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Article de recherche

Tendances et projections du fardeau du prolapsus utérin en Chine et dans les pays du G20 : une étude comparative basée sur la charge mondiale des maladies 2023

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DOI :

10.3791/71450

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31 juillet 2026

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

Dans cet article

Résumé

Cette étude a comparé la charge historique et future des maladies liées au prolapsus utérin entre la Chine et les pays du G20 en utilisant les données du Global Burden of Disease (GBD) 2023. Bien que la Chine ait montré une charge standardisée d’âge inférieure à celle du G20 dans son ensemble, le nombre absolu de cas devrait augmenter en raison du vieillissement de la population. Ces résultats soulignent la nécessité de stratégies ciblées de prévention et de prise en charge spécifiques à chaque âge.

Résumé

Cette étude longitudinale observationnelle a utilisé la base de données Global Burden of Disease (GBD) 2023 pour analyser et projeter de manière exhaustive la charge du prolapsus utérin (UP) en Chine et dans les pays du G20 de 1990 à 2050. L’incidence, les décès, la prévalence, les années de vie ajustées en fonction du handicap (DALY), les années vécues avec handicap (YLD) et les années de vie perdues (YLL) ont été évaluées, y compris leurs taux standardisés par âge (ASR). Les tendances de 1990 à 2023 ont été analysées à l’aide de la régression Joinpoint (calculant la variation moyenne annuelle en pourcentage, AAPC), ainsi que leurs intervalles de confiance (IC) à 95 % respectifs, ainsi que l’analyse de décomposition. La charge future jusqu’en 2050 a été projetée à l’aide de modèles autorégressifs à moyenne mobile intégrée (ARIMA) et bayésiens à période d’âge-cohorte (BAPC). De 1990 à 2023, les ASR pour l’incidence, la prévalence, les DALYs et les YLDs de l’UP en Chine ont montré une tendance à la baisse, avec des AAPC de −0,47 (IC 95 % −0,51 à −0,44), −0,52 (IC à 95 % −0,56 à −0,47), −0,50 (IC à 95 % −0,54 à −0,46) et −0,52 (IC à 95 % −0,55 à −0,48), respectivement. Une augmentation des effectifs transitoires a été observée entre 2010 et 2015. La RSA pour les décès est restée proche de zéro, tandis que la RSA pour les YLL a augmenté (AAPC = 2,12, IC 95 % 1,32–2,93). Les pays du G20 ont montré des tendances à la baisse similaires pour les charges non fatales, avec des réductions plus marquées qu’en Chine. Les projections indiquent que de 2023 à 2050, les ASR pour l’incidence, la prévalence, les DALY et les YLD continueront de diminuer tant en Chine qu’en pays du G20, avec une diminution plus rapide attendue en Chine. Par conséquent, le fardeau standardisé par l’âge chez les femmes chinoises devrait rester inférieur à la moyenne du G20. En conclusion, bien que la charge de l’UP standardisée par l’âge en Chine soit historiquement et prospectivement inférieure à celle du G20, la hausse des chiffres absolus due au vieillissement de la population indique un fardeau futur important des soins de santé. Cela souligne la nécessité pour la Chine de développer des stratégies ciblées de prévention et de contrôle spécifiques à chaque groupe d’âge.

Introduction

Le prolapsus utérin (UP), également appelé prolapsus des organes pelviens (POP), est un trouble du plancher pelvien répandu chez les femmes. Elle se caractérise par le déplacement de l’utérus de sa position anatomique normale vers ou à l’extérieur duvagin 1,2. Cette affection est souvent associée à des symptômes tels qu’une pression abdominale basse, des dysfonctionnements urinaires et défécatoires, ainsi que des inconforts sexuels, qui compromettent la qualité de vie et le fonctionnement social despatients 3. Les changements anatomiques associés à la UP incluent des modifications des positions axiales de l’utérus et du vagin. Des recherches antérieures ont montré que les femmes souffrant de prolapsus présentent fréquemment une rétroversion et une rétroflexion de l’utérus, ainsi qu’un décalage vers l’arrière et vers le bas des axes utérin etvaginal 4.

L’UP reflète une détérioration des structures de soutien du plancher pelvien, englobant le muscle levateur de l’anus et le fascia du plancher pelvien, entraînant la descente del’utérus 5. Les facteurs de risque associés à la UP peuvent être largement catégorisés en facteurs non modifiables, tels que l’âge, la ménopause, la prédisposition génétique et la race, et facteurs modifiables, incluant les aspects liés au mode de vie et à la fertilité. Ces facteurs modifiables incluent les grossesses multiples, le mode d’accouchement, l’obésité, la constipation chronique, la toux chronique et d’autres activités qui augmentent systématiquement la pression abdominale et compromettent l’intégrité des tissusconjonctifs 6,7. L’évaluation clinique de l’UP implique l’anamnèse, l’examen physique et l’évaluationfonctionnelle 8. Notamment, différents outils diagnostiques ont donné des estimations de prévalence variables, avec 25,0 % rapportés par questionnaire et 41,8 % identifiés par examenclinique 9.

Le traitement de la UP dépend de la gravité de la condition et des symptômes présents. Les stratégies de prise en charge peuvent inclure des exercices de renforcement du plancher pelvien tels que les exercices de Kegel, l’utilisation de pessaires vaginaux, et diverses interventionschirurgicales 1. Une étude a révélé que combiner les exercices de Kegel avec le yoga améliore la fonction du plancher pelvien et améliore la qualité de vie10. L’entraînement respiratoire bénéficie également de la fonction du plancherpelvien 11. Bien que le traitement pessaire soit efficace dans environ 90 % des cas, le taux de continuation à long terme tombe à 60 % en raison de complications telles qu’une augmentation des pertes vaginales (84 %) et un inconfort (20 %). La chirurgie est recommandée pour les patients présentant des symptômes sévères ou ceux qui ne réagissent pas au traitement conservateur. Diverses méthodes chirurgicales, notamment la réparation du maillage et la colpopexie sacrée, peuvent traiter efficacement le prolapsus des organespelviens 13 à 17. Cependant, la chirurgie comporte des risques tels que l’exposition au maillet, la douleur et la récidive18 à 21, et elle ne résout pas complètement tous les symptômes, en particulier ceux liés à la fonction sexuelle et aux symptômes des voiesurinaires 22,23.

Le diagnostic et la prise en charge de l’UP rencontrent encore plusieurs défis, notamment un diagnostic différé, un traitement inadéquat et une sensibilisation insuffisante des patients. Ces problèmes sont influencés par des facteurs socioculturels, raciaux et économiques, ainsi que par des variations dans les comportements de recherche de santéde 24 à 26 ans. Une étude couvrant la période de 1990 à 2019 indique que près de 40 % des femmes dans le monde pourraient connaître un prolapsus utérin au cours de leur vie. Avec le vieillissement de la population mondiale, l’incidence du prolapsus utérin devrait encore augmenter dans les prochainesdécennies. Une étude transversale nationale menée en Chine a rapporté une prévalence de 9,6 % de prolapsus utérin symptomatique chez les femmes adultes, avec une augmentation progressive à partir de28 ans. Au niveau régional, la prévalence standardisée par âge dans les régions à faible indice sociodémographique (IDS) est 2,3 fois plus élevée que dans les régions à forte IDS, la plus grande charge de la maladie étant observée en Afrique subsaharienne et en Asiedu Sud 29.

Le traitement et la gestion à long terme de l’UP imposent un fardeau économique considérable en raison des ressources médicales considérables nécessaires. Bien que la prise en charge conservatrice soit généralement plus économique que l’intervention chirurgicale, la chirurgie reste une option indispensable pour de nombreux cas graves3. De plus, les complications postopératoires, notamment les dysfonctionnements urinaires et les problèmes liés au maillet, peuvent encore augmenter les coûts de santé et la charge des patients30,31. Les études actuelles sur la charge de la maladie ciblent principalement les maladies à forte mortalité, avec des données épidémiologiques limitées sur l’UP, en particulier dans les pays en développement comme la Chine. De plus, les premiers stades de l’UP passent souvent inaperçus ou non signalés, ce qui entraîne leur négligence dans les politiques de santé publique et la répartition des ressources. À notre connaissance, aucune étude antérieure n’a comparé de manière exhaustive la charge historique, les projections futures, les schémas spécifiques à l’âge et la décomposition du fardeau du prolapsus utérin entre la Chine et l’agrégat du G20 en utilisant le jeu de données GBD 2023 le plus récent.

Le G20 est un forum international composé des gouvernements de 204 grandes économies, dont l’Argentine, l’Australie, le Brésil, le Canada, l’Union européenne, la France, l’Allemagne, l’Inde, l’Indonésie, l’Italie, le Japon, le Mexique, la République de Corée etla Fédération de Russie 32. L’Union européenne est traitée comme une entité unique. Dans cette étude, l’agrégat du G20 a été utilisé comme référence internationale à l’échelle macro pour faciliter la comparaison entre la charge des maladies de la Chine et les régions économiques mondiales plus larges. Parce que la Chine est un membre constitutif du G20, la comparaison doit être interprétée comme une évaluation de la position relative de la Chine dans la charge globale du G20 plutôt que comme une comparaison avec une population externe entièrement indépendante. Cette étude visait à comparer la charge historique, les tendances temporelles, les schémas spécifiques à l’âge, les facteurs moteurs et les projections futures du prolapsus utérin en Chine et dans l’agrégat du G20, en utilisant les données de l’étude Global Burden of Disease 2023. L’objectif est d’éclaircir la répartition de la population, les tendances temporelles et les variations régionales de l’UP, et d’évaluer la charge attribuable. Ces résultats pourraient fournir une base scientifique aux gouvernements nationaux pour élaborer des stratégies de prévention, optimiser l’allocation des ressources médicales, sensibiliser aux problèmes de santé spécifiques aux femmes, promouvoir un diagnostic et un traitement précoces, et intégrer la santé du plancher pelvien féminin dans les initiatives de prévention des maladies chroniques et de promotion du vieillissement. Un résumé détaillé de ce cadre analytique complet est fourni à la Figure 1.

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Protocole

Approbation éthique et consentement à la participation

Cette étude était une analyse de données sommaires existantes, publiques et désidentifiées issues de l’Étude Global Burden of Disease 2023 (GBD 2023). Comme la recherche n’impliquait pas d’interaction directe avec des sujets humains ou animaux, la collecte de nouvelles données primaires, ni l’accès à toute information identifiable individuellement, elle a été jugée exemptée de l’exigence d’approbation formelle par un comité d’éthique institutionnel (IRB) ou un comité d’éthique. L’étude a été menée conformément aux principes énoncés dans la Déclaration d’Helsinki. L’utilisation des données GBD est conforme à ses conditions d’utilisation et à ses politiques d’accès aux données.

Sources de données

Cette étude est une analyse secondaire de données agrégées non identifiées publiées dans l’étude GBD 2023. L’outil de requête en ligne GHDx (https://ghdx.healthdata.org/gbd–results–tool) a été utilisé pour obtenir des données sur la charge de la maladie liée au prolapsus utérin en Chine et dans les pays du G20 de 1990 à 2023. Les cas de prolapsus utérin ont été identifiés à l’aide de la hiérarchie des causes GBD 2023 sous la catégorie « prolapsus génital », qui englobe le prolapsus utérin. Les codes CIM-10 correspondants cartographiés par l’Institut pour les Métriques et l’Évaluation de la Santé (IHME) incluent N81.2 (prolapsus utérovaginal incomplet), N81.3 (prolapsus utérovaginal complet), N81.4 (prolapsus utérovaginal non spécifié) et N81.9 (prolapsus génital féminin non spécifié). L’identification de la cause du prolapsus utérin du GBD a été obtenue directement à partir de l’outil de résultats GBD, et les estimations de la charge de la maladie ont été extraites selon les définitions standardisées des causes et les procédures de codage du GBD. L’analyse de la charge de la maladie dans GBD 2023 a estimé l’incidence, la prévalence, la mortalité, les YLD, YLL et DALY. L’étude a examiné les traits épidémiologiques en analysant les différences géographiques et d’âge dans la charge de la maladie au fil du temps et de l’espace. Les données ont été traitées à l’aide de l’analyse EAPC (Estimation Annual Percentage Change), du modèle de jonction, du modèle ARIMA, du modèle BAPC et de l’analyse de décomposition. Les méthodes de calcul spécifiques sont cohérentes avec celles rapportées dans les étudesprécédentes 27,33,34,35.

Analyse EAPC

L’EAPC était une mesure largement acceptée pour quantifier la tendance des ASR sur des intervalles de temps spécifiques, et elle a été calculée à partir du modèle de régression adapté au logarithme naturel des débits. Le modèle de régression était défini comme : ln (taux)=α+βx+ε, et l’EAPC était calculé comme 100×(exp(β)- 1). L’intervalle de confiance (IC) à 95 % a également été déterminé par le modèle de régression linéaire.

où ln (débit) est le logarithme naturel de l’ASR, x désigne l’année civile, α est l’interception, β représente le coefficient de pente, et ε est le terme d’erreur. Si l’EAPC > 0 et que son IC à 95 % est également > 0, il y a une tendance à la hausse significative. Si l’EAPC < 0 et que l’IC à 95 % est < 0, il y a une tendance à la baisse significative. Si l’IC à 95 % inclut 0, la tendance n’est pas statistiquement significative ; c’est-à-dire que le changement est resté stable au fil du temps.

Analyse du point de jonction

Le modèle de régression Joinpoint a été utilisé pour calculer le changement annuel en pourcentage (APC) et le changement annuel moyen (AAPC), ainsi que leurs intervalles de confiance (IC) respectifs à 95 %, afin de déterminer les tendances à long terme des changements significatifs pour l’UP en Chine et dans les pays du G20 de 1990 à 2023. Ce modèle établit une régression segmentée basée sur les caractéristiques temporelles de la distribution des maladies, divisant la plage de temps en différents intervalles, chacun subissant un ajustement et une optimisation des tendances, évitant ainsi la subjectivité des analyses de tendances typiques basées sur des tendances linéaires. La direction de la tendance a été déterminée à partir de l’AAPC calculée à partir du modèle final ; plus précisément, lorsque l’IC à 95 % n’inclut pas 0, cela signifie que la tendance est significative, AAPC > 0 indique une tendance à la hausse, et APPC < 0 indique une tendance à la baisse.

Analyse BAPC

Le modèle APC a été étendu à l’aide de méthodes statistiques bayésiennes (BAPC), qui intègrent des schémas historiques de données, des facteurs d’incertitude et des connaissances préalables afin d’améliorer la précision et la robustesse des prédictions, gérant ainsi efficacement le bruit et les ambiguïtés dans les données. Les projections BAPC pour 2024 à 2038 ont été créées en utilisant un paramètre de lissage de 5 pour les effets d’âge, de période et de cohorte, avec des pondérations standardisées basées sur la population standard mondiale.

Analyse ARIMA

Le modèle ARIMA est un modèle populaire en économétrie, capable d’analyser le comportement des séries temporelles stationnaires et non stationnaires ainsi que l’impact des plans et politiques sur des résultats spécifiques sur le temps34. Dans le modèle ARIMA (p, d, q), « p » représente le nombre de termes autorégressifs, « d » indique l’ordre de différenciation, et « q » désigne le nombre de termes de moyenne mobile. Les méthodes de calcul spécifiques sont cohérentes avec celles rapportées dans les études précédentes. Pour chaque prédiction, la valeur prédite, la limite supérieure, la limite inférieure et l’IC à 95 % de chaque année ainsi que les paramètres de performance du modèle de prédiction seront obtenus (fichier _eval.csv). Le modèle de série temporelle ARIMA a été utilisé pour prédire les 27 prochaines années (2024-2050), et la performance du modèle a été évaluée. La performance du modèle a été évaluée à l’aide de diagnostics de prévision standard, incluant le Critère d’Information d’Akaike (AIC), le Critère d’Information Bayésien (BIC), l’analyse d’autocorrélation résiduelle et l’évaluation de la bonté de l’ajustement. Les graphiques résiduels n’ont montré aucune violation majeure des hypothèses du modèle, ce qui a confirmé la pertinence des modèles de prévision sélectionnés pour la projection de la charge. Auto.arima était utilisé pour sélectionner automatiquement les paramètres optimaux ARIMA(p,d,q) et AICc (AIC modifié) était utilisé pour sélectionner le meilleur modèle. Sur la base de la méthode de prédiction bootstrap, la valeur de prédiction et l’intervalle de confiance ont été calculés en simulant les chemins futurs possibles.

Analyses de décomposition

Nous avons réalisé une décomposition de Das Gupta (factorisation de Kitagawa–Das Gupta) du changement des comptages absolus entre 1990 et 2023. L’analyse a été principalement décomposée en trois composantes : l’effet du vieillissement (changements de la structure d’âge), l’effet de taille de la population (croissance de la population totale) et l’effet de changement épidémiologique (changements dans les taux spécifiques à chaque âge). Les noms des colonnes de données sont les suivants : « overall_difference » désigne le changement total ; « a_effect » indique l’effet de vieillissement ; « p_effect » représente l’effet de taille de la population ; « r_effect » désigne l’effet de changement épidémiologique ; « a_percent », « p_percent » et « r_percent » désignent le pourcentage de contribution de chaque effet respectif ; « val_1990 » et « val_2023 » représentent respectivement le nombre d’affaires en 1990 et 2023 ; et « changement » fait référence à la différence dans « diff1 ». La magnitude de chaque facteur sur le graphique résultant illustre son influence proportionnelle, avec des valeurs positives et négatives indiquant respectivement un effet d’augmentation ou d’atténuation. Des points noirs sur la parcelle servent de marqueurs pour le changement total.

Logiciels d’analyse

L’analyse statistique des données et la visualisation de cette étude ont été réalisées à l’aide du logiciel R et du logiciel Joinpoint (voir le tableau des matériaux pour plus de détails). Une valeur p < 0,05 était considérée comme statistiquement significative.

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Résultats

Tendances générales du prolapsus utérin DALY, décès, incidence, prévalence, YLD, YLL en Chine et dans les pays du G20

Globalement, le nombre de cas de prolapsus utérin en Chine est passé de 1 051 197,19 en 1990 (UI à 95 % : 871 473,64–1254 781,07) à 2218 831,76 en 2023 (UI à 95 % : 1829 927,18–2655 003,13), ce qui représente une croissance de 111,08 %. Durant la même période, la prévalence cumulée en Chine a augmenté de 126,06 % d’une année su...

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Discussion

Cette étude a mené une analyse complète des changements dans la charge de la maladie liée au prolapsus utérin en Chine et dans les pays du G20 de 1990 à 2023, en utilisant une analyse de stratification par âge et de décomposition. Pour prédire et analyser la charge future de la maladie, le modèle de série temporelle ARIMA et le modèle bayésien-période-cohorte (BAPC) ont été utilisés pour prédire et analyser la charge future de la maladie. Les résultats ont révélé à la fois des similitude...

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Déclarations de divulgation

Les auteurs déclarent qu’ils n’ont aucun conflit d’intérêts à signaler.

Remerciements

Financement

Cette recherche n’a reçu aucune subvention spécifique de la part d’agences de financement des secteurs public, commercial ou à but non lucratif.

Disponibilité des données

Les données utilisées dans cette étude proviennent de l’étude publique Global Burden of Disease Study 2023 (GBD 2023). Les auteurs reconnaissent chaleureusement le travail de l’Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) et de l’ensemble du réseau collaboratif GBD pour la production et le partage de cette ressource inestimable. Toutes les données brutes utilisées dans cette étude ont été soumises en tant que documents complémentaires.

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Modèle ARIMAR (package forecast)–Prévision des séries chronologiques de la charge de morbidité
Modèle BAPCR (package BAPC)Version 0.0.36 (dépend d'INLA (v24.11.25).)Prédiction bayésienne par âge-période-cohorte
Données GBD 2023Global Health Data Exchange–Source des données sur la charge du prolapsus utérin
Programme de régression JoinpointNational Cancer InstituteVersion 5.1.0.0Analyse de tendance utilisant APC et AAPC
Logiciel RR Foundation for Statistical ComputingVersion 4.4.1Analyse statistique et visualisation

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