Un abonnement JoVE est requis pour visualiser ce contenu. Connectez-vous ou commencez votre période d'essai gratuite.

Article de recherche

Association entre l’indice cardiométabolique modifié et l’endométriose dans une cohorte américaine : perspectives issues d’une analyse transversale

315 vues

⸱

DOI :

10.3791/69723

⸱

20 février 2026

 ,  , 
1Department of Ultrasound, Jiaxing Hospital of Traditional Chinese Medicine, 2School of Medicine, Hunan Normal University, 3Department of Cardiology, The Affiliated Hospital, Southwest Medical University

Dans cet article

Résumé

Cette étude étudie l’association entre l’indice cardiométabolique modifié (MCMI) et le risque d’endométriose, visant à évaluer le potentiel de l’MCMI en tant que marqueur non invasif.

Résumé

L’indice cardiométabolique modifié (MCMI), une mesure intégrée du métabolisme viscéral des graisses et des lipides, a été largement appliqué dans la recherche sur les maladies métaboliques. Cependant, sa relation avec l’endométriose n’a pas été approfondie. Les données ont été obtenues à partir des enquêtes NHANES de 1999-2006. L’endométriose a été identifiée par auto-diagnostic. Le MCMI a été calculé comme ln (TG × glucose / HDL-C) × taille / hauteur. Des modèles de régression logistique multivariable pondérée ont été utilisés pour examiner l’association entre l’IMC et l’endométriose. Des modèles de splines cubiques restreintes (RCS) ont été appliqués pour évaluer les relations non linéaires potentielles. Des analyses de sous-groupes ont été réalisées pour évaluer si l’association était cohérente entre les sous-groupes de population. Une analyse de sensibilité utilisant l’appariement des scores de propension (PSM) a également été réalisée pour évaluer la robustesse des résultats. Après ajustement pour toutes les covariables, un MCMI plus élevé était significativement associé à la présence d’endométriose (OR = 1,58, IC à 95 % : 1,16-2,15 ; P = 0,004). Les participants au tertile MCMI le plus élevé avaient 99 % de chances d’endométriose supérieurs à ceux du tertile le plus bas (OR = 1,99, IC à 95 % : 1,10-3,62 ; P = 0,02). Une tendance à la hausse significative a été observée sur les tertiles (P pour tendance = 0,03). L’analyse RCS a confirmé une association linéaire positive (P pour l’effet global = 0,004 ; P pour la non-linéarité = 0,20). Les analyses de sous-groupes n’ont révélé aucune interaction significative, et l’analyse de sensibilité a confirmé la robustesse de l’association. Un MCMI plus élevé était significativement associé à l’endométriose, ce qui soutient son utilité potentielle en tant que biomarqueur simple et non invasif. Des recherches supplémentaires utilisant des diagnostics cliniquement confirmés et des plans longitudinaux sont nécessaires pour clarifier cette association.

Introduction

L’endométriose touche environ 10 % des femmes en âge de procréer dans le monde 1,2 et se caractérise par la présence de tissu endométrial en dehors del’utérus. Cette affection entraîne une inflammation chronique, des douleurs pelviennes et une infertilité 4,5, avec un impact important sur la qualité de vie. Bien que la laparoscopie reste la référence diagnostique, sa nature invasive limite la détection précoce, en particulier chez les personnes asymptomatiques. Les biomarqueurs non invasifs fiables pour identifier ou stratifier les femmes à risque font encoredéfaut 6,7,8.

Des preuves récentes suggèrent que les troubles métaboliques impliquant les voies lipidiques et du glucose pourraient être pertinents pour l’endométriose. Des études épidémiologiques ont lié l’endométriose à l’indice de masse corporelle (IMC), et les loci génétiques associés à un IMC ajusté par rapport taille-hanche (WHR) avec les loci d’endométriose, indiquant des voies communes liées à la répartition de lagraisse 9. De grandes études de population aux États-Unis et au Royaume-Uni ont également rapporté des niveaux plus élevés de triglycérides (TG) chez les femmes atteintesd’endométriose 10,11. De plus, les régimes riches en graisses ont été associés à une inflammation péritonéale accrue et à des douleurs abdominales plussévères 12. L’accumulation viscérale de graisse favorise un état d’inflammation chronique de faible grade, créant un microenvironnement qui peut faciliter l’adhésion, l’invasion et la survie du tissu endométrialectopique 13,14.

Le métabolisme du glucose peut également y contribuer. Les preuves suggèrent que les femmes atteintes d’endométriose présentent des signes d’altération de la régulation duglucose 15. Les analyses de randomisation mendélienne indiquent également que l’insuline à jeun génétiquement prédite est associée à un risque accru d’endométriose16. Des marqueurs métaboliques composites qui intègrent TG et glucose, tels que l’indice triglycéride-glucose (TyG), ont également montré des associations positives avec l’endométriose17. Pris ensemble, ces résultats indiquent un schéma plus large de déséquilibre métabolique. Des perturbations combinées du métabolisme lipidique et du glucose peuvent mieux caractériser le milieu métabolique associé à l’endométriose que les anomalies lipidiques seules.

Le MCMI a été développé comme une version élargie de l’indice cardiométabolique (CMI) antérieur. Il intègre TG, glucose sanguin à jeun (FBG), cholestérol lipoprotéiné de haute densité (HDL-C), circonférence de taille (WC) et hauteur, ajoutant ainsi un statut glycémique aux composants lipidiques originaux de la CMI. Cette expansion permet à l’IMC de refléter plus complètement le métabolisme lipide-glucose et l’adipositéviscérale 18. Tous les composants de l’IMC sont obtenus à partir de mesures de laboratoire et anthropométriques de routine, ce qui en fait une métrique pratique et non invasive pour une utilisation en milieu clinique et épidémiologique. Comme les perturbations de la régulation du glucose ont également été associées à l’endométriose, l’intégration du statut glycémique permet à l’IMC de capturer des caractéristiques métaboliques biologiquement pertinentes pour la maladie. Bien que l’IMC ait été associée à l’endométriose19 et à des résultats métaboliques tels que les maladies du foie, les maladies cardiovasculaires et la mortalité toutes causesconfondues 20,21,22, la relation entre l’IMC et l’endométriose n’a pas encore été examinée.

Cette étude visait à examiner l’association entre l’IMC et la prévalence de l’endométriose dans la population américaine en utilisant les données du National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999-2006. En évaluant si l’IMC est lié à la présence d’endométriose, cette étude cherche à clarifier sa pertinence potentielle en tant qu’indicateur non invasif et à établir une base pour de futures recherches intégrant des diagnostics cliniquement confirmés.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Protocole

Source des données

NHANES est un programme de surveillance représentatif au niveau national qui évalue la santé et la nutrition des individus aux États-Unis. L’enquête est menée par le National Center for Health Statistics (NCHS) et s’appuie sur un cadre d’échantillonnage stratifié et à plusieurs étapes pour recruter une cohorte basée sur la population. Les informations sont recueillies par entretiens structurés, examens physiques standardisés et évaluations en laboratoire. Toutes les procédures d’enquête sont approuvées par le Conseil d’éthique du NCHS, et le consentement éclairé est obtenu de tous les participants. Parce que le NHANES publie des fichiers d’usage public entièrement déconnectés, une approbation éthique institutionnelle supplémentaire n’est pas requise pour des analyses secondaires telles que la présente étude.

Population étudiée

Les données ont été extraites des cycles NHANES 1999-2006 car les informations sur l’endométriose n’ont été collectées que durant ces années d’enquête (Figure 1). Le jeu de données initial comprenait 41 474 participants. Nous avons d’abord exclu 20 264 participants masculins, ne laissant que 21 210 participants éligibles. Nous avons ensuite exclu 15 653 sujets sans données d’endométriose, 3 088 sans données MCMI et 156 sans mesures de poids, aboutissant à un échantillon analytique final de 2 313 sujets.

Évaluation de l’endométriose

L’endométriose a été évaluée par auto-rapport. Les participants ont été interrogés : « Avez-vous déjà été diagnostiqué avec une endométriose par un médecin ? » Ceux qui répondaient « oui » étaient classés comme ayant de l’endométriose.

Évaluation de l’IMC

Dans cette étude, l’IMC était la variable indépendante. Il a été calculé à l’aide de TG (mg/dL), FBG (mg/dL), HDL-C (mg/dL), WC (cm) et hauteur (cm) selon laformule suivante 18.

figure-protocol-1

Covariables

D’après la littératureantérieure 17, cette analyse a ajusté selon l’âge (années), le ratio pauvreté-revenu (PIR), la race (Blancs, Noirs, Hispaniques et autres), l’IMC (kg/m²), le niveau d’éducation (inférieur au lycée, diplômé du lycée, plus que le lycée), le statut tabagiste (oui/non), la consommation d’alcool (oui/non), les antécédents de diabète (oui/non), les antécédents d’hypertension (oui/non), l’état civil (mariés, Jamais marié, séparé), âge à la ménarche (années), parité (époques), et usage d’hormones exogènes (oui/non). L’IMC était calculé en poids en kg divisé par la hauteur enm 2. Le RPP représentait le ratio entre le revenu annuel des ménages et le seuil fédéral de pauvreté. Fumer était défini comme avoir fumé ≥100 cigarettes au cours de sa vie, et la consommation d’alcool comme avoir consommé ≥12 boissons alcoolisées. Le diabète et l’hypertension ont été identifiés à partir de diagnostics médicaux auto-déclarés. L’utilisation d’hormones exogènes était définie comme l’utilisation d’agents hormonaux féminins.

Analyse statistique

Le cadre complexe d’échantillonnage NHANES a été pris en compte, et des poids d’enquête ont été appliqués pour générer des estimations représentatives de la population. Les valeurs manquantes de covariables ont été corrigées par des imputations multiples. Les variables continues étaient présentées comme des moyennes avec des erreurs standard, tandis que les variables catégorielles étaient résumées en comptages et pourcentages. La relation entre l’IMC et l’endométriose a été examinée à l’aide d’une régression logistique multivariée pondérée, et les résultats ont été exprimés sous forme de rapports de cotes ajustés (OR) avec des intervalles de confiance (IC) à 95 %.

Les associations potentielles non linéaires ont été examinées à l’aide des modèles23,24 de spline cubique restreinte pondérée (RCS) équipés du paquet rms. Conformément à la règle de placement par défaut des nœuds des RMS, trois nœuds étaient placés aux 10e, 50e et 90e percentiles de la distribution MCMI. Des valeurs p ont été rapportées à la fois pour le test d’association globale et pour le test de non-linéarité. Des analyses de sous-groupes ont été réalisées sur des covariables prédéfinies.

Pour les analyses de sensibilité, l’appariement des scores de propension (PSM) a été réalisé avec le package MatchIt en utilisant un appariement 1:3 du voisinle plus proche 25,26. Le modèle du score de propension comprenait l’âge, le RIP, la race, l’IMC, le niveau d’éducation, le tabagisme, la consommation d’alcool, le diabète, l’hypertension, l’état civil, l’âge à la ménarche, la parité et l’utilisation d’hormones exogènes. Aucun étrier n’a été spécifié. La qualité de l’appariement a été évaluée sur la base de l’équilibre des covariables post-appariement, et la régression logistique pondérée a été répétée dans la cohorte appariée. Les valeurs P bilatérales < 0,05 étaient considérées comme statistiquement significatives. Les packages R utilisés dans les analyses sont listés dans le Tableau des Matériaux.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Résultats

Caractéristiques des participants

Le tableau 1 présente les caractéristiques de référence des participants, classés en groupe témoin (n = 2 139) et groupe d’endométriose (n = 174). L’analyse a révélé que, comparé au groupe témoin, le groupe endométriose présentait un MCMI et un âge moyen significativement plus élevés. Une différence raciale notable a été observée, avec une proportion plus élevée de personnes blanches dans le g...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Discussion

Cette étude est la première à explorer la relation entre l’ICM et l’endométriose chez les femmes américaines en utilisant les données NHANES de 1999 à 2006. Nos résultats démontrent une association positive significative entre des niveaux plus élevés d’IMC et la prévalence de l’endométriose, même après ajustement pour plusieurs facteurs de confusion. Ces résultats indiquent une association constante entre des niveaux plus élevés d’IMC et l’endométriose, suggérant que l’IMC pourrait reflé...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Déclarations de divulgation

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Paquet forestploter (version 1.1.2)CRANN/APackage R utilisé pour générer des parcelles forestières.
Pack MatchIt (version 4.5.5)CRANN/APackage R utilisé pour l’appariement du score de propension au plus proche voisin 1:3.
Kit souris (version 3.16.0)CRANN/APackage R utilisé pour l’imputation multiple des données manquantes de covariables.
Jeu de données NHANES (1999&ndash ; 2006)Centers for Disease Control and Prevention (CDC), États-UnisN/AEnsemble de données public issu de l’Enquête nationale sur la santé et la nutrition (NHANES). Consulté depuis : https://www.cdc.gov/nchs/nhanes
R logiciel (version 4.5.1)Fondation R pour l’informatique statistiqueRRID : SCR_001905Environnement de calcul statistique utilisé pour toutes les analyses.
Paquet RMS (Version 6.8-1)CRANN/APackage R utilisé pour la modélisation à splines cubiques restreintes.
Package d’enquête (versions 4.4-2)CRANN/AR package utilisé pour les analyses de régression pondérées par enquête NHANES.

Références

  1. Ma, J., et al. Single-cell transcriptomic analysis of endometriosis provides insights into fibroblast fates and immune cell heterogeneity. Cell Biosci. 11, 125(2021).
  2. Guerriero, S., et al. Advances in imaging for assessing pelvic endometriosis. Diagnostics (Basel). 12 (12), 2960(2022).
  3. Hung, S. W., Zhang, R., Tan, Z., Chung, J. P. W., Zhang, T., Wang, C. C. Pharmaceuticals targeting signaling pathways of endometriosis as potential new medical treatment: a review. Med Res Rev. 41 (4), 2489-2564 (2021).
  4. Qin, R., Tian, G., Liu, J., Cao, L. The gut microbiota and endometriosis: from pathogenesis to diagnosis and treatment. Front Cell Infect Microbiol. 12, 1069557(2022).
  5. Abomaray, F., Gidlöf, S., Bezubik, B., Engman, M., Götherström, C. Mesenchymal stromal cells support endometriotic stromal cells in vitro. Stem Cells Int. 2018, 7318513(2018).
  6. Pušić, M., et al. Antibody arrays identified cycle-dependent plasma biomarker candidates of peritoneal endometriosis. J Pers Med. 12 (6), 852(2022).
  7. Zhang, L., et al. Serum exosomal microRNAs as potential circulating biomarkers for endometriosis. Dis Markers. 2020, 2456340(2020).
  8. Piñeiro-Pérez, R., Abal, M., Muinelo-Romay, L. Liquid biopsy for monitoring EC patients: towards personalized treatment. Cancers (Basel). 14 (6), 1405(2022).
  9. Rahmioglu, N., et al. Genome-wide enrichment analysis between endometriosis and obesity-related traits reveals novel susceptibility loci. Hum Mol Genet. 24 (4), 1185-1199 (2015).
  10. Li, B., Zhang, Y., Zhang, L., Zhang, L. Association between endometriosis and metabolic syndrome: a cross-sectional study based on the National Health and Nutrition Examination Survey data. J Obstet Gynaecol. 39 (1), 2254844(2023).
  11. Crook, D., Howell, R., Sidhu, M., Edmonds, D. K., Stevenson, J. C. Elevated serum lipoprotein(a) levels in young women with endometriosis. Metabolism. 46 (7), 735-739 (1997).
  12. Herup-Wheeler, T., et al. High-fat diets promote peritoneal inflammation and augment endometriosis-associated abdominal hyperalgesia. Front Endocrinol (Lausanne). 15, 1336496(2024).
  13. Yong, S. -B., Song, Y., Kim, Y. -H. Visceral adipose tissue macrophage-targeted TACE silencing to treat obesity-induced type 2 diabetes. Biomaterials. 148, 81-89 (2017).
  14. Taniguchi, F., et al. Gonadotropin-releasing hormone analogues reduce the proliferation of endometrial stromal cells but not endometriotic cells. Gynecol Obstet Invest. 75 (1), 9-15 (2012).
  15. Chen, J. -P., et al. Effects of dysregulated glucose metabolism on the occurrence and ART outcome of endometriosis. Eur J Med Res. 28, 305(2023).
  16. Xin, Q., Li, H. -J., Chen, H. -K., Zhu, X. -F., Yu, L. Causal effects of glycemic traits and endometriosis: a bidirectional and multivariate Mendelian randomization study. Diabetol Metab Syndr. 16, 77(2024).
  17. Cao, Y., Yang, Q., Mai, Q., Wuliu, J., Deng, K. Relationship between triglyceride-glucose index and endometriosis: a cross-sectional analysis. BMC Womens Health. 24, 447(2024).
  18. Guo, Y., Su, W., Tao, L., Zhang, G., Wang, K. The association between modified cardiometabolic index with non-alcoholic fatty liver disease and liver fibrosis: a cross-sectional study. BMC Gastroenterol. 25, 265(2025).
  19. Wang, J., et al. Association between cardiometabolic index and endometriosis: a cross-sectional study on NHANES. Lipids Health Dis. 23 (1), 328(2024).
  20. Xi, W., Yang, A. Association between cardiometabolic index and controlled attenuation parameter in U.S. adults with NAFLD: findings from NHANES (2017-2020). Lipids Health Dis. 23, 40(2024).
  21. Song, J., et al. Non-linear associations of cardiometabolic index with insulin resistance, impaired fasting glucose, and type 2 diabetes among US adults: a cross-sectional study. Front Endocrinol (Lausanne). 15, 1341828(2024).
  22. Xu, B., et al. Is systemic inflammation a missing link between cardiometabolic index with mortality? Evidence from a large population-based study. Cardiovasc Diabetol. 23, 212(2024).
  23. Desquilbet, L., Mariotti, F. Dose-response analyses using restricted cubic spline functions in public health research. Stat Med. 29 (9), 1037-1057 (2010).
  24. Harrell, F. E. Regression modeling strategies: with applications to linear models, logistic and ordinal regression, and survival analysis. , Springer International Publishing. Cham. (2015).
  25. Ho, D. E., Imai, K., King, G., Stuart, E. A. MatchIt: nonparametric preprocessing for parametric causal inference. J Stat Softw. 42 (8), (2011).
  26. Rosenbaum, P. R., Rubin, D. B. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika. 70 (1), 41-55 (1983).
  27. Cromeens, M. G., Carey, E. T., Robinson, W. R., Knafl, K., Thoyre, S. Timing delays and pathways to diagnosis of endometriosis: a scoping review protocol. BMJ Open. 11 (6), e049390(2021).
  28. DiVasta, A. D., Vitonis, A. F., Laufer, M. R., Missmer, S. A. Spectrum of symptoms in women diagnosed with endometriosis during adolescence vs adulthood. Am J Obstet Gynecol. 218 (3), 324.e1-324.e11 (2018).
  29. Maulenkul, T., et al. Understanding the impact of endometriosis on women's life: an integrative review of systematic reviews. BMC Womens Health. 24 (1), 524(2024).
  30. Missmer, S. A., et al. Impact of endometriosis on life-course potential: a narrative review. Int J Gen Med. 14, 9-25 (2021).
  31. Zarbo, C., et al. Negative metacognitive beliefs predict sexual distress over and above pain in women with endometriosis. Arch Womens Ment Health. 22 (5), 575-582 (2018).
  32. Hudson, N., et al. We needed to change the mission statement of the marriage': biographical disruptions, appraisals and revisions among couples living with endometriosis. Sociol Health Illn. 38 (5), 721-735 (2016).
  33. Roomaney, R., Kagee, A. Salient aspects of quality of life among women diagnosed with endometriosis: a qualitative study. J Health Psychol. 23 (7), 905-916 (2018).
  34. Hämmerli, S., et al. Does endometriosis affect sexual activity and satisfaction of the male partner. J Sex Med. 15 (6), 853-865 (2018).
  35. Vahiddastjerdi, M., Vaghar, M. E., Manesh, A. H. An evaluation of the effect of lifestyle on the incidence of endometriosis. Maedica (Bucur). 18 (3), 432-436 (2023).
  36. Bravi, F., et al. Tobacco smoking and risk of endometriosis: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 4 (12), e006325(2014).
  37. Weisberg, E., Fraser, I. S. Contraception and endometriosis: challenges, efficacy, and therapeutic importance. Open Access J Contracept. 6, 105-115 (2015).
  38. Tosti, C., et al. Hormonal therapy for endometriosis: from molecular research to bedside. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 209, 61-66 (2017).
  39. Park, S., Chung, C. Differences in metabolic syndrome indicators by body mass index of women with endometriosis. Nurs Open. 8 (6), 3306-3314 (2021).
  40. Muneyyirci-Delale, O., et al. Prevalence of metabolic syndrome and changes in lipid profile of women with endometriosis during treatment. Fertil Steril. 94 (4), S206(2010).
  41. Takeda, K., et al. Association of periodontal pocket area with type 2 diabetes and obesity: a cross-sectional study. BMJ Open Diabetes Res Care. 9 (1), e002139(2021).
  42. Mohamad, N. -V., et al. The relationship between circulating testosterone and inflammatory cytokines in men. Aging Male. 22 (2), 129-140 (2019).
  43. Verit, F. F., Erel, O., Celik, N. Serum paraoxonase-1 activity in women with endometriosis and its relationship with the stage of the disease. Hum Reprod. 23 (1), 100-104 (2008).
  44. Giudice, L. C. Clinical practice: endometriosis. N Engl J Med. 362 (25), 2389-2398 (2010).
  45. Melo, A. S., et al. Unfavorable lipid profile in women with endometriosis. Fertil Steril. 93 (7), 2433-2436 (2009).
  46. Shafrir, A. L., et al. Validity of self-reported endometriosis: a comparison across four cohorts. Hum Reprod. 36 (5), 1268-1278 (2021).
  47. Gouesbet, S., et al. Reliability of self-reported endometriosis and adenomyosis data in online surveys: results from the ComPaRe-Endometriosis e-cohort. Hum Reprod. 40 (11), 2181-2188 (2025).

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Réimpressions et autorisations

Mots-clés

Risque d endom triosegraisse visc ralem tabolisme lipidiquecohorte NHANESr gression logistiquespline cubique restreinteappariement par score de propensionassociation de biomarqueursmaladie m tabolique
Contactez-nous
Recommander à la bibliothèque

Confidentialité

Conditions d'utilisation

Politiques

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Tous droits réservés.