Un flux de travail analytique basé sur GBD 2021 pour estimer la charge globale des néoplasies attribuable à une faible activité physique

Résumé

Ce protocole démontre un flux de travail reproductible pour extraire, traiter, analyser et visualiser les estimations GBD 2021 des néoplases attribuables à une faible activité physique. Ce flux de travail permet aux chercheurs d’évaluer les indicateurs de fardeau, les tendances temporelles, les composantes de décomposition, les inégalités socioéconomiques et les projections basées sur des modèles à l’aide de données standardisées au niveau de la population.

Résumé

Ce protocole décrit un flux de travail analytique reproductible pour estimer la charge globale des néoplasies attribuable à une faible activité physique à l’aide des données de la charge mondiale de la maladie 2021. Le flux de travail comprend l’extraction de données à partir de l’outil de résultats GBD, la définition des critères éligibles et des catégories d’exposition, l’estimation des décès, les années de vie ajustées en fonction du handicap et les taux standardisés par âge, une analyse des tendances temporelles utilisant le changement annuel estimé en pourcentage et la régression du point de jonction, une analyse de décomposition, une évaluation des inégalités socioéconomiques et une projection bayésienne par période d’âge et cohorte. Le protocole décrit également comment interpréter les intervalles d’incertitude, les composantes de décomposition et les métriques d’inégalité dans le contexte d’estimations modélisées au niveau de la population. À titre d’application représentative, le flux de travail a été appliqué au cancer colorectal et au cancer du sein féminin attribuable à une faible activité physique dans 204 pays et territoires de 1990 à 2021, avec des projections jusqu’en 2045. Ce protocole peut être adapté à d’autres paires risque-résultat GBD lorsque les chercheurs ont besoin d’une approche structurée pour l’estimation de la charge attribuable au risque, la caractérisation des tendances, l’évaluation des inégalités et l’analyse de projections.

Introduction

Les néoplasies représentent une catégorie importante de maladies non transmissibles (MDN) contribuant à la mortalité et au handicap mondiaux, posant un défi crucial pour la santé publique à l’échelle mondiale. Les données de Globocan 2022 ont révélé 19,96 millions de nouveaux cas de néoplasie et 9,74 millions de décès dans le monde, les cancers du poumon, du sein (féminin) et colorectaux constituant les cancers prédominants. L’incidence du cancer devrait atteindre 35 millions par an d’ici 2050 (augmentation de 77 % par rapport à 2022), les pays affichant de faibles scores sur l’Indice de développement humain (IDH) étant projetés pour une hausse de 142 %, portée par les transitions démographiques. L’expansion démographique, le vieillissement de la population, les systèmes de dépistage déficients et l’accès limité aux traitements dans les régions à faible IDH alimentent ces tendances, créant un impératif pour une répartition équitable des ressources oncologiques^{mondiales 1}.

Une faible activité physique (LPA) est un déterminant modifié établi pour les MNT majeures, couvrant les cancers, les troubles métaboliques et les troubles neuropsychiatriques ^2,3,4. L’APL constitue un fardeau sanitaire mondial important, affichant une augmentation de 6,6 % de la prévalence standardisée par âge depuis 2000 et contribuant à 7,2 % de la mortalité mondiale toutes causes confondues en 2022^(5,6). Une activité physique modérée (AP) confère une protection significative contre les cancers du sein (HR 0,90 ; IC 95 % : 0,87–0,93), du côlon (HR 0,84 ; IC 95 % : 0,77–0,91) et du rectum (HR 0,87 ; IC 95 % : 0,80–0,95), avec des réductions parallèles de la mortalité spécifique^{au site 7}. Pour promouvoir l’AP essentielle dans le monde, de nombreux pays et régions ont élaboré des lignes directrices nationales sur l’AP adaptées à leurs contextes spécifiques (par exemple, le Canada, le Royaume-Uni et les États-Unis), largement diffusées par des organisations telles que l’Organisation mondiale de la santé (OMS) et l’Union européenne. Malheureusement, seuls 72,5 % des adultes dans le monde atteignent les niveaux minimaux recommandés de PA définis dans les recommandations de santé^{publique 8}.

Atténuer la faible charge néoplasmique attribuable à l’activité physique est essentielle pour atteindre l’objectif de développement durable (ODD) 2030 des Nations Unies : réduction d’un tiers de la mortalité prématurée des MNT par prévention et soins⁹. Produire des preuves solides pour élucider la relation entre l’APL et les néoplasies est essentiel pour orienter les futures politiques de santé. L’Étude mondiale sur la charge des maladies, des blessures et des facteurs de risque 2021 (GBD 2021) fournit des estimations comparables au niveau de la population de la mortalité, des années de vie ajustées au handicap (DALY) et du fardeau attribuable au risque dans 204 pays et territoires de 1990 à 2021, en utilisant des approches épidémiologiques standardisées. Dans GBD 2021, les estimations des maladies et blessures couvrent 371 maladies et blessures, tandis que l’analyse des facteurs de risque estime l’exposition, le risque relatif, les fractions attribuables à la population et la charge attribuable pour 88 facteurs^{de risque 10}. Cependant, moins d’études ont permis un flux de travail progressif et reproductible pour extraire les données de néoplasmie attribuables à faible activité physique GBD 2021 et appliquer des analyses de tendance, de décomposition, d’inégalités et de projection au sein d’un seul protocole. Ce manuscrit comble cette lacune méthodologique en détaillant les procédures d’extraction des données, de définition des variables, de modélisation statistique et d’interprétation pour cette paire risque-résultat spécifique GBD. Ce protocole décrit une analyse secondaire reproductible des estimations GBD 2021 pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique dans 204 pays et territoires de 1990 à 2021, avec des projections jusqu’en 2045. Les objectifs étaient de quantifier les décès, les ADAY, les taux standardisés par âge, les tendances temporelles, les composantes de décomposition, les inégalités socioéconomiques et la charge projetée, sans inférer des effets de causalité individuelle ou d’intervention directe.

Ce flux de travail a été choisi car il intègre plusieurs composantes analytiques complémentaires dans un cadre reproductible unique. Comparé aux études qui ne rapportent que des estimations descriptives du GBD ou des métriques de tendance uniques, ce protocole combine l’estimation de la charge de charge, l’EAPC, la régression du point de jonction, l’analyse de décomposition, l’évaluation des inégalités et la projection BAPC, permettant aux utilisateurs d’examiner non seulement l’ampleur de la charge mais aussi les changements temporels, les moteurs démographiques, les gradients socioéconomiques et les tendances futures. Le protocole est applicable aux chercheurs menant des analyses secondaires d’estimations attribuables au risque des GBD, en particulier lorsque l’objectif est de comparer les schémas de charge selon le temps, le sexe, les groupes d’âge, les pays, les régions ou les catégories SDI.

Protocole

Cette étude utilisait des estimations publiques et désidentifiées du GBD au niveau de la population 2021. Aucune donnée individuelle de participants humains n’a été consultée. L’étude GBD 2021 a reçu une dérogation au consentement éclairé du Conseil d’examen institutionnel de l’Université de Washington ; par conséquent, aucune approbation éthique institutionnelle supplémentaire n’était requise pour cette analyse secondaire.

REMARQUE : Ce protocole décrit un flux de travail reproductible pour réaliser une analyse secondaire des estimations GBD 2021 pour les^{néoplasmes 11} attribuables à une faible activité physique. Le flux de travail comprend l’extraction de données, la définition des variables, l’estimation de la charge de charge, l’analyse des tendances temporelles, l’analyse de décomposition, l’évaluation des inégalités et la projection bayésienne-période-cohorte. Les résultats sont présentés pour illustrer l’application du protocole plutôt que pour établir une relation causale primaire. Le flux de travail analytique comprenait six étapes séquentielles : extraction des estimations GBD 2021, définition de l’exposition, issues de la maladie et strates SDI, estimation des décès, DALY, taux de mortalité standardisé par âge (ASMR) et taux DALYs standardisé par âge (ASDR), analyse des tendances temporelles utilisant l’évolution annuelle estimée (EAPC) et les analyses de régression des points de jonction, décomposition et inégalités, ainsi que projection bayésienne par période d’âge et cohorte jusqu’en 2045. Chaque résultat et chaque figure a été généré à partir de l’une de ces étapes analytiques liées.

1. Identification et accès aux sources de données

1. Accédez à l’outil de résultats Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   1. Ouvrez un navigateur web et accédez à l’outil Global Burden of Disease Results à https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/.
   2. Sélectionnez GBD 2021 comme version d’étude parmi les options de jeu de données disponibles.
   3. Sélectionnez Facteurs de risque dans le menu de la hiérarchie des causes.
2. Définir les issues de la maladie et les facteurs de risque.
   1. Sélectionnez les néoplasies comme catégorie de maladie.
   2. Sélectionnez une faible activité physique comme facteur de risque.
   3. Sélectionnez les décès, et les années de vie ajustées en fonction de l’invalidité (DALY) comme mesures de résultat.
3. Spécifiez la population, la géographie et la période.
   1. Sélectionnez séparément les deux sexes, Homme et Femelle , pour des analyses spécifiques au sexe.
   2. Sélectionnez tous les groupes d’âge disponibles ≥25 ans.
   3. Sélectionnez les 204 pays et territoires.
   4. Situez la période d’analyse de 1990 à 2021.
4. Extraire les mesures de résultats standardisées par âge.
   1. Activez la standardisation par âge en utilisant la population standard GBD 2021.
   2. Sélectionnez le taux de mortalité standardisé par âge (ASMR) et le taux DALYs standardisé selon l’âge (ASDR) comme variables de sortie.
   3. Inclure des intervalles d’incertitude (UI) de 95 % pour toutes les estimations extraites.
   4. Exportez les données extraites au format CSV pour une analyse en aval.
   5. Pour la reproductibilité, utilisez les sélections suivantes de l’outil de résultats GBD : version de l’étude : GBD 2021 ; Contexte : Facteurs de risque ; Risque : Faible activité physique ; cause : Néoplasies ; mesures : décès et DALYs ; métriques : nombre et taux ; âges : Âges standardisés et tous les groupes d’âge disponibles de 5 ans âgés de ≥ 25 ans ; sexes : Homme, et Femme ; emplacements : Global, 21 régions GBD, régions SDI, et 204 pays et territoires ; Années : 1990–2021.
   6. Exportez l’estimation moyenne, l’intervalle d’incertitude inférieur et l’intervalle d’incertitude supérieur pour chaque strate au format CSV.
5. Obtenir des données stratifiées par indice sociodémographique (IDS).
   1. Permettre la stratification par indice sociodémographique (SDI).
   2. Extraire les données ASMR et ASDR spécifiques à l’IDS pour des analyses comparatives.
6. Accédez aux sources de données sous-jacentes.
   1. Consultez l’outil de sources d’entrée de données GBD 2021 à https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021.
   2. Examinez la documentation accessible au public décrivant les sources de données primaires, y compris les systèmes d’enregistrement civil, les enquêtes de population, les dossiers médicaux et les registres de maladies.

2. Définition des variables clés et des critères de classification

1. Définissez les néoplases.
   1. Définissez les néoplases comme des tumeurs malignes selon la hiérarchie des causes du Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   2. Inclure uniquement les néoplasies malignes caractérisées par une prolifération cellulaire incontrôlée résultant d’une dysrégulation génétique et épigénétique.
   3. Excluez les néoplasies bénignes de toutes les analyses.
2. Définissez une faible activité physique.
   1. Définir l’intensité de l’activité physique à l’aide des valeurs métaboliques équivalentes de la tâche (MET), où 1 MET équivaut à une consommation d’oxygène de 3,5 mL O₂/kg/min au repos.
   2. Calculez les niveaux d’activité physique hebdomadaires en utilisant le total des minutes MET par semaine.
   3. Classez les niveaux d’activité physique en quatre^{catégories 12,13} :
      Moins de 600 minutes MET-par semaine.
      600 à 3 999 minutes MET-minutes par semaine.
      4 000 à 7 999 minutes MET-minutes par semaine.
      8 000 minutes MET ou plus par semaine.
   4. Définir une faible activité physique comme inférieure à 4 000 minutes MET par semaine, conformément à la méthodologie d’attribution des risques GBD 2021.
      REMARQUE : Ce seuil a été adopté à partir de la définition d’attribution du risque GBD 2021 et n’a pas été sélectionné de novo dans la présente étude. Il a été utilisé pour maintenir la cohérence avec le cadre d’évaluation comparative des risques du GBD et la comparabilité avec d’autres estimations basées sur le GBD.
3. Définissez SDI.
   1. Définissons l’IDS comme un indicateur composite allant de 0 à 1.
   2. Calculez l’IDS à l’aide de la moyenne géométrique du revenu standardisé par habitant, de la scolarité et du taux de fécondité chez les personnes de moins de 25 ans.
   3. Classer les pays et régions en cinq catégories^{d’IDS : 14} : Bas, Bas-Moyen, Moyen, Haut-Moyen et Haut.
   4. Attribuer des pays à l’une des 21 régions GBD en fonction de la stratification SDI.
4. Définissez les néoplasies attribuables à une faible activité physique.
   1. Identifier les néoplasies attribuables à une faible activité physique à l’aide du cadre d’évaluation comparative des risques GBD 2021.
      1. Dans ce cadre, opérationnalisez la faible charge attribuable à l’activité physique en combinant les distributions d’exposition, les risques relatifs risque-résultats et le niveau minimal théorique d’exposition au risque pour estimer les fractions attribuables à la population. Ensuite, appliquez cela aux décès et aux AVI pour les résultats éligibles aux néoplasies.
   2. Inclure le cancer colorectal et le cancer du sein féminin comme résultats de néoplasie attribuables à une faible exposition à l’activité physique.
      REMARQUE : Ainsi, dans cette étude, les néoplasies attribuables à une faible activité physique ne concernent que le cancer colorectal et le cancer du sein féminin tels que définis dans le cadre d’évaluation comparative du risque GBD 2021, et non toutes les tumeurs malignes.

3. Estimation de la charge globale des néoplasies attribuable à une faible activité physique.

1. Extraire les indicateurs de charge de la maladie.
   1. Données sur les décès importés et les années de vie ajustées par handicap (DALY) pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique, issues de l’outil de résultats Global Burden of Disease (GBD) 2021, suivant le cadre standard d’évaluation comparative des risques du GBD.
   2. Extraire les taux de mortalité standardisés par âge (ASMR) et les taux DALYs standardisés par âge (ASDR) pour 100 000 habitants en utilisant la population standard GBD 2021.
   3. Conserver les intervalles d’incertitude correspondants de 95 % pour toutes les estimations extraites, telles que fournies par la méthodologie GBD 2021.
2. Calculez les années de vie ajustées en fonction du handicap.
   1. Définissez les années de vie ajustées par handicap (DALY) comme la somme des années de vie perdues (YLL) et des années vécues avec invalidité (YLD), en suivant les définitions standard des GBD.
   2. Calculez les YLL en multipliant la mortalité spécifique à l’âge par l’espérance de vie de référence spécifiée dans le tableau de vie GBD 2021.
   3. Calculez les YLD en multipliant les cas incidents par les pondérations d’invalidité spécifiques à la maladie et la durée de la maladie, comme décrit dans la méthodologie GBD.
   4. Vérifiez que les valeurs DALY calculées correspondent aux estimations rapportées par GBD 2021.

4. Analyse des tendances temporelles

1. Estimation du pourcentage^{annuel 15,16}.
   1. Importez les données ASMR et ASDR dans le logiciel R (version 4.4.2).
   2. Appliquez la transformation logarithmique naturelle aux taux standardisés par âge.
   3. Ajustez les modèles de régression linéaire avec l’année civile comme variable indépendante pour évaluer les tendances temporelles, en suivant les méthodes établies d’analyse des tendances épidémiologiques.
   4. Calculez le changement annuel estimé en pourcentage (EAPC) à partir de la pente de régression en utilisant la transformation exponentielle standard.
   5. Classez les tendances comme augmentatrices, décroissantes ou stables en fonction du fait que l’intervalle de confiance à 95 % de l’EAPC soit au-dessus, en dessous ou incluant zéro.
2. Effectuer une analyse de régression par point de jonction.
   1. Ouvrir le programme de régression Joinpoint (version 5.3.0 ; Institut national du cancer).
   2. Importez les jeux de données ASMR et ASDR dans le logiciel.
   3. Sélectionnez un modèle de régression log-linéaire pour l’analyse des tendances, conforme aux directives méthodologiques de^{Joinpoint 17}.
   4. Spécifiez un minimum de 0 et un maximum de 6 points de jonction.
   5. Sélectionnez la méthode du critère d’information bayésienne (BIC) basée sur les données avec optimisation BIC pondérée pour déterminer les points de jonction optimaux.
      1. Sélectionnez le maximum de six points de jonction selon la durée de la série temporelle annuelle de 1990 à 2021 et les recommandations par défaut du programme de régression des points de jonction.
      2. Déterminez le nombre final de points de jonction à l’aide du BIC piloté par les données.
   6. Effectuez l’analyse pour calculer la variation annuelle en pourcentage (APC) et la variation moyenne annuelle en pourcentage (AAPC) avec des intervalles de confiance de 95 %. Pour les strates avec des données rares ou des estimations annuelles instables, les APC spécifiques à chaque segment ont été interprétés avec prudence et n’ont pas été mis en avant à moins que la tendance ajustée ne soit soutenue par des intervalles d’incertitude correspondants et soit épidémiologiquement plausible.
   7. Exportez les résultats des APC et AAPC pour une analyse en aval.
      REMARQUE : EAPC et la régression des points de jonction ont été utilisées à des fins différentes. L’EAPC a fourni une estimation sommaire unique de la tendance log-linéaire moyenne entre 1990 et 2021, tandis que la régression par point de jonction a identifié les périodes calendaires au cours desquelles le taux de variation a évolué et a estimé les CPA spécifiques à chaque segment. Par conséquent, EAPC a été utilisé pour la comparaison globale entre les strates, tandis que la régression des points de jonction a été utilisée pour décrire les schémas d’inflexion temporelle.

5. Analyse de la décomposition

1. Préparez les entrées de décomposition.
   1. Stratifier les données sur la mortalité et les ADA par groupe d’âge, année civile et région géographique.
   2. Importez des jeux de données stratifiés dans JD_GBDR logiciel (version 2.37.1).
2. Effectuer une analyse de décomposition.
   1. Décomposer les variations de mortalité et d’ADLY entre certains moments en vieillissement, croissance démographique et changements épidémiologiques en utilisant des méthodes de décomposition^{établies 18}.
   2. Quantifier la contribution de chaque composant aux changements globaux de la charge de la maladie.
      1. Interprétez les contributions en pourcentage comme la contribution proportionnelle du vieillissement, de la croissance démographique et du changement épidémiologique à la variation nette des décès ou DALY entre deux moments temporels.
      2. Des valeurs dépassant 100 % ou des valeurs négatives peuvent survenir lorsqu’un composant augmente la charge tandis qu’un autre la compense ; interpréter ces valeurs comme des effets de décomposition mathématiques plutôt que comme des effets biologiques directs.
   3. Résultats de décomposition des exportations pour les analyses globales, au niveau SDI et régionales GBD.

6. Analyse des inégalités en santé

1. Préparez les données pour l’évaluation des inégalités.
   1. Classez tous les pays et territoires selon leurs valeurs de SDI, du plus bas au plus élevé.
   2. Importez ASMR et ASDR dans le logiciel R (version 4.4.2).
2. Calculez l’indice de pente de l’inégalité.
   1. Attribuer un rang socio-économique relatif à chaque pays en fonction de la répartition cumulative de la population à travers les strates de l’IDS.
   2. Ajustez un modèle de régression linéaire pondérée avec ASMR ou ASDR comme variable dépendante et le rang SDI relatif comme variable indépendante.
   3. Calculer l’indice de pente d’inégalité (SII) comme la différence absolue de charge de la maladie entre les extrémités les plus élevées et les plus basses du gradient SDI, en suivant la méthodologie établie d’analyse des inégalités.
3. Calculez l’indice de concentration.
   1. Construisez des courbes de concentration en traçant les proportions cumulatives de l’ASMR ou de l’ASDR par rapport aux proportions cumulées de la population classées par IDS.
   2. Calculez l’indice de concentration (CII) comme étant deux fois la surface entre la courbe de concentration et la ligne d’égalité.
   3. Interpréter les valeurs CII proches de zéro comme une faible inégalité et les valeurs proches de −1 ou +1 comme une augmentation de l’inégalité relative, conformément aux méthodes standard de l’économie de la santé¹⁹.
4. Estimez l’incertitude pour les métriques d’inégalité.
   1. Pour l’IBS, il faut obtenir des intervalles de confiance à 95 % à partir du modèle de régression pondéré en utilisant des pondérations de population au niveau des pays.
   2. Pour l’ICI, estimez des intervalles de confiance de 95 % en utilisant le rééchantillonnage bootstrap des pays et territoires avec remplacement.
   3. Lorsque des prélevés postérieurs sont disponibles, répétez les calculs SII et CII entre les tirages et indiquez les 2,5e et 97,5e percentiles comme intervalles d’incertitude.

7. Modélisation bayésienne-période-cohorte

1. Préparez les données d’entrée pour la projection.
   1. Organiser les décès par âge, les DALY, et les données démographiques correspondantes par groupe d’âge de 5 ans et année civile de 1990 à 2021.
   2. Assurez-vous de la cohérence des définitions par groupes d’âge et des intervalles de temps sur toute la période d’observation.
2. Appliquer le modèle bayésien-période-cohorte²⁰.
   1. Importez les ensembles de données spécifiques à l’âge et à la population dans R en utilisant un cadre bayésien de modélisation des périodes d’âge et des cohortes.
   2. Spécifier les effets âge, période et cohorte comme des effets aléatoires structurés, avec des priors de marche aléatoire de second ordre utilisés pour lisser les groupes d’âge, les périodes calendaires et les cohortes de naissance adjacents.
   3. Générez des estimations postérieures des taux spécifiques à l’âge puis calculez les ASMR et ASDR projetés en utilisant la population standard GBD 2021.
   4. Évaluer l’ajustement du modèle en comparant les estimations ajustées avec celles observées durant la période historique.
   5. Effectuer une validation interne en retenant les années observées les plus récentes, en réajustant le modèle et en comparant les estimations prédites avec les valeurs observées.
3. Générez des projections futures.
   1. Prévisions des taux de mortalité standardisés par âge et des taux DALYs standardisés par âge pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique de 2022 à 2045.
   2. Extraire les estimations moyennes a posteriori et les intervalles d’incertitude correspondants à 95 % pour tous les résultats projetés. Évaluer l’incertitude de projection en utilisant des intervalles d’incertitude postérieurs à 95 %, et interpréter les estimations plus éloignées de la période observée avec une prudence croissante.
   3. Exportez les résultats de projection pour la visualisation et le rapport.

8. Analyse statistique

1. Effectuer une analyse statistique générale.
   1. Importez tous les jeux de données nettoyés dans le logiciel R (version 4.4.2).
   2. Utilisez le logiciel R pour effectuer toutes les analyses statistiques et générer des chiffres et des tableaux.
   3. Fixez la signification statistique à une valeur p bilatérale inférieure à 0,05 pour toutes les analyses.
2. Réaliser des analyses spécialisées des GBD.
   1. Importez des ensembles de données formatés GBD dans JD_GBDR logiciel (version 2.37.1).
   2. Utilisez le logiciel JD_GBDR pour effectuer des calculs de la charge des maladies, des analyses de décomposition et des visualisations standardisées des taux selon les conventions analytiques GBD.
3. Effectuer une analyse de régression par point de jonction.
   1. Téléchargez et installez le programme de régression Joinpoint (version 5.3.0) depuis le site web du National Cancer Institute (https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download).
   2. Importez des ensembles de données de taux de mortalité standardisés par âge et DALYs standardisés selon l’âge dans le logiciel Joinpoint.
   3. Sélectionnez un modèle de régression log-linéaire et exécutez une analyse de régression par point de jonction pour évaluer les tendances temporelles, en suivant la méthodologie du programme de régression par points de jonction.
   4. Estimations de la tendance à l’exportation, incluant la variation annuelle et la variation moyenne annuelle en pourcentage, avec des intervalles de confiance correspondants à 95 %.
      REMARQUE : Toutes les analyses ont été réalisées avec la version 4.4.2 du logiciel R, la version 5.3.0 du programme de régression Joinpoint, et JD_GBDR version 2.37.1. Les principaux paramètres analytiques comprenaient les modèles EAPC log-linéaires, la régression des points de jonction avec 0 à 6 points de jonction sélectionnés par le critère d’information bayésien basé sur les données, la décomposition en composantes de vieillissement, de croissance démographique et de changement épidémiologique, la régression pondérée pour les SII, le rééchantillonnage bootstrap ou les tirages postérieurs pour l’incertitude CII, et la projection bayésienne-période-cohorte jusqu’en 2045.

Résultats

La mise en œuvre réussie de ce protocole devrait générer un ensemble complet d’estimations harmonisées dérivées du GBD sur des emplacements, années, sexes, groupes d’âge, mesures et indicateurs prédéfinis. Les résultats attendus incluent des estimations de charge standardisées par âge et spécifiques à l’âge avec intervalles d’incertitude à 95 %, des estimations EAPC et des tendances de jonction, des composantes de décomposition, des métriques d’inégalités SII et CII, ainsi que des projections basées sur BAPC avec intervalles d’incertitude postérieurs. Une implémentation sous-optimale est indiquée par l’absence de strates, des étiquettes d’âge ou de localisation incohérentes, l’incapacité à reproduire les estimations rapportées par le GBD après nettoyage des données, des modèles de points de jonction instables dans des strates clairsemées, ou des intervalles de projection peu probables.

Charge mondiale des néoplasies attribuable à l’APL
En 2021, les néoplasies attribuables à l’APL ont représenté 87 440 décès mondiaux (IC à 95 % : 48 636–125 811), ce qui représente une augmentation de 95,73 % par rapport à la référence de 1990 (44 675 ; IC à 95 % : 24 963–64 997) (Tableau 1, Tableau supplémentaire 1). Après ajustement pour les différences de structure d’âge de la population, l’ASMR est passé de 1,32 (UI 95 % : 0,75–1,92) à 1,06 (UI 95 % : 0,59–1,52) pour 100 000 habitants entre 1990 et 2021. L’augmentation simultanée des décès absolus et la diminution de l’ASMR indiquent que la croissance démographique et le vieillissement ont augmenté le nombre total de décès, tandis que le taux de mortalité standardisé par âge a diminué au fil du temps. Cette réduction significative a été corroborée par un EAPC de -0,79 (IC 95 % : -0,83 à -0,75) et un AAPC de -0,70 (IC 95 % : -0,73 à -0,68) (Tableau 1, Tableau Supplémentaire 2). La modélisation de la régression par point de jonction a identifié cinq points d’inflexion temporels dans les trajectoires ASMR (1994, 2004, 2007, 2014 et 2018) grâce à une analyse de régression linéaire segmentée (Figure 1, Tableau supplémentaire 2).

De même, les DALYs liés aux néoplasies attribuables à l’APL ont augmenté d’environ 84,79 %, passant de 944 286 (UI à 95 % : 505 737–1 389 544) en 1990 à 1 744 944 (IC à 95 % : 908 799–2 545 345) en 2021 (Tableau 2, Tableau Supplémentaire 1). Malgré l’augmentation des charges absolues, l’ASDR est passée de 25,16 (UI à 95 % : 13,67–37,09) à 20,50 (UI à 95 % : 10,73–29,89) pour 100 000 habitants entre 1990 et 2021, soit une réduction de 18,51 % (UI à 95 % : -26,10 à -10,09). Cette atténuation séculaire a suivi des tendances temporelles significatives (EAPC : -0,76, IC à 95 % : -0,82 à -0,70 ; AAPC : -0,68, IC à 95 % : -0,72 à -0,64) (Tableau 2, Tableau Supplémentaire 2). La régression par point de jonction a confirmé les points d’inflexion de tendance en 1994, 2004, 2007, 2014 et 2018 (Figure 1, Tableau supplémentaire 2).

En 2021, la CRC constituait le principal contributeur aux néoplasies attribuables à la mortalité par LPA, affichant un ASMR de 0,87 (IC 95 % : 0,55–1,19) pour 100 000 habitants, tandis que les femmes BC ont manifesté un ASMR relativement plus faible de 0,19 (IC 95 % : 0,04–0,34) pour 100 000. De 1990 à 2021, tous les sous-types de néoplasmes ont présenté des tendances de mortalité à la baisse, caractérisées par un EAPC de -0,82 (IC 95 % : -0,86 à -0,78) et un AAPC de -0,72 (IC 95 % : -0,74 à -0,70) pour la CRC, et des valeurs correspondantes de -0,66 (IC 95 % : -0,72 à -0,61) et -0,56 (IC 95 % : -0,58 à -0,55) pour la BC. Ces schémas temporels dans l’ASDR ont suivi les trajectoires de l’ASMR pour tous les sous-types de maladies, la CRC montrant les réductions les plus marquées (baisse de l’ASDR : 20,34 %, IC à 95 % : -27,99 à -10,82) (Tableau 1, Tableau 2, Tableau Supplémentaire 3, Figure Supplémentaire 1). Pour améliorer la lisibilité, le texte principal se concentre sur les résultats globaux, spécifiques au sexe et stratifiés selon les IDS, tandis que des estimations détaillées au niveau des pays et des régions sont rapportées dans les documents complémentaires.

Charge mondiale des néoplasies attribuable à l’APL : stratification par âge sexuel
La charge mondiale des néoplasmes attribuable à l’APL présentait une répartition des âges unimodale caractéristique, avec une escalade initiale suivie d’un déclin progressif, touchant de manière disproportionnée les femmes. En 2021, les taux de mortalité ont culminé entre 80 et 84 ans pour les deux sexes, tandis que les DALY ont atteint leur apogée plus tôt, à 70 à 74 ans. L’ASMR et l’ASDR ont montré une élévation progressive avec l’âge, atteignant des niveaux maximaux chez les populations âgées. Notamment, la décélération des incréments liés à l’âge et des réductions absolues était limitée aux hommes âgés. Les femmes ont maintenu des ratios de taux élevés dans toutes les catégories d’âge, avec des schémas épidémiologiques restant cohérents avec les observations de 1990 (Figure 2, Tableau supplémentaire 4, Tableau supplémentaire 5, Figure supplémentaire 2).

Les néoplasies attribuables à l’APL ont montré une mortalité mondiale croissante et des charges DALY entre 1990 et 2021. Les hommes ont montré des augmentations proportionnelles plus importantes [mortalité : 131,61 % (95 % UI : 94,52–176,46) ; DALYs : 114,23 % (95 % UI : 79,34–157,63)] par rapport à la croissance marquée du fardeau absolu des femmes : mortalité de 31 792 (IC 95 % : 16 647–46 903) à 57 602 (UI à 95 % : 29 060–85 197) (+81,18 %), LIAC de 676 178 (IC à 95 % : 336 046–992 525) à 1 170 572 (IC à 95 % : 555 314–1 756 518) (+73,12 %). Les femmes ont constamment montré une charge de maladie disproportionnellement plus élevée que les hommes tout au long de la période d’étude (Tableau 1, Tableau 2, Tableau Supplémentaire 1 et Figure Supplémentaire 3). Cette différence entre les sexes doit être interprétée à la lumière de la définition des critères de jugement GBD, car le cancer du sein féminin est inclus parmi les néoplasies attribuables à faible activité physique, tandis que le cancer du sein masculin ne l’est pas. Ainsi, la charge féminine plus élevée reflète en partie la composition de la maladie en plus des différences potentielles spécifiques au sexe en termes d’exposition, de susceptibilité ou d’accès aux soins de santé. Cependant, les ASR attribuables à l’APL ont montré des déclins dimorphiques sexuels : ASMR : Hommes : 0,92 (IC 95 % : 0,57–1,30) à 0,84 (UI 95 % : 0,52–1,19) /100 000 [EAPC -0,32 (IC 95 % : -0,36 à -0,28)] ; Femmes : 1,61 (IC 95 % : 0,85–2,38) à 1,24 (UI 95 % : 0,62–1,83)/100 000 [EAPC : -0,96 (IC 95 % : -1,00 à -0,91))]. ASDR : Hommes : 16,57 (IC 95 % : 10,18–22,94) à 15,03 (UI 95 % : 9,21–20,93)/100 000 [EAPC -0,37 (IC 95 % : -0,43 à -0,32)] ; Femmes : 32,38 (IC 95 % : 16,26–47,60) à 25,46 (UI 95 % : 12,04–38,21)/100 000 [EAPC -0,89 (IC à 95 % : -0,95 à -0,83)]. L’AAPC a confirmé ce dimorphisme sexuel : ASMR : hommes -0,29 (IC 95 % : -0,31 à -0,26), femmes -0,85 (IC 95 % : -0,87 à -0,83) ; ASDR : hommes -0,31 (IC 95 % : -0,35 à -0,29), femmes -0,78 (IC 95 % : -0,79 à -0,76) (Tableau 1, Tableau 2, Figure 1, Figure 3, Tableau complémentaire 2).

Charge mondiale des néoplasies attribuable à l’APL : analyse de la désagrégation sociodémographique
Les néoplasies attribuables à l’APL ont montré des disparités socioéconomiques significatives : en 2021, l’ASMR a montré un gradient progressif passant de 0,41 (UI 95 % : 0,20–0,61) à 1,35 (UI 95 % : 0,75–1,95)/100 000 (augmentation 3,3 fois ; SDI faible à élevé), parallèlement à une augmentation de l’ASDR de 8,83 (UI 95 % : 4,16–13,49) à 26,52 (UI 95 % : 14,13–38,73)/100 000 (3,0 fois). Au cours de 1990–2021, alors que les taux mondiaux ont globalement diminué [ASMR EAPC : -0,79(IC 95 % : -0,83 à -0,75), ASDR EAPC : -0,76 (IC 95 % : -0,82 à -0,70)], une hétérogénéité significative est apparue à travers les quintiles SDI : les régions à IPS élevé ont montré une atténuation substantielle [ASMR EAPC -1,42 (IC 95 % : -1,48 à -1,36) ; ASDR EAPC -1,40 (IC à 95 % : -1,47 à -1,33)] en contraste avec l’augmentation des charges dans les IPS bas-moyens [ASMR EAPC 0,86 (IC 95 % : 0,81–0,91) ; ASDR EAPC 0,77 (IC 95 % :0,73–0,81)] (Tableau 1, Tableau 2, Figure 3).

Entre 1990 et 2021, l’IDS a montré des corrélations positives significatives avec l’ASMR (ρ = 0,7560, p < 0,001) et l’ASDR (ρ = 0,7364, p < 0,001) dans 21 régions GBD, avec des taux augmentant jusqu’à l’IDS≈0,8 puis diminuant à des niveaux plus élevés (Figure 4). En 2021, ces corrélations ont persisté pour l’ASMR (ρ = 0,6724, p < 0,001) et l’ASDR (ρ = 0,5938, p < 0,001) dans 204 pays/territoires, reflétant les schémas régionaux du GBD. La Barbade, le Royaume-Uni, les Samoa américaines et la Micronésie (États fédérés de) ont démontré que des valeurs ASMR/ASDR dépassaient largement les prédictions de l’IDS (Figure 5).

Disparités géographiques dans la charge des néoplasmes attribuables à l’APL
En 2021, les néoplasies attribuables à l’APL ont montré des charges régionales distinctes : les plus faibles en Asie du Sud (ASMR 0,42/100 000 ; ASDR 9,05/100 000), Afrique subsaharienne orientale (0,42 ; 8,95) et Asie centrale (0,48 ; 9,94), contre le plus élevé en Australasie (1,69 ; 34,88) et en Europe centrale (1,75 ; 32,89). L’Asie de l’Est a supporté le plus grand fardeau mondial avec 19 608 décès (IC 95 % : 11 453–29 247) et 396 653 DALYs (IC 95 % : 224 218–604 269). Entre 1990 et 2021, l’Afrique subsaharienne méridionale et l’Amérique latine centrale ont affiché les augmentations les plus importantes d’ASMR/ASDR pour cette malignité (Tableau 1, Tableau 2). Les comparaisons régionales et nationales ont été interprétées de manière descriptive, car les estimations du GBD peuvent différer en précision selon les contextes selon la disponibilité et la qualité des données sous-jacentes.

Pour compléter cette perspective régionale, une analyse nationale a encore quantifié les disparités de charge de la maladie : l’ASMR le plus élevé a eu lieu à Monaco [2,47 (UI 95 % : 1,24–3,88)], au Royaume-Uni [2,69 (UI 95 % : 1,50–3,82)] et à la Barbade [3,16 (UI 95 % : 1,54–4,92)], tandis que le taux ASDR le plus élevé s’est manifesté en Micronésie [61,31 (UI 95 % : 27,37–98,65)], Samoa américaines [62,28 (UI 95 % : 28,75–101,61)] et Barbade [66,62 (UI 95 % : 31,56–104,95)]. Inversement, le plus faible ASMR a été caractérisé en Tanzanie [0,16 (95 % UI : 0,06-–0,30)], au Malawi [0,19 (IC à 95 % : 0,08–0,33)] et en Ouzbékistan [0,19 (UI 95 % : 0,08–0,32)], avec un ASDR correspondant faible en Tanzanie [3,36 (UI 95 % : 1,22–6,12)], au Bénin [3,97 (UI 95 % : 1,58–7,12)] et au Malawi [4,25 (UI 95 % : 1,60–7,64)]. Notamment, la Chine a supporté le fardeau mondial le plus élevé avec 18 624 décès (IC 95 % : 10 849–27 939) et 375 360 DALY (IC 95 % : 211 389–574 711). En 1990 et 2021, l’Autriche, Saint-Marin et la Belgique ont connu des réductions substantielles des deux indicateurs, tandis que le Cap-Vert, le Lesotho et le Honduras ont montré des augmentations marquées de l’ASMR, le Lesotho, l’île Maurice et le Salvador ayant montré des élévations ASDR significatives (Figure 6, Tableau supplémentaire 6, Tableau supplémentaire 7, Figure supplémentaire 4)). Les pays et territoires présentant des valeurs extrêmes d’ASMR ou d’ASDR ont été mis en avant pour décrire la répartition de la charge, mais ces estimations doivent être interprétées avec prudence, en particulier dans de petites populations ou des contextes avec de larges intervalles d’incertitude.

Analyse de décomposition
L’analyse de décomposition (vieillissement/population/changement épidémiologique) a quantifié les variations de mortalité et de DALYs dans les régions mondiales 5-SDI et 21-GBD (Figure 7, Tableau complémentaire 8). Parce que les pourcentages de décomposition sont calculés par rapport au changement net de la charge, des valeurs positives ou négatives très élevées peuvent survenir lorsque des composantes opposées se déplacent. Ces valeurs indiquent la contribution mathématique relative de chaque composant et ne doivent pas être interprétées comme des tailles d’effet biologiques.

À l’échelle mondiale, les néoplasies attribuables à la mortalité par l’APL et aux variations des DALYs étaient principalement influencées par la population (mortalité : 88,44 %, ADAL : 131,53 %), suivies par le vieillissement (46,63 % ; -79,71 %) et le changement épidémiologique (-35,07 % ; 48,19 %), démontrant l’impact néfaste sur la population à l’échelle mondiale.

Au niveau de la région SDI, la population a constamment montré des impacts négatifs à la fois sur la mortalité et les ADLY. En revanche, le vieillissement a montré des effets négatifs sur la mortalité dans toutes les régions de l’IDS mais a montré des influences positives sur les DALY, tandis que les changements épidémiologiques ont eu des effets néfastes dans les régions de l’IDS moyenne et en dessous. Plus précisément, les régions à IAD élevé ont présenté les impacts les plus marqués des trois déterminants démographiques : le vieillissement (variation de la mortalité de 48,02 %, variation DALY de -104,89 %), la population (175,03 %, 300,33 %) et le changement épidémiologique (-123,04 %, -95,44 %). Concernant la mortalité, le vieillissement a montré l’effet négatif le moins faible dans les régions à faible IDS (28,08 %), la population a montré un impact négatif minimal dans les régions à faible à moyenne SDI (50,27 %), tandis que le changement épidémiologique a montré une influence bénéfique maximale dans les régions à faible IDS (-123,04 %). Pour les DALY, le vieillissement a révélé des effets positifs significatifs dans les régions à forte IDS (-104,89 %), tandis que les régions à faible TDI ont connu l’impact négatif le plus faible sur la population (64,39 %) mais ont subi les conséquences négatives les plus importantes du changement épidémiologique (46,31 %).

Dans 21 régions GBD, le vieillissement (75,74 %), la population (389,67 %) et les changements épidémiologiques (-298,99 %) ont affiché leurs contributions les plus importantes à la mortalité en Australasie et en Europe de l’Ouest, tout en affichant des impacts minimes sur la mortalité en Europe centrale, en Amérique latine centrale et en Océanie avec respectivement -9,04 %, 42 % et -3,06 %. De manière surprenante, l’Europe occidentale a manifesté des contributions extrêmes à la variation des ADLYs dues au vieillissement (-1036,4 %), à la population (1987,98 %) et aux changements épidémiologiques (-851,58 %), tandis que l’Asie du Sud-Est (0,7 %), l’Amérique latine centrale (47,99 %) et l’Océanie (-4,83 %) ont montré les influences les plus faibles des DALYs correspondants à ces déterminants.

Analyse des inégalités en santé
Les indicateurs d’inégalités en santé ont révélé des disparités durables dans les néoplasies attribuables à la charge de la LPA dans les régions SDI : entre 1990 et 2021, l’ISI pour l’ASMR est passée de 1,45 (IC 95 % : 1,24–1,66) à 1,11 (IC 95 % : 0,95–1,26), tandis que l’ICI est passée de 0,30 (IC à 95 % : 0,26–0,34) à 0,20 (IC à 95 % : 0,17–0,24). Les tendances correspondantes de l’ASDR ont montré une réduction de l’IC (28,52 [IC 95 % : 24,21–32,83] à 20,02 [IC 95 % : 16,62–23,41]) et une baisse de l’ICI (0,27 [IC 95 % : 0,23–0,31] à 0,17 [IC 95 % : 0,13–0,21]), démontrant collectivement des améliorations substantielles des indicateurs d’inégalité absolue (SII) et relatifs (CII) (Figure 8, Tableau complémentaire 9).

Charge mondiale projetée des néoplasies attribuable à l’APL : analyse de modélisation bayésienne des périodes d’âge et des cohortes (2022–2045)
La modélisation BAPC prévoit un déclin mondial progressif des néoplasies attribuable aux charges de l’APL d’ici 2045 : l’ASMR passe de 1,34 (UI à 95 % : 1,33–1,35) à 0,95 (UI à 95 % : 0,88–1,03)/100 000 et l’ASDR de 25,36 (UI à 95 % : 25,30–25,41) à 18,86 (UI à 95 % : 16,99–20,72)/100 000. L’analyse spécifique au sexe révèle des disparités persistantes chez les femmes portant des charges plus élevées - l’ASMR masculin diminue de 0,14/100 000 [0,79 final (IC 95 % : 0,71–0,88)] face à une réduction féminine plus importante (0,54/100 000) mais un taux final plus élevé [1,09 (IC 95 % : 1,00–1,18)]. De même, l’ASDR projetée atteint 14,22/100 000 hommes contre 23,28/100 000 femmes (Figure 9, Tableau supplémentaire 10). Parce que les projections au-delà de la période observée dépendent de la stabilité historique des tendances et des hypothèses du modèle, les estimations de 2045 doivent être interprétées comme des projections basées sur des modèles plutôt que comme des prévisions définitives.

Figure 1 : Régression du point de jonction de l’ASMR et de l’ASDR pour les néoplasies attribuable à une faible activité physique de 1990 à 2021, stratifiée par sexe. (A) ASMR et (B) ASDR. Les points indiquent les estimations annuelles observées, les lignes ajustées indiquent les tendances segmentées log-linéaires, et les marqueurs verticaux indiquent les points de jonction détectés. Les APC et AAPC spécifiques à chaque segment sont présentés dans le Tableau Supplémentaire 2. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 2 : Décès et AVAI spécifiques à l’âge pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique en 2021, stratifiés par sexe. (A) Les barres de décès et (B) DALYs affichent des nombres absolus, les lignes indiquent les taux spécifiques à l’âge, et les barres d’erreur ou bandes ombrées indiquent des intervalles d’incertitude à 95 %. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 3 : Tendances temporelles de l’ASMR et de l’ASDR pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique à l’échelle mondiale et à travers les quintiles de l’IDS, 1990–2021. (A–F) ASMR et ASDR (G–L). (A,G) Global, (B,H) IDS élevé, (C,I) IDS moyen-élevé, (D,J) IDS moyen, (E,K) IDS bas-moyen, (F,L) IDS faible. Des estimations numériques détaillées sont fournies dans les Tables 1, Tableau 2 et Tableau Supplémentaire 2. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 4 : ASMR et ASDR pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique par IDS dans 21 régions GBD de 1990 à 2021. (A) ASMR et (B) ASDR. La courbe ajustée illustre l’association globale entre l’IDS et la charge. Les régions au-dessus ou en dessous de la courbe ajustée ont observé des taux plus élevés ou plus bas que prévu à un niveau SDI similaire. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 5 : ASMR et ASDR pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique par l’IDS dans 204 pays et territoires en 2021. (A) ASMR et (B) ASDR. Les pays au-dessus ou en dessous de la courbe SDI ajustée ont observé des taux plus élevés ou plus bas que prévu à un niveau SDI similaire. Ces écarts peuvent refléter la répartition de l’exposition, la structure de la population, la détection du cancer, la complétude du registre ou l’incertitude dans les estimations modélisées. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 6 : ASMR et ASDR au niveau du pays pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique en 2021. (A) ASMR et (B) ASDR. Les catégories de couleurs représentent des estimations ponctuelles pour 100 000 habitants. Les estimations pour les pays ou territoires à faible population ou à larges intervalles d’incertitude doivent être interprétées avec prudence. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 7 : Décomposition des changements dans les décès et les AHD attribuables à une faible activité physique en composantes de vieillissement, de croissance démographique et de changements épidémiologiques. (A) Décès et (B) DALYs. Les valeurs positives indiquent des composantes contribuant à l’augmentation du fardeau, tandis que les valeurs négatives indiquent des composantes compensant la croissance du fardeau. Les pourcentages peuvent dépasser 100 % ou être négatifs lorsque les composantes agissent dans des directions opposées. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 8 : Analyse des inégalités de santé des néoplasies attribuables à une faible activité physique. (A–D) Fraction cumulative des décès et des ADLY. L’IDS représente la différence absolue de charge entre les extrémités les plus élevées et les plus basses de la distribution SDI, tandis que l’Indice de Concentration représente l’inégalité relative au sein de la population classée selon l’IDS. Des valeurs proches de zéro indiquent une inégalité plus faible. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 9 : Projections bayésiennes-périodes-cohorte de l’ASMR et de l’ASDR pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique de 2022 à 2045. (A–F) Des lignes continues indiquent des estimations moyennes postérieures, et les zones ombragées indiquent des intervalles d’incertitude à 95 %. Les projections doivent être interprétées comme des estimations basées sur des modèles conditionnées aux tendances historiques et aux hypothèses du modèle. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

	1990		2021		1990-2021
	Cas de décès	ASR pour 100 000	Cas de décès	ASR pour 100 000	PC dans les ASR( %)	EAPC de l’ASMR
	Nombre (95 % UI)	ASMR (UI à 95 %)	Nombre (95 % UI)	ASMR (UI à 95 %)	(UI à 95 %)	(IC à 95 %)
Mondial	44 674,70 (24 963,44 à 64 996,55)	1,32 (0,75 à 1,92)	87 440,12 (48 636,46 à 125 810,50)	1,06 (0,59 à 1,52)	-19,72(-27,11 à -11,38)	-0,79(-0,83 à -0,75)
Sexe
Homme	12 882,94 (7 911,97 à 17 917,59)	0,92(0,57 à 1,30)	29 838,39 (18 371,98 à 42 033,66)	0,84(0,52 à 1,19)	-8,61(-23,80 à 9,61)	-0,32(-0,36 à -0,28)
Féminin	31 791,77 (16 646,68 à 46 902,98)	1,61 (0,85 à 2,38)	57 601,73 (29 060,33 à 85 196,67)	1,24 (0,62 à 1,83)	-23.17(-31.34 à -14.61)	-0,96(-1,00 à -0,91)
SDI
Faible SDI	702,55 (360,97 à 1 079,18)	0,36(0,19 à 0,55)	1 755,02 (845,64 à 2 662,49)	0,41(0,20 à 0,61)	11,58 (-7,78 à 39,82)	0,36(0,24 à 0,49)
IDS bas-moyen	2 326,69 (1 203,88 à 3 443,41)	0,44(0,24 à 0,65)	7 394,12 (3 580,19 à 10 989,26)	0,57 (0,28 à 0,84)	29,63 (9,70 à 53,53)	0,86(0,81 à 0,91)
IDS moyen	7 125,05 (3 839,38 à 10 401,70)	0,84 (0,46 à 1,23)	21 815,22 (12 091,00 à 31 568,52)	0,89(0,50 à 1,28)	5,81 (-10,55 à 25,55)	0,06(0,01 à 0,11)
IDD moyenne-élevée	11 715,52 (6 575,68 à 16 808,12)	1,34 (0,76 à 1,90)	24 257,36 (13 536,14 à 34 810,76)	1,24 (0,70 à 1,78)	-7,34(-20,01 à 6,36)	-0,30(-0,36 à -0,23)
Un IDS élevé	22 740,72 (12 713,50 à 33 355,57)	2,03 (1,14 à 3,00)	32 101,73 (17 720,24 à 46 072,78)	1,35 (0,75 à 1,95)	-33,53 (-40,64 à -26,20)	-1,42(-1,48 à -1,36)
Région GBD
Amérique latine andine	94,66 (46,63 à 144,02)	0,52(0,26 à 0,79)	334,93 (165,85 à 522,17)	0,59 (0,29 à 0,92)	14,07 (-17,75 à 60,72)	0,42(0,31 à 0,53)
Australasie	622,72(330,83 à 894,24)	2,70 (1,44 à 3,87)	985,92 (553,20 à 1 451,29)	1,69 (0,95 à 2,49)	-37,32(-48,68 à -23,42)	-1,62(-1,70 à -1,55)
Caraïbes	307.15 (157.94 à 442.19)	1,27 (0,66 à 1,84)	718,83 (375,11 à 1 074,48)	1,33 (0,69 à 1,98)	4.11(-14.10 à 25.40)	0,21(0,16 à 0,25)
Asie centrale	255,09 (121,93 à 379,62)	0,58 (0,28 à 0,86)	338,66 (168,31 à 509,00)	0,48(0,24 à 0,72)	-17,80(-31,97 à -1,09)	-0,08(-0,26 à 0,10)
Europe centrale	2 266,85 (1 272,80 à 3 271,41)	1,62 (0,91 à 2,32)	4 170,99(2 237,91 à 6 015,29)	1,75 (0,93 à 2,53)	7,93 (-7,79 à 24,67)	0,09(-0,03 à 0,21)
Amérique latine centrale	384,26 (183,94 à 573,19)	0,52(0,25 à 0,77)	1 556,11 (800,47 à 2 334,25)	0,64 (0,33 à 0,95)	23,59 (2,30 à 50,21)	0,71(0,48 à 0,93)
Afrique subsaharienne centrale	83,65 (40,22 à 132,35)	0,48(0,24 à 0,75)	236,51 (100,45 à 393,49)	0,55 (0,25 à 0,91)	14,74 (-21,74 à 63,78)	0,46 (0,29 à 0,62)
Asie de l’Est	6 768,09 (3 653,81 à 10 056,11)	1,03 (0,57 à 1,53)	19 607,89 (11 453,34 à 2 9247,43)	0,98 (0,57 à 1,45)	-4,73(-32,51 à 33,60)	-0,29(-0,36 à -0,21)
Europe de l’Est	2 802,45 (1 497,00 à 3 941,72)	1,05 (0,57 à 1,47)	4 428,85 (2 320,28 à 6 600,14)	1,21(0,63 à 1,80)	15,79 (-8,61 à 44,43)	0,36(0,26 à 0,47)
Afrique subsaharienne orientale	225,93 (105,51 à 360,94)	0,35(0,17 à 0,55)	588,90 (269,23 à 909,90)	0,42(0,19 à 0,65)	19.13 (-7.33 à 59.92)	0,53(0,40 à 0,65)
Asie-Pacifique à haut revenu	2 898,71 (1 630,17 à 4 145,85)	1,52 (0,86 à 2,19)	7 306,42 (4 018,91 à 10 907,07)	1.31(0.71 à 1.90)	-14,02(-33,96 à 15,28)	-0,55(-0,60 à -0,50)
Amérique du Nord à hauts revenus	5 859,88 (2 968,16 à 9 058,79)	1,59(0,80 à 2,47)	7 243,90 (3 643,52 à 10 755,63)	1,03 (0,52 à 1,53)	-34,95(-51,35 à -13,14)	-1,52(-1,62 à -1,41)
Afrique du Nord et Moyen-Orient	1 271,47 (733,69 à 1 840,36)	0,88 (0,51 à 1,25)	3936.12 (2155.17 à 5755.13)	0,98(0,56 à 1,43)	11.42 (-5.74 à 33.24)	0,67(0,50 à 0,84)
Océanie	18,63 (7,98 à 30,63)	0,67(0,31 à 1,07)	47,63 (18,61 à 78,91)	0,63(0,26 à 1,03)	-5,55 (-23,06 à 16,71)	-0,20(-0,29 à -0,12)
Asie du Sud	1 737,90 (882,29 à 2 628,84)	0,35(0,18 à 0,53)	5 543,21 (2 719,11 à 8 491,21)	0,42(0,21 à 0,64)	20,20 (-6,28 à 49,97)	0,44 (0,32 à 0,56)
Amérique latine du Sud	1 913,00 (997,87 à 2 899,66)	0,87(0,46 à 1,32)	6 763,64 (3 374,55 à 10 004,93)	1.16 (0.59 à 1.69)	33,53 (6,63 à 63,18)	0,85(0,76 à 0,94)
Afrique subsaharienne méridionale	464,42 (233,50 à 723,20)	1,08 (0,56 à 1,67)	860,59 (417,20 à 1 323,57)	0,95(0,46 à 1,46)	-12,08 (-37,87 à 27,28)	-0,21(-0,35 à -0,07)
Asie du Sud-Est	267,72 (130,05 à 417,79)	1,14 (0,56 à 1,76)	753,71 (364,83 à 1 110,43)	1,53 (0,77 à 2,26)	34,50 (5,96 à 67,10)	1,00(0,79 à 1,21)
Amérique latine tropicale	868,79 (440,43 à 1 265,92)	1,12 (0,57 à 1,63)	3 270,12 (1 677,67 à 4 855,25)	1.31 (0.68 à 1.94)	16,96 (-6,80 à 49,74)	0,56 (0,49 à 0,63)
Europe de l’Ouest	15 255,70 (8 488,72 à 22 265,38)	2,52 (1,39 à 3,69)	17 835,97 (9 801,50 à 25 806,91)	1,59 (0,87 à 2,32)	-36,81(-43,81 à -29,62)	-1,56(-1,61 à -1,50)
Afrique subsaharienne occidentale	307,64 (131,59 à 478,58)	0,40(0,18 à 0,62)	911,22 (348,96 à 1 466,65)	0,53(0,22 à 0,84)	32,49 (3,30 à 74,66)	1,05 (0,94 à 1,16)
Sous-catégories des néoplases
Cancer du sein	8 177,91 (1 662,64 à 1 4354,52)	0,23(0,05 à 0,40)	15 964,16 (3 230,21 à 28 326,21)	0,19(0,04 à 0,34)	-15,99(-22,39 à -9,41)	-0,66(-0,72 à -0,61)
Cancer du côlon et du rectum	3 6496,79 (23 150,55 à 5 0771,76)	1,09(0,70 à 1,53)	71 475,96 (44 830,06 à 98 195,49)	0,87(0,55 à 1,19)	-20,49(-28,57 à -11,42)	-0,82(-0,86 à -0,78)

Tableau 1 : Néoplasies attribuables à une faible activité physique : charge de la mort et tendances temporelles (1990–2021). Le tableau présente les principales estimations de la charge et les indicateurs de tendance par sexe et catégorie IDS. Des estimations régionales et nationales plus détaillées sont fournies dans les tableaux complémentaires. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.

	1990		2021		1990-2021
	Affaires DALY	ASR pour 100 000	Affaires DALY	ASR pour 100 000	PC dans les ASR( %)	EAPC de l’ASDR
	Nombre (95 % UI)	ASDR (UI à 95 %)	Nombre (95 % UI)	ASDR (UI à 95 %)	(UI à 95 %)	(IC à 95 %)
Mondial	944,285.78(50,5737 0,18 à 1 389 543,57)	25.16 (13.67 à 37.09)	1,744,943.68(908,799 0,35 à 2 545 344,72)	20,50 (10,73 à 29,89)	-18,51(-26,10 à -10,09)	-0,76(-0,82 à -0,70)
Sexe
Homme	268,107.56(165,239 0,07 à 370,163,08)	16,57 (10,18 à 22,94)	574,371.32(348,379 .46 contre 800 744,94)	15.03 (9.21 à 20.93)	-9,33(-23,71 à 7,51)	-0,37(-0,43 à -0,32)
Féminin	676,178.23(336,047 0,59 à 992,525,42)	32,38 (16,26 à 47,60)	1,170,572.36(555,313 0,54 à 1 756 517,84)	25,46 (12,04 à 38,21)	-21,36(-29,62 à -12,76)	-0,89(-0,95 à -0,83)
SDI
Faible SDI	18,578.95(9,176 0,46 à 28 775,19)	8.16 (4.14 à 12.53)	45,807.13(20,570.83 à 70 949,02)	8,83 (4,16 à 13,49)	8,29 (-10,50 à 39,10)	0,21(0,09 à 0,33)
IDS bas-moyen	60,418.06(29,886 0,07 à 90 000,18)	9,82 (4,99 à 14,56)	181,922.35(84,591 0,84 contre 280,191,13)	12,56 (5,94 à 19,03)	27,86 (8,31 à 53,45)	0,77(0,73 à 0,81)
IDS moyen	174,555.29(91,042 0,96 contre 256 446,54)	17.36 (9.33 à 25.39)	488,709.60(253,743 0,20 à 717 931,89)	18,38 (9,67 à 26,94)	5,89 (-10,57 à 26,39)	0,07(-0,00 à 0,14)
IDD moyenne-élevée	248,517.72(134,358 0,78 contre 358 881,54)	25,99 (14,17 à 37,65)	462,899.84(248,381 0,01 à 674 525,73)	23,44 (12,50 à 34,20)	-9,81(-22,49 à 4,59)	-0,42(-0,46 à -0,38)
Un IDS élevé	440,886.67(236,640 0,98 contre 641 945,58)	39,77 (21,25 à 58,06)	563,339.77(306,210 0,10 à 819 262,15)	26,52 (14,13 à 38,73)	-33,32(-39,10 à -27,18)	-1,40(-1,47 à -1,33)
Région GBD
Amérique latine andine	2,032.06(953 0,15 à 3 244,52)	10.17 (4.81 à 15.75)	6 788,27 (3 379,82 à 10 869,37)	11,60 (5,80 à 18,58)	14,05 (-16,37 à 57,15)	0,38(0,28 à 0,48)
Australasie	13,091.85(6,785.74 à 19 155,80)	56,24 (29,15 à 82,31)	18,402.32(10,330 0,87 à 27 196,61)	34,88 (19,18 à 51,79)	-37,98(-48,06 à -25,70)	-1,64(-1,72 à -1,57)
Caraïbes	6,682.48(3,257.50 à 9 803,70)	26,05 (12,83 à 37,96)	14,936.71(7,467.85 à 22 741,58)	27,76 (13,82 à 42,35)	6,56 (-11,43 à 26,59)	0,30 (0,26 à 0,33)
Asie centrale	6,113.13(2,875.45 à 9 342,10)	13.08 (6.17 à 19.82)	7,871.50(3,630.97 à 11 955,55)	9,94 (4,74 à 14,99)	-24,04(-36,62 à -7,97)	-0,47(-0,59 à -0,35)
Europe centrale	46,026.42(24,775 0,41 à 66,105,09)	31.28 (16.84 à 45.01)	75,115.03(39,699 .13 à 107 678,56)	32,89 (17,34 à 47,12)	5,15 (-8,57 à 19,95)	0,04(-0,06 à 0,14)
Amérique latine centrale	9,305.49(4,170.58 à 13 956,30)	11.02 (5.09 à 16.45)	37,715.23(18,709.78 à 58 000,93)	14,87 (7,41 à 22,65)	34,95 (11,77 à 64,97)	1,01(0,75 à 1,26)
Afrique subsaharienne centrale	2,221.31(1,016.14 à 3 556,00)	10.23 (4.88 à 16.16)	6,337.46(2,428.48 à 10 487,21)	11.63 (4.95 à 19.40)	13,71 (-22,36 à 57,99)	0,43(0,24 à 0,61)
Asie de l’Est	159,121.88(82,933 0,80 contre 241 470,88)	19,79 (10,48 à 29,45)	396,653.40(224,218 0,04 à 604,268,93)	18,61 (10,59 à 28,17)	-5,96(-32,26 à 32,19)	-0,33(-0,43 à -0,23)
Europe de l’Est	59,978.58(30,902 0,71 contre 87 472,34)	21,54 (10,95 à 31,20)	82,590.09(40,451.64 à 123 453,92)	22,92 (11,22 à 34,24)	6,38 (-14,08 à 33,51)	0,00(-0,10 à 0,10)
Afrique subsaharienne orientale	6,144.30(2,759.22 à 9 942,73)	7,98 (3,74 à 12,73)	15,726.10(6,676.96 à 24 634,43)	8,95 (4,06 à 13,94)	12.10 (-14.88 à 51.44)	0,29(0,16 à 0,43)
Asie-Pacifique à haut revenu	68,367.61(37,187 0,31 à 96 750,88)	33,95 (18,43 à 48,21)	125,612.22(68,484.09 à 180 959,20)	27,96 (14,89 à 39,87)	-17,66(-34,93 à 3,02)	-0,70(-0,75 à -0,64)
Amérique du Nord à hauts revenus	110,579.32(53,603 0,23 à 168 944,28)	30,91 (14,75 à 47,02)	135,048.33(65,207.39 à 206 531,98)	20,66 (9,84 à 31,60)	-33,18 (-48,18 à -14,30)	-1,39(-1,56 à -1,22)
Afrique du Nord et Moyen-Orient	33,502.36(18,573 0,46 contre 49 734,41)	19,49 (11,13 à 28,52)	102,096.12(51,831.63 à 151 539,80)	21,70 (11,51 à 31,87)	11.34 (-6.57 à 32.99)	0,60(0,46 à 0,73)
Océanie	612,40 (245,17 à 1 023,79)	17.68 (7.53 à 29.11)	1 573,18(576,67 à 2,667.60)	17.19 (6.65 à 28.58)	-2,72(-23,76 à 23,48)	-0,13(-0,21 à -0,05)
Asie du Sud	46,100.94(22,425 0,80 à 69 073,26)	7,89 (3,95 à 11,94)	133,476.27(62,105.33 à 207 069,89)	9.05 (4.30 à 14h00)	14,67 (-10,43 à 43,16)	0,21(0,08 à 0,34)
Amérique latine du Sud	48,213.16(24,344 0,03 à 74 368,69)	19.00 (9.75 à 29.04)	161,677.60(76,724.20 à 247 604,85)	24.67 (12.01 à 37.15)	29,87 (1,97 à 61,27)	0,77(0,70 à 0,83)
Afrique subsaharienne méridionale	9,529.23(4,537.37 à 14 950,84)	21.05 (10.09 à 33.08)	15 906,65 (7 462,34 à 24 568,27)	18.09 (8.45 à 28.03)	-14.05(-36.07 à 18.51)	-0,32(-0,41 à -0,24)
Asie du Sud-Est	6,545.75(3,015.15 à 10 197,86)	23,82 (11:30 à 37,07)	18 303,10 (8 337,73 à 27 183,17)	31,82 (14,94 à 46,79)	33,57 (7,39 à 62,74)	1,08(0,89 à 1,27)
Amérique latine tropicale	20,004.58(9,888.11 à 30 396,32)	22,53 (11,21 à 33,34)	71 793,02 (34 457,98 à 107 876,77)	27,92 (13,51 à 41,78)	23,94 (0,01 à 55,61)	0,71(0,66 à 0,76)
Europe de l’Ouest	282,256.07(150,133 .40 à 413 719,92)	48,37 (25,25 à 71,16)	292,870.10(158,018 0,77 contre 430 007,70)	30.13 (15.78 à 43.96)	-37,71(-43,35 à -31,66)	-1,60(-1,66 à -1,55)
Afrique subsaharienne occidentale	7,856.86(3,225.38 à 12 446,50)	8,86 (3,71 à 13,83)	24 451,00 (8 434,07 à 40 517,27)	11.81 (4.42 à 19.19)	33,20 (1,42 à 76,70)	1,07(0,93 à 1,21)
Sous-catégories des néoplases
Cancer du sein	219,022.34(43,911 0,88 contre 378 430,50)	5.47 (1.10 à 9.50)	415,254.34(83,318. 37 contre 729 174,93)	4,81 (0,97 à 8,45)	-11,93 (-18,74 à -4,98)	-0,51(-0,57 à -0,44)
Cancer du côlon et du rectum	725,263.44(458,229 .16 à 1 007.049,44)	19,69 (12,45 à 27,40)	1,329,689.34(831,183 0,72 à 1 829 992,61)	15,69 (9,81 à 21,54)	-20,34 (-27,99 à -10,82)	-0,83(-0,89 à -0,77)

Tableau 2 : Néoplasies attribuables à une faible activité physique : charge des DALYs et tendances temporelles (1990–2021). Le tableau présente les principales estimations de la charge et les indicateurs de tendance par sexe et catégorie IDS. Des estimations régionales et nationales plus détaillées sont fournies dans les tableaux complémentaires. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.

Figure supplémentaire 1 : Analyse de régression par point de jonction de l’ASMR spécifique (A) et (B) ASDR (par 100 000 habitants) pour les sous-catégories néoplases attribuables à une faible activité physique de 1990 à 2021. Courbe bleue, analyse de régression des points de jonction des deux sexes pour la BC ; Courbe brune, analyse de régression des points de jonction des deux sexes pour la CRC ; Courbe verte, analyse de régression par point de jonction du genre féminin pour la CRC ; Courbe orange, analyse de régression par points de jonction du genre masculin pour la CRC ; Courbe rouge, analyse de régression des points de jonction du genre féminin pour la BC. ASMR, taux de mortalité standardisé par âge ; ASDR, taux d’années de vie adapté au handicap standardisé par âge ; BC, cancer du sein ; CRC, cancer du côlon et du rectum ; DALYs, années de vie ajustées en fonction du handicap. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Figure supplémentaire 2 : Néoplasies attribuables à une faible activité physique : nombres spécifiques par âge, ASMR et ASDR (par 100 000 habitants) par sexe, 1990. ASMR, taux de mortalité standardisé par âge ; ASDR, taux d’années de vie adapté au handicap standardisé par âge ; DALYs, années de vie ajustées en fonction du handicap. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Figure complémentaire 3 : Tendances temporelles des décès mondiaux et des ADAC des néoplasies attribuables à une faible activité physique selon les IDS, 1990–2021. DALY, années de vie ajustées en fonction du handicap ; SDI, Indice sociodémographique. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Figure 4 complémentaire : L’EAPC mondial de l’ASMR (A) et de l’ASDR (B) (par 100 000 habitants) pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique dans 204 pays et territoires de 1990 à 2021. ASMR, taux de mortalité standardisé par âge ; ASDR, taux d’années de vie adapté au handicap standardisé par âge ; DALY, années de vie ajustées en fonction du handicap ; EAPC, variation annuelle estimée en pourcentage. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau complémentaire 1 : Variation en pourcentage des décès mondiaux et des ADAY des néoplasies attribuables à une faible activité physique selon le sexe, 1990–2021. DALYs, années de vie ajustées en fonction du handicap. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 2 : Analyse de régression par point de jonction de l’ASMR et de l’ASDR spécifiques au sexe (par 100 000 habitants) pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique de 1990 à 2021. ASMR, taux de mortalité standardisé par âge ; ASDR, taux d’années de vie adapté au handicap standardisé par âge ; AAPC, variation moyenne annuelle en pourcentage présentée pour toute la période ; APC, variation annuelle en pourcentage ; IC, intervalle de confiance. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau complémentaire 3 : Analyse de régression par point de jonction de l’ASMR et de l’ASDR spécifiques au sexe (par 100 000 habitants) pour les sous-catégories de néoplasies attribuables à une faible activité physique de 1990 à 2021. ASMR, taux de mortalité standardisé par âge ; ASDR, taux d’années de vie adapté au handicap standardisé par âge ; AAPC, variation moyenne annuelle en pourcentage présentée pour toute la période ; APC, variation annuelle en pourcentage ; BC, cancer du sein ; CRC, cancer du côlon et du rectum ; IC, intervalle de confiance. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 4 : Chiffres spécifiques par âge et taux standardisés selon l’âge des décès de néoplasies attribuables à une faible activité physique selon le genre, en 1990 et 2021. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 5 : Chiffres spécifiques par âge et taux standardisés par âge des AVI des néoplasies attribuables à une faible activité physique selon le sexe, en 1990 et 2021. DALYs, années de vie ajustées en fonction du handicap. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 6 : Le fardeau de la mortalité des néoplasies attribuable à une faible activité physique dans 204 pays et territoires en 1990 et 2021, ainsi que les tendances temporelles de 1990 à 2021. ASMR, taux de mortalité standardisé par âge ; ASR, taux standardisé par âge ; IC, intervalle de confiance ; EAPC, variation annuelle estimée en pourcentage ; UI, intervalle d’incertitude. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau complémentaire 7 : La charge des néoplasies des DALYs attribuable à une faible activité physique dans 204 pays et territoires en 1990 et 2021, ainsi que les tendances temporelles de 1990 à 2021. ASDR, taux DALY standardisé par âge ; ASR, taux standardisé par âge ; IC, intervalle de confiance ; DALY, années de vie ajustées en fonction du handicap ; EAPC, variation annuelle estimée en pourcentage ; UI, intervalle d’incertitude. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 8 : La décomposition des changements de décès et des ADAY des néoplasies attribuables à une faible activité physique en vieillissement, en population et en changements épidémiologiques. DALYs, années de vie ajustées en fonction du handicap. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 9 : Analyse des inégalités de santé des néoplasies attribuables à une faible activité physique. DALYs, années de vie ajustées en fonction du handicap. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Tableau supplémentaire 10 : Tendances mondiales de l’ASMR et de l’ASDR (par 100 000 habitants) pour les néoplasies attribuables à une faible activité physique, prédites par le BAPC 2021–2045. ASMR, taux de mortalité standardisés par âge ; ASDR, taux annuels de vie ajustés par handicap par âge ; BAPC, modèle bayésien d’âge-période-cohorte ; UI, intervalle d’incertitude. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Discussion

Cette analyse GBD 2021 montre deux schémas contrastés dans la faible charge néoplasmique attribuable à l’activité physique. Alors que l’ASMR et l’ASDR pour les néoplasies attribuables à l’APL ont significativement diminué de 1990 à 2021 (ASMR = -19,72 % ; ΔASDR = -18,51 %), les décès absolus et les DALYs ont augmenté respectivement de 95,73 % et 84,79 %. L’augmentation de la charge absolue malgré la baisse des taux standardisés par l’âge s’explique principalement par la croissance démographique et le vieillissement de la population. La diminution des ASR peut refléter plusieurs facteurs, notamment des améliorations dans la détection du cancer, le traitement et le contrôle des facteurs de risque, bien que ces contributeurs n’aient pas été directement décomposés dans la présente analyse ^1,21,22. Notamment, LPA est restée responsable de plus de 87 000 décès liés aux néoplasies et de 1,74 million d’AVAC dans le monde en 2021. Ces résultats confirment la pertinence continue de la faible activité physique dans le cadre d’attribution du GBD. Comme cette étude a utilisé les estimations comparatives des risques selon GBD, les résultats quantifient la charge modélisée au niveau de la population attribuable à une faible activité physique et n’établissent pas de mécanismes causaux individuels ni d’effets directs d’intervention.

Des disparités notables basées sur l’IDS persistent chez les néoplases, attribuables à la charge de l’APL. Les régions à forte SDI (Amérique du Nord, Europe de l’Ouest, Australie) ont affiché les taux d’ASMR les plus élevés en 2021 (1,35/100 000) et ASDR (26,52/100 000), mais ont atteint les réductions maximales entre 1990 et 2021 (EAPC : -1,42 ; -1,40), reflétant les avancées concomitantes dans : (i) le dépistage fondé sur des preuves (par exemple, la couverture de 60 % du dépistage colorectal au Royaume-Uni)²³, (ii) les modalités thérapeutiques intégrées (par exemple, l’adoption de la chirurgie assistée par robot)²⁴, et (iii) les initiatives nationales de l’AP (par exemple, le projet National Fitness Award de la Corée du Sud⁾²⁵. Paradoxalement, les régions de SDI à faible à moyenne (en particulier l’Afrique subsaharienne) ont montré des tendances croissantes de l’ASMR/ASDR (EAPC : +0,86 ; +0,77), fortement corrélées aux contraintes du système de santé et en l’absence de politiques^{préventives 26}. Cette stratification s’inscrit dans le Rapport mondial de l’OMS sur les maladies non transmissibles 2022, soulignant le besoin urgent des pays à revenu faible et intermédiaire (PRMT) de renforcer le contrôle du cancer grâce à : la mise en œuvre de registres de cancer basés sur la population, l’élargissement des programmes de dépistage fondé sur des preuves, et la prestation intégrée de services de soins^{palliatifs 27}.

La corrélation de la charge SDI (ASMR ρ = 0,7560 ; ASDR ρ = 0,7364) révèle les effets paradoxaux du développement socioéconomique sur les néoplasmes attribuables à l’APL. Les régions à forte SDI ont obtenu une réduction significative de la mortalité (EAPC = -1,42) grâce à un dépistage renforcé et à des thérapies ciblées, tout en faisant face à une augmentation des cancers liés à l’obésité (par exemple, cancers du sein/colorectal) liés à des régimes alimentaires occidentalisés et à des professions^sédentaires 21,22,28. L’Asie de l’Est, en particulier la Chine, a enregistré le plus grand nombre absolu de décès attribuables à faible activité physique et d’ADLY, ce qui pourrait en partie refléter sa grande taille de population et sa structure démographique^(29,30). Les valeurs aberrantes au niveau des pays dans les Caraïbes et le Pacifique peuvent refléter une combinaison de répartition de l’exposition, de structure de population, de détection du cancer, de complétude du registre et des hypothèses du modèle^{GBD 31}. Comme ces facteurs n’ont pas été directement testés dans la présente analyse, ils sont discutés comme des explications contextuelles possibles plutôt que comme des mécanismes^{confirmés 32,33}.

À l’échelle mondiale, les femmes présentent une charge de néoplasie significativement plus élevée attribuable à l’APL, l’ASMR 2021 (1,24/100 000) et l’ASDR (25,46/100 000) dépassant les taux masculins (0,84/100 000 ; 15,03/100 000), principalement grâce à la forte incidence de BC³⁴. L’APL augmente le risque de mortalité de la BC (HR = 1,22, IC à 95 % : 1,05–1,42), tandis que l’engagement dans l’PA non professionnelle, quel que soit le type ou l’intensité, montre des niveaux variables de réduction du risque pour l’incidence de la BC^35,36. Des études antérieures ont proposé des voies hormonales, métaboliques et inflammatoires reliant l’activité physique au risque de cancer du sein ; cependant, ces mécanismes n’ont pas été directement examinés dans la présente analyse basée sur la^{GBD 37}. Néanmoins, la prévalence mondiale de l’inactivité physique reste 35,5 % plus élevée chez les femmes (31,7 % contre 23,4 % de non-respect des directives de l’OMS⁾⁸, aggravée dans les régions à faible IDS par des contraintes culturelles (restrictions vestimentaires : probabilité d’AP réduite de 37 %) et les charges de soins genrées (disparité quotidienne de 4,3 heures dans le travail domestique : réduction de 29 ^%).

Les néoplasies attribuables à l’APL atteignent un pic mondial chez les 70-84 ans, en lien avec une progression néoplasique et un déclin métabolique lié à^{l’âge 39,40}. Les augmentations modérées de l’ASMR/ASDR chez les hommes âgés sont corrélées à un engagement soutenu dans des activités de faible intensité (jardinage/marche), en contraste avec une susceptibilité féminine accrue où la sarcopénie annuelle (perte musculaire de 1 % à 2 %) et les comorbidités ostéoscomculaires accélèrent la vulnérabilité à^{l’APL 41,42}. Ces résultats suggèrent que des schémas spécifiques à l’âge doivent être pris en compte lors de l’interprétation d’une faible charge attribuable à l’activité physique.

Les facteurs de population sont apparus comme le principal moteur de l’augmentation de la mortalité due aux néoplasies attribuable à l’APL (88,44 %) et à l’augmentation des ADAL (131,53 %). Alors que le changement épidémiologique compensait la charge de -123,04 % de la maladie dans les régions à forte IDS, les régions à faible IDS ont subi une charge aggravée (taux de contribution combiné : 36,33 %) grâce au vieillissement et au changement épidémiologique. Ces résultats suggèrent que les pays en développement en période de transition démographique (par exemple, baisse de la fertilité, augmentation de l’espérance de vie) risquent de faire face à un double fardeau des maladies transmissibles et des MNT, sans développement parallèle de systèmes complets de prévention^{du cancer 43}.

L’analyse des inégalités en santé indique des disparités persistantes d’ASMR (>1/100 000) entre les régions à haut et faible IDS malgré des réductions absolues/relatives des écarts (SII : 1,45→1,11/100 000 ; CII : 0,30→0,20 de 1990 à 2021). Trois obstacles principaux sont à l’origine de l’inégalité : (i) Disparité des infrastructures : Les pays/régions à forte IDS maintiennent une couverture des centres de fitness cinq fois supérieure à celle des homologues à faible IDS. À Kolar, en Inde, l’espace récréatif par habitant ne mesure que 0,4^m2, soit nettement en dessous de la norme de 3,0 à^{4,0 m2} par habitant dans les régions à forte SDI, la plupart des installations étant concentrées dans les centres urbains, créant des disparités de répartition spatiale qui restreignent l’accessibilité équitable aux ressources^{de santé 44}. (ii) Écart en éducation à la santé : Seulement 30 % des écoles à faible IDS intègrent l’AP dans le programme obligatoire (taux de mise en œuvre <50 %), contrairement aux programmes scolaires standardisés des pays à forte IDS (activité de 150 minutes par semaine) et aux superviseurs de santé^{dévoués 8}. (iii) Déséquilibre d’allocation des ressources : les régions à faible IDS abritant >10 % de la population mondiale ne représentent que 0,4 % des dépenses mondiales de santé. Parallèlement, l’aide au développement pour la santé (DAH) alloue des fonds minimes à la prévention des maladies non transmissibles, y compris la lutte contre le cancer, renforçant ainsi le regroupement géographique du fardeau des maladies grâce à ce schéma de financement^{différentiel 45}.

Les néoplasies attribuables à l’APL montrent des déclins mondiaux projetés via modélisation BAPC (ASMR 2045 : 0,95/100 000, 95 % UI 0,88–1,03 ; ASDR : 18,86/100 000, 16,99–20,72). Malgré cette trajectoire, les régions à faible IDS sont constamment confrontées aux inégalités en matière de santé. Ces résultats soutiennent la priorité à une faible activité physique dans la surveillance et la planification de prévention des facteurs de risque^{du cancer 46}, en particulier pour les personnes âgées, les femmes et les milieux où les taux d’âge standardisés^{augmentent 47}. Cependant, les stratégies d’intervention spécifiques doivent être adaptées aux ressources locales et évaluées dans des études de mise en œuvre avant une adoption large des politiques⁴⁸. La présente analyse peut aider à identifier les populations et régions qui pourraient justifier un suivi plus approfondi, mais elle ne teste pas directement l’efficacité d’une intervention spécifique.

Néanmoins, plusieurs limitations méritent d’être prises en compte. Premièrement, cette étude s’est appuyée sur des estimations modélisées par GBD plutôt que sur des données individuelles primaires, et la précision de l’estimation peut varier selon les pays selon la disponibilité des données, la complétude du registre et la qualité des^{rapports 49}. Deuxièmement, l’exposition à l’activité physique dans GBD est en partie dérivée de données basées sur des enquêtes, qui peuvent être influencées par un biais de rappel, un biais de désirabilité sociale et des différences dans les instruments de mesure selon les contextes. Troisièmement, la catégorie des néoplasies attribuables à faible activité physique de la DBG est limitée au cancer colorectal et au cancer du sein féminin⁵⁰, et ne représente donc pas toutes les tumeurs malignes. Quatrièmement, la définition d’exposition ne distingue pas entièrement l’activité physique professionnelle, domestique, liée aux transports et activité de loisirs, qui peuvent avoir des associations différentes avec les issues du cancer. Cinquièmement, les comparaisons socio-économiques peuvent être influencées par les différences de détection du cancer, de capacité diagnostique et de disponibilité des données selon les pays. Enfin, les projections du BAPC reposent sur des tendances historiques et des hypothèses de modélisation ; Les estimations plus éloignées de la période observée doivent donc être interprétées avec prudence.

En conclusion, une faible activité physique reste un facteur de risque important modifiable dans le cadre d’attribution du GBD, et son fardeau attribuable estimé varie considérablement selon le sexe, l’âge, la géographie et le développement socio-économique. Alors que les régions à forte IDS ont réduit la charge des maladies grâce à des innovations technologiques, les régions à faible IDS continuent de faire face aux doubles défis de la croissance démographique et des inégalités systémiques en santé. Les stratégies futures devraient privilégier les interventions à plusieurs niveaux, la collaboration intersectorielle et les solutions technologiques pour affiner les cadres mondiaux de prévention du cancer, en mettant particulièrement l’accent sur la prise en compte des besoins uniques des femmes, des populations vieillissantes et des PRTI. Cette étude fournit des preuves essentielles pour l’élaboration des politiques mondiales de santé publique, soulignant l’impératif d’intégrer la promotion de l’AP comme élément central des stratégies nationales de lutte contre le cancer.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/	Utilisé pour les analyses de projection bayésienne âge-période-cohorte.
Fichiers de données CSV	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	N/A	Jeux de données de fardeau exportés à partir de l'outil de résultats GBD 2021 pour l'analyse en aval.
Package R dplyr	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=dplyr	Utilisé pour la manipulation et le nettoyage des données dans R.
Outil de sources de données d'entrée GBD 2021	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021	Dépôt public pour la documentation des sources GBD.
Package R ggplot2	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=ggplot2	Utilisé pour la visualisation graphique des tendances temporelles et des analyses d'inégalité.
Outil de résultats GBD 2021	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/	Base de données publique utilisée pour l'extraction des données sur les décès, les DALY, l'ASMR et l'ASDR.
Package R INLA	R-INLA Project	https://www.r-inla.org/	Utilisé pour l'inférence bayésienne dans la modélisation âge-période-cohorte.
Logiciel JD_GBDR	Jingding Medical Technology Co., Ltd.	Version 2.37.1	Utilisé pour l'estimation du fardeau GBD, l'analyse de décomposition et la visualisation des taux standardisés.
Programme de régression Joinpoint (Version 5.3.0)	National Cancer Institute (NCI)	https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download	Utilisé pour l'analyse de régression Joinpoint, l'estimation APC et AAPC.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/excel	Utilisé pour organiser et nettoyer les jeux de données CSV extraits avant l'analyse.
Station de travail informatique personnelle	Toute station de travail informatique standard	N/A	Minimum recommandé : 8 Go de RAM, Windows 10/11 ou macOS pour les analyses statistiques et les projections.
Logiciel statistique R (Version 4.4.2)	R Foundation for Statistical Computing	https://www.r-project.org/	Utilisé pour l'analyse statistique, le calcul EAPC, l'analyse des inégalités, la visualisation et la modélisation bayésienne âge-période-cohorte.
RStudio Desktop	Posit Software, PBC	https://posit.co/download/rstudio-desktop/	Environnement de développement intégré pour les analyses R.