la prevalencia, los años de vida ajustados por discapacidad (DALYs), los años vividos con discapacidad (YLDs) y los años de vida perdidos (YLLs), incluyendo sus tasas estandarizadas por edad (ASR). Las tendencias de 1990 a 2023 se analizaron utilizando regresión Joinpoint (calculando el porcentaje medio anual de cambio, AAPC), junto con sus respectivos intervalos de confianza del 95% (IC) y análisis de descomposición. La carga futura hasta 2050 se proyectó utilizando modelos de media móvil integrada autoregresiva (ARIMA) y bayesianos de periodo de edad y cohorte (BAPC). De 1990 a 2023, los ASRs de incidencia, prevalencia, DALYs y YLDs de la UP en China mostraron una tendencia descendente, con AAPCs de −0,47 (IC 95% −0,51 a −0,44), −0,52 (IC 95% −0,56 a −0,47), −0,50 (IC 95% −0,54 a −0,46) y −0,52 (IC 95% −0,55 a −0,48), respectivamente. Se observó un aumento transitorio entre 2010 y 2015. El ASR para las muertes se mantuvo cerca de cero, mientras que el ASR para YLLs aumentó (AAPC = 2,12, IC 95% 1,32–2,93). Los países del G20 mostraron tendencias descendentes similares en las cargas no fatales, con reducciones más pronunciadas que en China. Las proyecciones indican que de 2023 a 2050, los ASRs de incidencia, prevalencia, DALY y YLDs seguirán disminuyendo tanto en China como en países del G20, con una disminución más rápida prevista en China. En consecuencia, se espera que la carga estandarizada por edad entre las mujeres chinas siga siendo inferior a la media del G20. En conclusión, aunque la carga de UP estandarizada por edad en China es histórica y prospectivamente menor que el agregado del G20, el aumento absoluto debido al envejecimiento de la población indica una carga sanitaria futura considerable. Esto subraya la necesidad de que China desarrolle estrategias específicas de prevención y control específicas para cada grupo de edad.

Introducción

El prolapso uterino (UP), también conocido como prolapso de órganos pélvicos (POP), es un trastorno del suelo pélvico muy común entre las mujeres. Se caracteriza por el desplazamiento del útero desde su posición anatómica normal hacia o fuera de la vagina 1,2. Esta condición suele asociarse a síntomas como presión abdominal baja, disfunción urinaria y defecatoria, y malestar sexual, que comprometen la calidad de vida y el funcionamiento social delos pacientes 3. Los cambios anatómicos asociados a la UP incluyen alteraciones en las posiciones axiales del útero y la vagina. Investigaciones previas han demostrado que las mujeres con prolapso presentan frecuentemente retroversión y retroflexión del útero, así como un desplazamiento hacia atrás y hacia abajo de los ejes uterino yvaginal.

La UP refleja un deterioro en las estructuras de soporte del suelo pélvico, que abarca el músculo levantador del ano y la fascia del suelo pélvico, lo que conduce al descenso delútero 5. Los factores de riesgo asociados con la UP pueden categorizarse en términos generales no modificables, como la edad, la menopausia, la predisposición genética y la raza, y factores modificables, que incluyen aspectos relacionados con el estilo de vida y la fertilidad. Estos factores modificables incluyen embarazos múltiples, modo de parto, obesidad, estreñimiento crónico, tos crónica y otras actividades que aumentan consistentemente la presión abdominal y comprometen la integridad del tejidoconectivo 6,7. La evaluación clínica de la UP implica historia clínica, examen físico y evaluaciónfuncional 8. Cabe destacar que diferentes herramientas diagnósticas han dado estimaciones de prevalencia variables, con un 25,0% reportado mediante cuestionario y un 41,8% identificado mediante examenclínico 9.

El tratamiento de la UP depende de la gravedad de la condición y de los síntomas presentes. Las estrategias de manejo pueden incluir ejercicios de fortalecimiento del suelo pélvico como ejercicios de Kegel, el uso de pesarios vaginales y diversas intervencionesquirúrgicas. Un estudio reveló que combinar los ejercicios de Kegel con yoga mejora la función del suelo pélvico y mejora la calidad devida 10. El entrenamiento respiratorio también beneficia la función del suelopélvico. Aunque el tratamiento con pesario es eficaz en aproximadamente el 90% de los casos, la tasa de continuidad a largo plazo cae al 60% debido a complicaciones como un aumento del flujo vaginal (84%) y molestias (20%)12. Se recomienda la cirugía para pacientes con síntomas graves o aquellos que no responden al tratamiento conservador. Diversos métodos quirúrgicos, como la reparación de mallas y la colpopexia sacra, pueden tratar eficazmente el prolapso de órganos pélvicos13–17. Sin embargo, la cirugía conlleva riesgos como exposición a mallas, dolor yrecurrencia 18–21, y puede no resolver completamente todos los síntomas, especialmente los relacionados con la función sexual y los síntomas del tractourinario 22,23.

El diagnóstico y manejo de la UP aún enfrentan varios desafíos, incluyendo diagnósticos retrasados, tratamiento inadecuado y poca conciencia del paciente. Estos problemas están influenciados por factores socioculturales, raciales y económicos, así como por variaciones en los comportamientos de búsqueda de saludentre 24 y 26 años. Un estudio que abarca el periodo de 1990 a 2019 indica que casi el 40 % de las mujeres en todo el mundo pueden experimentar prolapso uterino a lo largo de su vida. Con el envejecimiento de la población mundial, se espera que la incidencia del prolapso uterino aumente aún más en las próximasdécadas 27. Un estudio transversal nacional realizado en China reportó una prevalencia del 9,6% de prolapso uterino sintomático entre mujeres adultas, con un aumento progresivo de la prevalencia alos 28 años. A nivel regional, la prevalencia estandarizada por edad en regiones de bajo índice sociodemográfico (IDS) es 2,3 veces mayor que en regiones con alto IDS, siendo la mayor carga de enfermedad observada en África subsahariana y Asiadel Sur 29.

El tratamiento y la gestión a largo plazo de la UP suponen una carga económica considerable debido a los considerables recursos médicos requeridos. Aunque el manejo conservador suele ser más rentable que la intervención quirúrgica, la cirugía sigue siendo una opción indispensable para numerosos casosgraves. Además, las complicaciones postoperatorias, incluyendo disfunción urinaria y problemas relacionados con la malla, pueden aumentar aún más los costes sanitarios y la carga para el paciente30,31. Los estudios actuales sobre la carga de la enfermedad se dirigen principalmente a enfermedades de alta mortalidad, con datos epidemiológicos limitados sobre UP, especialmente en países en desarrollo como China. Además, las primeras etapas de la UP a menudo pasan desapercibidas o no se reportan, lo que resulta en su negligencia en las políticas de salud pública y la distribución de recursos. Hasta donde sabemos, ningún estudio previo ha comparado de forma exhaustiva la carga histórica, las proyecciones futuras, los patrones específicos por edad y la descomposición de la carga de prolapso uterino entre China y el agregado del G20 utilizando el conjunto de datos más reciente del GBD 2023.

El G20 es un foro internacional compuesto por los gobiernos de 204 grandes economías, incluyendo Argentina, Australia, Brasil, Canadá, la Unión Europea, Francia, Alemania, India, Indonesia, Italia, Japón, México, la República de Corea yla Federación Rusa 32. La Unión Europea se trata como una sola entidad. En este estudio, el agregado del G20 se utilizó como referencia internacional a nivel macro para facilitar la comparación entre la carga de enfermedades de China y las regiones económicas globales más amplias. Dado que China es un miembro constituyente del G20, la comparación debe interpretarse como una evaluación de la posición relativa de China dentro de la carga global del G20, más que como una comparación con una población externa completamente independiente. Este estudio tuvo como objetivo comparar la carga histórica, las tendencias temporales, los patrones específicos por edad, los factores que impulsan y las proyecciones futuras del prolapso uterino en China y el agregado del G20, utilizando datos del estudio Global Burden of Disease 2023. El objetivo es esclarecer la distribución poblacional, las tendencias temporales y las variaciones regionales de UP, y evaluar la carga atribuible. Los hallazgos podrían proporcionar una base científica para que los gobiernos nacionales formulen estrategias de prevención, optimicen la asignación de recursos médicos, aumenten la concienciación sobre los problemas de salud específicos de las mujeres, promuevan el diagnóstico y tratamiento precoz, e integren la salud del suelo pélvico femenino en las iniciativas de prevención de enfermedades crónicas y promoción de la salud del envejecimiento. Un resumen detallado de este marco analítico integral se ofrece en la Figura 1.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Protocolo

Aprobación ética y consentimiento para participar

Este estudio fue un análisis de datos resumen existentes, disponibles públicamente y desidentificados del Estudio Global de Carga de Enfermedades 2023 (GBD 2023). Como la investigación no implicaba interacción directa con sujetos humanos o animales, la recopilación de nuevos datos primarios ni el acceso a información identificable individualmente, se consideró exenta del requisito de aprobación formal por parte de un comité de revisión institucional (IRB) o comité de ética. El estudio se llevó a cabo de acuerdo con los principios establecidos en la Declaración de Helsinki. El uso de datos GBD cumple con sus términos de uso y políticas de acceso a datos.

Fuentes de datos

Este estudio es un análisis secundario de datos agregados desidentificados publicados en el estudio GBD 2023. La herramienta de consulta en línea GHDx (https://ghdx.healthdata.org/gbd–resultados–herramienta) se empleó para obtener datos sobre la carga de la enfermedad relacionados con el prolapso uterino en China y países del G20 desde 1990 hasta 2023. Los casos de prolapso uterino se identificaron utilizando la jerarquía de causas GBD 2023 bajo la categoría "Prolapso genital", que abarca el prolapso uterino. Los códigos ICD-10 correspondientes asignados por el Instituto de Métricas y Evaluación de Salud (IHME) incluyen N81.2 (prolapso uterovaginal incompleto), N81.3 (prolapso uterovaginal completo), N81.4 (prolapso uterovaginal no especificado) y N81.9 (prolapso genital femenino no especificado). La identificación de causa del GBD para el prolapso uterino se obtuvo directamente de la Herramienta de Resultados del GBD, y se extrajeron estimaciones de la carga de la enfermedad siguiendo las definiciones estandarizadas de causa y los procedimientos de codificación del GBD. El análisis de la carga de la enfermedad en GBD 2023 estimó la incidencia, prevalencia, mortalidad, YLDs, YLLs y DALYs. El estudio examinó los rasgos epidemiológicos analizando diferencias geográficas y de grupos de edad en la carga de la enfermedad a lo largo del tiempo y el espacio. Los datos se procesaron utilizando el análisis EAPC (Estimado Cambio Anual Porcentual), el modelo de punto de unión, el modelo ARIMA, el modelo BAPC y el análisis de descomposición. Los métodos de cálculo específicos son consistentes con los reportados en estudiosprevios 27,33,34,35.

Análisis de EAPC

EAPC fue una medida ampliamente aceptada para cuantificar la tendencia de las ASR en intervalos de tiempo específicos, y se calculó a partir del modelo de regresión ajustado al logaritmo natural de las tasas. El modelo de regresión se definió como: ln (tasa)=α+βx+ε, y el EAPC se calculó como 100×(exp(β)- 1). El intervalo de confianza (IC) del 95% también fue determinado por el modelo de regresión lineal.

donde ln (tasa) es el logaritmo natural de ASR, x denota el año natural, α es el intercepto, β representa el coeficiente de pendiente y ε es el término de error. Si EAPC > 0 y su IC del 95% también es > 0, hay una tendencia ascendente significativa. Si el EAPC < 0 y el IC 95% es < 0, hay una tendencia significativa a la baja. Si el IC del 95% incluye 0, la tendencia no es estadísticamente significativa; es decir, el cambio fue estable con el tiempo.

Análisis de puntos de unión

El modelo de regresión Joinpoint se empleó para calcular el cambio porcentual anual (APC) y el cambio porcentual medio anual (AAPC), junto con sus respectivos intervalos de confianza (IC) del 95%, con el fin de determinar las tendencias a largo plazo de cambios significativos para UP en China y los países del G20 desde 1990 hasta 2023. Este modelo establece regresión segmentada basada en las características temporales de la distribución de la enfermedad, dividiendo el rango de tiempo en diferentes intervalos, cada uno de los cuales se ajusta y optimiza tendencias, evitando efectivamente la subjetividad de los análisis típicos basados en tendencias lineales. La dirección de la tendencia se determinó en base al AAPC calculado a partir del modelo final; específicamente, cuando el IC del 95% no incluye 0, significa que la tendencia es significativa, AAPC > 0 indica una tendencia al alcista y APPC < 0 indica una tendencia descendente.

Análisis BAPC

El modelo APC se amplió utilizando métodos estadísticos bayesianos (BAPC), que integran patrones históricos de datos, factores de incertidumbre y conocimientos previos para mejorar la precisión y robustez de las predicciones, gestionando así eficazmente el ruido y las ambigüedades en los datos. Las proyecciones BAPC para 2024 a 2038 se crearon utilizando un parámetro de suavizado de 5 para efectos de edad, periodo y cohorte, con pesos estandarizados basados en la población estándar mundial.

Análisis de ARIMA

El modelo ARIMA es un modelo popular en econometría que puede analizar el comportamiento de series temporales estacionarias y no estacionarias, así como el impacto de planes y políticas en resultados específicos a lo largo deltiempo 34. En el modelo ARIMA (p, d, q), 'p' representa el recuento de términos autoregresivos, 'd' indica el orden de diferencias y 'q' denota el recuento de términos de media móvil. Los métodos de cálculo específicos son consistentes con los reportados en estudios previos. Para cada predicción, se obtendrán el valor predicho, límite superior, límite inferior y IC del 95% de cada año, así como los parámetros de rendimiento del modelo de predicción (archivo _eval.csv). El modelo de series temporales ARIMA se utilizó para predecir los próximos 27 años (2024-2050), y se evaluó el rendimiento del modelo. El rendimiento del modelo se evaluó utilizando diagnósticos estándar de predicción, incluyendo el Criterio de Información de Akaike (AIC), el Criterio Bayesiano de Información (BIC), el análisis de autocorrelación residual y la evaluación de la bondad del ajuste. Los gráficos residuales no demostraron violaciones importantes de las suposiciones del modelo, lo que respalda la idoneidad de los modelos de previsión seleccionados para la proyección de carga. Auto.arima se utilizaba para seleccionar automáticamente los parámetros óptimos de ARIMA(p,d,q) y AICc (AIC modificado) para seleccionar el mejor modelo. Basándose en el método de predicción bootstrap, el valor de predicción y el intervalo de confianza se calcularon simulando los posibles caminos futuros.

Análisis de descomposición

Realizamos una descomposición de Das Gupta (factorización Kitagawa–Das Gupta) del cambio en los conteos absolutos entre 1990 y 2023. El análisis se descompuso principalmente en tres componentes: el efecto del envejecimiento (cambios en la estructura por edad), el efecto del tamaño poblacional (crecimiento en la población total) y el efecto del cambio epidemiológico (cambios en las tasas específicas por edad). Los nombres de las columnas de datos son los siguientes: 'overall_difference' indica el cambio total; 'a_effect' indica el efecto del envejecimiento; 'p_effect' representa el efecto del tamaño de la población; 'r_effect' significa el efecto del cambio epidemiológico; 'a_percent', 'p_percent' y 'r_percent' denotan el porcentaje de contribución de cada efecto respectivo; 'val_1990' y 'val_2023' representan el número de casos en 1990 y 2023, respectivamente; y 'cambio' se refiere a la diferencia en 'diff1'. La magnitud de cada factor en el gráfico resultante ilustra su influencia proporcional, con valores positivos y negativos que indican un efecto de aumento o mitigación, respectivamente. Los puntos negros en la gráfica sirven como marcadores del cambio total.

Software de análisis

El análisis estadístico y la visualización de datos en este estudio se realizaron utilizando el paquete de software R y el programa Joinpoint (consulte la Tabla de Materiales para más detalles). Se consideró estadísticamente significativo un valor p < 0,05.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Resultados

Tendencias generales de los DALYs por prolapso uterino, Muertes, Incidencia, Prevalencia, YLDs, YLLs en China y los países del G20

En general, el número de casos de prolapso uterino en China aumentó de 1.051.197,19 en 1990 (UI 95%: 871.473,64–1254.781,07) a 2218.831,76 en 2023 (UI 95%: 1829.927,18–2655.003,13), lo que representa un crecimiento del 111,08%. Durante el mismo periodo, la prevalencia acumulada en China aumentó un 126,06% interanua...

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Discusión

Este estudio realizó un análisis exhaustivo de los cambios en la carga de enfermedad del prolapso uterino en China y los países del G20 desde 1990 hasta 2023, empleando análisis de estratificación por edades y descomposición. Para predecir y analizar la carga futura de la enfermedad, se utilizaron el modelo de series temporales ARIMA y el modelo bayesiano de cohorte de periodos de edad (BAPC) para predecir y analizar la carga futura de la enfermedad. Los hallazgos revelaron tanto similit...

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Divulgaciones

Los autores declaran que no tienen conflictos de interés que informar.

Agradecimientos

Financiación

Esta investigación no recibió ninguna subvención específica de agencias financiadoras del sector público, comercial o sin ánimo de lucro.

Disponibilidad de datos

Los datos utilizados en este estudio se obtuvieron del Estudio Global de Carga de Enfermedades 2023 (GBD 2023), disponible públicamente. Los autores agradecen con gratitud el trabajo del Instituto de Métricas y Evaluación en Salud (IHME) y de toda la red colaborativa de GBD en la producción y difusión de este recurso invaluable. Todos los datos en bruto utilizados en este estudio se han presentado como materiales complementarios.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Modelo ARIMAR (paquete forecast)–Pronóstico de series temporales de la carga de enfermedades
Modelo BAPCR (paquete BAPC)Versión 0.0.36 (depende de INLA (v24.11.25).)Predicción Bayesiana de edad-período-cohorte
Datos GBD 2023Intercambio de Datos de Salud Global–Fuente de datos de carga de prolapso uterino
Programa de regresión JoinpointInstituto Nacional del CáncerVersión 5.1.0.0Análisis de tendencia utilizando APC y AAPC
Software RFundación R para la Computación EstadísticaVersión 4.4.1Análisis estadístico y visualización

Referencias

  1. Chen CJ, Thompson H. Uterine prolapse (archived) [Internet]. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2022 Oct 31. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK560567/
  2. Badacho AS, Lelu MA, Gelan Z, Woltamo DD. Uterine prolapse and associated factors among reproductive-age women in south-west Ethiopia: a community-based cross-sectional study. PLoS One. 2022;17(1).
  3. Robinson D, Prodigalidad LT, Chan S, Serati M, Lozo S, Lowder J, et al. International Urogynaecology Consultation chapter 1 committee 4: patients' perception of disease burden of pelvic organ prolapses. Int Urogynecol J. 2022;33(2):189-210.
  4. Li S, Wen X, Gao Z, Ke K, Yang J, Wang H, et al. Comparison of the axes and positions of the uterus and vagina between women with and without pelvic floor organ prolapse. Front Surg. 2022;9:760723.
  5. Deng ZM, Dai FF, Yuan MQ, Yang DY, Zheng YJ, Cheng YX. Advances in molecular mechanisms of pelvic organ prolapse (review). Exp Ther Med. 2021;22(3):1009.
  6. Antunes J, Monteiro M, Bacelar C. From therapeutic refusal to gynecological emergency: a case report on a long-standing uterine prolapse. Cureus. 2025;17(11).
  7. Loukopoulou A, Tzanni E, Bothou A, Billis E, Nanou C, Kyrkou G, et al. Uterine prolapse across the female lifespan: clinical insights and practical considerations from Greece. Nurs Rep. 2025;15(6):212.
  8. Raju R, Linder BJ. Evaluation and management of pelvic organ prolapse. Mayo Clin Proc. 2021;96(12):3122-9.
  9. Hadizadeh-Talasaz Z, Khadivzadeh T, Mohajeri T, Sadeghi M. Worldwide prevalence of pelvic organ prolapse: a systematic review and meta-analysis. Iran J Public Health. 2024;53(3):524-38.
  10. Nie XF, Rong L, Yue SW, Redding SR, Ouyang YQ, Zhang Q. Efficacy of community-based pelvic floor muscle training to improve pelvic floor dysfunction in Chinese perimenopausal women: a randomized controlled trial. J Community Health Nurs. 2021;38(1):48-58.
  11. Korkmaz Dayican D, Keser I, Celiker Tosun O, Yavuz O, Tosun G, Kurt S, et al. Exercise position to improve synergy between the diaphragm and pelvic floor muscles in women with pelvic floor dysfunction: a cross-sectional study. J Manipulative Physiol Ther. 2023;46(4):201-11.
  12. Sethi N, Yadav GS. Updates in pessary care for pelvic organ prolapse: a narrative review. J Clin Med. 2025;14(8):27-37.
  13. Najib B, Rusavy Z, Abdallah W, Abdel Khalek Y, Giraud N, Deval B. Impact of laparoscopic sacrocolpopexy (LSC) on sexual function in women with advanced stages of pelvic organ prolapse (POP): a five-year prospective study. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2023;284:12-15.
  14. Deng T, Wang S, Liang X, Chen L, Wen Y, Zhang X, et al. Medium- to long-term outcomes of vaginally assisted laparoscopic sacrocolpopexy in the treatment of stage III-IV pelvic organ prolapse. BMC Womens Health. 2022;22(1):503.
  15. Shen WJ, Lu YX, Liu X, Liu JX, Zhang YH, Zhao Y, et al. [Effectiveness of abdominal minimal incision sacrocolpopexy for advanced pelvic organ prolapse]. Zhonghua Fu Chan Ke Za Zhi. 2021;56(5):328-34. Chinese.
  16. Yan L, Lu S, Zhao C, Lei L, Liu L. Comparison of different laparoscopic sacropexy procedures for advanced uterine prolapse: a retrospective analysis. J Minim Invasive Gynecol. 2023;30(4):300-7.
  17. Devane LA, Ranson SM, Bustamante-Lopez LA, Uwah MS, Kudish B, Kow N, et al. Combined robotic ventral mesh rectopexy and sacrocolpopexy for multicompartmental pelvic organ prolapse. Dis Colon Rectum. 2024;67(2):286-90.
  18. Breton F, Abdirahman S, Fatton B, Calletwaert G, de Tayrac R, Allegre L. Anterior bilateral sacrospinous fixation with transvaginal mesh: is hysterectomy a risk factor for complications? Female Pelvic Med Reconstr Surg. 2021;27(10):616-20.
  19. Sawada Y, Kitagawa Y, Hayashi T, Tokiwa S, Nagae M, Cortes AR, et al. Clinical outcomes after laparoscopic sacrocolpopexy for pelvic organ prolapse: a 3-year follow-up study. Int J Urol. 2021;28(2):216-19.
  20. Greisen S, Axelsen SM, Bek KM, Guldberg R, Glavind-Kristensen M. Fast track sacrospinous ligament fixation: subjective and objective outcomes at 6 months. BMC Womens Health. 2021;21(1):154.
  21. Larouche M, Belzile E, Geoffrion R. Surgical management of symptomatic apical pelvic organ prolapse: a systematic review and meta-analysis. Obstet Gynecol. 2021;137(6):1061-73.
  22. Chang OH, Yao M, Ferrando CA, Paraiso MFR, Propst K. Changes in sexual function over 12 months after native-tissue vaginal pelvic organ prolapse surgery with and without hysterectomy. Sex Med. 2023;11(2).
  23. Vermeulen CKM, Veen J, Adang C, Coolen ALWM, van Leijsen SAL, Bongers MY. Long-term pelvic floor symptoms and urogenital prolapse after hysterectomy. BMC Womens Health. 2023;23(1):115.
  24. DeAndrade S, DePorto K, Crawford K, Saporito L, Nguyen A, Yazdany T, et al. Investigating racial, ethnic, and socioeconomic disparities in pelvic organ prolapse surgery. Urogynecology (Phila). 2025;31(3):174-82.
  25. Moheasen DK, Dwekat IMM, Nahal MS, Tayem EA. Women's knowledge and health care-seeking behavior regarding pelvic organ prolapse in the West Bank, Palestine in maternity and obstetric nursing. BMC Womens Health. 2025;25(1):529.
  26. Siyoum M, Teklesilasie W, Alelgn Y, Astatkie A. Inequality in healthcare-seeking behavior among women with pelvic organ prolapse: a systematic review and narrative synthesis. BMC Womens Health. 2023;23(1):222.
  27. Wang B, Chen Y, Zhu X, Wang T, Li M, Huang Y, et al. Global burden and trends of pelvic organ prolapse associated with aging women: an observational trend study from 1990 to 2019. Front Public Health. 2022;10:975829.
  28. Pang H, Zhang L, Han S, Li Z, Gong J, Liu Q, et al. A nationwide population-based survey on the prevalence and risk factors of symptomatic pelvic organ prolapse in adult women in China: a pelvic organ prolapse quantification system-based study. BJOG. 2021;128(8):1313-23.
  29. Li P, Ma H, Zhang J, Zhang Q. Global trends in prevalence and future projections of pelvic organ prolapse: a 30-year epidemiological study. Int Urogynecol J. 2025;36(5):991-1002.
  30. Verma V, Savickaite K, Rajshekhar S, Pradhan A. Risk factors for postoperative voiding dysfunction following surgery for pelvic organ prolapse. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2021;263:127-31.
  31. Rodrigues P, Raz S. The burden of reoperations and timeline of problems in 1,530 cases of mesh-related complications. Urol Int. 2022;106(3):235-42.
  32. Dieleman JL, Cowling K, Agyepong IA, Alkenbrack S, Bollyky TJ, Bump JB, et al. The G20 and development assistance for health: historical trends and crucial questions to inform a new era. Lancet. 2019;394:173-83.
  33. Nie F, Wang X, Yang A, He J, Bai J, Yan P, et al. Sociodemographic and sex differences in the global burden of hypertensive heart disease, 1990-2021: a population-based analysis. Trop Med Health. 2025;53(1):108.
  34. Schaffer AL, Dobbins TA, Pearson SA. Interrupted time series analysis using autoregressive integrated moving average (ARIMA) models: a guide for evaluating large-scale health interventions. BMC Med Res Methodol. 2021;21(1):58.
  35. Wei Y, Xuan A, Lian Y, Wang Z, Xie Y, Yu H. An analysis of the burden of spinal cord injury differences between global epidemiology and trends to America, China and India. Global Spine J. 2025;16(2):21925682251370639.
  36. Wang R, Li W, Yang J, Aziz AUR, Ha C. A cross-sectional analysis based on GBD data: trends in the global, regional, and national burden of pelvic organ prolapse from 1990 to 2021. Front Public Health. 2025;13:1555946.
  37. Wang H, Qin D, Fang L, Liu H, Song P. Addressing healthy aging in China: practices and prospects. Biosci Trends. 2024;18(3):212-8.
  38. Jiang Q, Li S, Feldman MW. China's population policy at the crossroads: social impacts and prospects. Asian J Soc Sci. 2013;41(2):193-218.
  39. Wang C. History of the Chinese family planning program: 1970-2010. Contraception. 2012;85(6):563-9.
  40. Lin Y, Zhang B, Hu M, Yao Q, Jiang M, Zhu C. The effect of gradually lifting the two-child policy on demographic changes in China. Health Policy Plan. 2024;39(4):363-71.
  41. Meh C, Jha P. Trends in female-selective abortion among Asian diasporas in the United States, United Kingdom, Canada and Australia. Elife. 2022;11.
  42. Sirage N, Hailu D, Kahsay T, Amaje E. Determinants of pelvic organ prolapse among gynecologic patients attending public referral hospitals in Amhara region, Ethiopia, 2020: institution-based unmatched case-control study design. SAGE Open Med. 2022;10:20503121221094182.
  43. Borsamo A, Oumer M, Worku A, Asmare Y. Associated factors of pelvic organ prolapse among patients at public hospitals of Southern Ethiopia: a case-control study design. PLoS One. 2023;18(1).
  44. Silveira AM, Pereira GMV, Moises ECD, Juliato CRT, Brito LGO. Prolonged second stage of labor and postpartum pelvic floor dysfunction. Urogynecology (Phila). 2025;31(6):561-70.
  45. DeLancey JOL, Masteling M, Pipitone F, LaCross J, Mastrovito S, Ashton-Miller JA. Pelvic floor injury during vaginal birth is life-altering and preventable: what can we do about it? Am J Obstet Gynecol. 2024;230(3):279-94.e2.
  46. Abebe D, Kure MA, Demssie EA, Mesfin S, Demena M, Dheresa M. One in ten ever-married women who visited health facilities for various reasons have pelvic organ prolapse in Harari regional state, Eastern Ethiopia. BMC Womens Health. 2022;22(1):223.
  47. Friedman T, Dietz HP. Does obesity change the perception of pelvic organ prolapse? Arch Gynecol Obstet. 2022;305(6):1491-5.
  48. Chen CCG, Cox JT, Yuan C, Thomaier L, Dutta S. Knowledge of pelvic floor disorders in women seeking primary care: a cross-sectional study. BMC Fam Pract. 2019;20(1):70.
  49. Jeppson PC, Balgobin S, Wheeler T, Forner L, Caagbay D, Thompson J, et al. Impact of lifestyle modifications on the prevention and treatment of pelvic organ prolapse. Int Urogynecol J. 2025;36(1):59-69.
  50. Chang CL, Chen CH, Yang SS, Chang SJ. An updated systematic review and network meta-analysis comparing open, laparoscopic and robotic-assisted sacrocolpopexy for managing pelvic organ prolapse. J Robot Surg. 2022;16(5):1037-45.
  51. Pitsillidi A, Vona L, Bettocchi S, Schiermeier S, Noé GK. PRP therapy for stress urinary incontinence and pelvic organ prolapse: a new frontier in personalized treatment? J Pers Med. 2025;15(6):214.
  52. Stephan AP, Hauc SC, Marks VA, Bercik R, Rickey L. TikTok misinformation and user engagement in female pelvic floor conditions. Neurourol Urodyn. 2024;43(8):1956-61.
  53. Du C, Lee W, Lucioni A, Kobashi K, Lee U. Do patient education materials on female pelvic floor disorders meet readability standards? Putting them to the test. Urol Pract. 2020;7(4):288-93.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Reimpresiones y permisos

Etiquetas

MedicinaNúmero 233Número 233Valor vacíoNúmeroanálisis de descomposiciónregresión de Joinpointpredicción
Contáctenos
Recomendar a la biblioteca

Privacidad

Términos de uso

Políticas

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Todos los derechos reservados.