Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł badawczy
To badanie porównało historyczne i przyszłe obciążenie chorobowe związane z wypadaniem macicy między Chinami a krajami G20, korzystając z danych Global Burden of Disease (GBD) z 2023 roku. Chociaż Chiny wykazały niższe wiekowo sstandardyzowane obciążenie niż kraje G20 ogółem, oczekuje się wzrost liczby przypadków bezwzględnych z powodu starzenia się populacji. Te wyniki podkreślają potrzebę ukierunkowanych, wiekowych strategii zapobiegania i zarządzania.
To badanie obserwacyjne wzdłużne wykorzystało bazę danych Global Burden of Disease (GBD) 2023 do kompleksowej analizy i prognozowania obciążenia wypadaniem macicy (UP) w Chinach i krajach G20 od 1990 do 2050 roku. Oceniano wskaźniki zachorowalności, zgonów, występowania, lat życia utraconego na niepełnosprawność (DALYs), lat życia z niepełnosprawnością (YLDs) oraz lat życia utraconych (YLLs), wraz z ich wiek-standardyzowanymi wskaźnikami (ASRs). Trendy od 1990 do 2023 roku analizowano za pomocą regresji Joinpoint (obliczając średnią roczną zmianę procentową, AAPC), wraz z ich odpowiednimi 95% przedziałami ufności (CI), oraz analizą dekompozycyjną. Przyszłe obciążenie do 2050 roku prognozowano za pomocą modelu autoregresyjnej zintegrowanej średniej ruchomej (ARIMA) i modelu wiek-okres-kohorta Bayesowskiego (BAPC). Od 1990 do 2023 roku ASRs dla zachorowalności, występowania, DALYs i YLDs UP w Chinach wykazywały tendencję spadkową, z AAPCs równymi −0.47 (95% CI −0.51 do −0.44), −0.52 (95% CI −0.56 do −0.47), −0.50(95% CI −0.54 do −0.46), i −0.52 (95% CI −0.55 do −0.48), odpowiednio. Przejściowy wzrost obserwowano między 2010 a 2015 rokiem. ASR dla zgonów pozostawał bliski zera, podczas gdy ASR dla YLLs wzrósł (AAPC = 2.12, 95% CI 1.32–2.93). Kraje G20 wykazywały podobne spadkowe trendy dla obciążeń nieśmiertelnych, z redukcjami bardziej wyraźnymi niż w Chinach. Prognozy wskazują, że od 2023 do 2050 roku ASRs dla zachorowalności, występowania, DALYs i YLDs będą nadal maleć zarówno w Chinach, jak i w krajach G20, z szybkim spadkiem przewidzianym dla Chin. W konsekwencji, wiek-standardyzowane obciążenie wśród chińskich kobiet jest spodziewane na niższym poziomie niż średnia G20. Podsumowując, choć wiek-standardyzowane obciążenie UP w Chinach jest historycznie i perspektywicznie niższe niż łączna wartość G20, rosnące liczby bezwzględne z powodu starzenia się populacji wskazują na znaczne przyszłe obciążenie służby zdrowia. Podkreśla to potrzebę rozwoju przez Chiny ukierunkowanych, specyficznych dla grup wiekowych strategii zapobiegania i kontroli.
Wypadanie macicy (UP), znane również jako wypadanie narządów miednicy (POP), jest częstym zaburzeniem podłoża miednicy u kobiet. Charakteryzuje się przemieszczeniem macicy z jej normalnej pozycji anatomicznej do lub na zewnątrz pochwy1,2. Ten stan często wiąże się z objawami takimi jak ból brzucha w dolnej części, zaburzenia czynności mikcyjnych i defekacyjnych oraz dyskomfort w czasie stosunku, które obniżają jakość życia i funkcjonowanie społeczne pacjentów3. Zmiany anatomiczne związane z UP obejmują zmiany w położeniu osiowym macicy i pochwy. Poprzednie badania wykazały, że kobiety z wypadaniem często wykazują retrowersję i retrofleksję macicy, a także przesunięcie osi macicy i pochwy w kierunku tylnym i dolnym4.
UP odzwierciedla pogorszenie się struktur podtrzymujących podłoże miednicy, obejmujących mięsień podtrzymujący miednicę i powięź podłoża miednicy, prowadzące do opadania macicy5. Czynniki ryzyka związane z UP można ogólnie podzielić na czynniki niemodyfikowalne, takie jak wiek, menopauza, predyspozycje genetyczne i rasa, oraz czynniki modyfikowalne, które obejmują aspekty związane z trybem życia i płodności. Te modyfikowalne czynniki obejmują wielokrotne ciąże, sposób porodu, otyłość, przewlekłe zaparcia, przewlekły kaszel i inne czynności, które stale podnosząciśnienie w jamie brzusznej i pogarszają integralność tkanki łącznej6,7. Kliniczne ocena UP obejmuje wywiad, badanie fizykalne i ocenę funkcjonalną8. Należy zauważyć, że różne narzędzia diagnostyczne dały różne oszacowania częstości występowania, przy czym 25,0% zostało zgłoszone za pomocą kwestionariusza, a 41,8% zidentyfikowano w badaniu klinicznym9.
Leczenie UP zależy od ciężkości stanu i występujących objawów. Strategie zarządzania mogą obejmować ćwiczenia wzmacniające podłoże miednicy, takie jak ćwiczenia Kegela, stosowanie pessarów dopochwowych i różne zabiegi chirurgiczne1. Jedno badanie wykazało, że łączenie ćwiczeń Kegela z jógą poprawia funkcję podłoża miednicy i poprawia jakość życia10. Trening oddechowy również przynosi korzyści w funkcjonowaniu podłoża miednicy11. Chociaż leczenie pessarą jest skuteczne w około 90% przypadków, długoterminowa kontynuacja leczenia spada do 60% z powodu powikłań, takich jak zwiększone wydzielanie z pochwy (84%) i dyskomfort (20%)12. Operacja jest zalecana dla pacjentów z ciężkimi objawami lub tych, którzy nie reagują na leczenie zachowawcze. Różne metody chirurgiczne, w tym naprawa siatką i kolpopeksja krzyżowo-guzicowa, mogą skutecznie leczyć wypadanie narządów miednicy13–17. Jednak operacja wiąże się z ryzykiem takim jak ekspozycja siatki, ból i nawrót18–21, i może nie całkowicie rozwiązać wszystkie objawy, zwłaszcza te związane z funkcją seksualną i objawami z przewodu moczowego22,23.
Diagnoza i leczenie UP nadal napotyka na kilka wyzwań, w tym opóźnione rozpoznanie, niewłaściwe leczenie i niedostateczną świadomość pacjentów. Na te zagadnienia mają wpływ czynniki społeczno-kulturowe, rasowe i ekonomiczne, a także różnice w zachowaniach związanych z poszukiwaniem opieki zdrowotnej24–26. Badanie obejmujące okres od 1990 do 2019 roku wskazuje, że prawie 40% kobiet na świecie może doświadczyć wypadania macicy w ciągu życia. Wraz z globalnym starzeniem się populacji oczekuje się, że częstość wypadania macicy będzie się jeszcze wzrastać w nadchodzących dekadach27. Narodowe badanie przekrojowe przeprowadzone w Chinach wykazało 9,6% częstość występowania objawowego wypadania macicy wśród dorosłych kobiet, przy czym częstość występowania zwiększa się stopniowo wraz z wiekiem28. Pod względem regionalnym, wiekowo standaryzowana częstość w regionach o niskim Indeksie Społeczno-Demograficznym (SDI) jest 2,3 raza wyższa niż w regionach o wysokim SDI, a największe obciążenie chorobowe obserwuje się w Afryce Subsaharyjskiej i Azji Południowej29.
Leczenie i długoterminowa opieka nad UP obciążają znacznie gospodarkę ze względu na znaczne zasoby medyczne, które są wymagane. Chociaż konserwatywne leczenie jest zazwyczaj bardziej opłacalne niż interwencja chirurgiczna, operacja pozostaje niezbędną opcją w wielu poważnych przypadkach3. Co więcej, powikłania pooperacyjne, w tym zaburzenia czynności układu moczowego i problemy związane z siatką, mog
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Zezwolenie etyczne i zgoda na udział
Niniejsze badanie było analizą istniejących, dostępnych publicznie i anonimizowanych danych podsumowujących z Globalnego Studium Obciążenia Chorobami 2023 (GBD 2023). Ponieważ badanie nie obejmowało bezpośredniej interakcji z ludźmi lub zwierzętami, zbierania nowych danych pierwotnych ani dostępu do informacji umożliwiających identyfikację osób, uznano je za zwolnione z wymogu formalnej aprobaty przez komisję etyczną instytucjonalną (IRB) lub komitet etyczny. Badanie przeprowadzono zgodnie z zasadami zawartych w Deklaracji Helsińskiej. Wykorzystanie danych GBD jest zgodne z warunkami użytkowania i zasadami dostępu do danych.
Źródła danych
Niniejsze badanie jest analizą wtórną anonimizowanych danych zagregowanych opublikowanych w badaniu GBD 2023. Aby uzyskać dane dotyczące obciążenia chorobowego związanego z wypadaniem macicy w Chinach i krajach G20 w latach 1990–2023, zastosowano narzędzie do zapytań online GHDx (https://ghdx.healthdata.org/gbd–results–tool). Wypadanie macicy identyfikowano za pomocą hierarchii przyczyn GBD 2023 w kategorii „Wypadanie narządów płciowych”, która obejmuje wypadanie macicy. Odpowiednie kody ICD-10 przemapowane przez Instytut Metrik i Oceny Zdrowia (IHME) obejmują N81.2 (niepełne wypadanie macicy i pochwy), N81.3 (pełne wypadanie macicy i pochwy), N81.4 (nieokreślone wypadanie macicy i pochwy) oraz N81.9 (nieokreślone wypadanie żeńskich narządów płciowych). Identyfikatory przyczyn GBD dla wypadania macicy uzyskano bezpośrednio z narzędzia GBD Results Tool, a estymacje obciążenia chorobowego wyodrębniono zgodnie ze standaryzowanymi definicjami i procedurami kodowania GBD. Analiza obciążenia chorobowego w GBD 2023 szacowała zachorowalność, częstość występowania, śmiertelność, lata utraconej zdolności do życia (YLDs), lata utraconego życia (YLLs) i lata utraconego zdrowia (DALYs). Badanie zbadało cechy epidemiologiczne, analizując geograficzne i wiekowe różnice w obciążeniu chorobowym w czasie i przestrzeni. Dane przetwarzano za pomocą analizy EAPC (Szacowany Rocznej Zmiany Procentowej), modelu joinpoint, modelu ARIMA, modelu BAPC i analizy dekompozycyjnej. Konkretne metody obliczeniowe są zgodne z tymi zgłoszonymi w poprzednich badaniach27,33,34,35.
Analiza EAPC
EAPC było szeroko akceptowanym wskaźnikiem służącym do ilościowego określenia trendu ASRs w określonych przedziałach czasowych i było obliczane na podstawie modelu regresji dopasowanego do naturalnego logarytmu wskaźników. Model regresji był definiowany jako: ln (wskaźnik)=α+βx+ε, a EAPC było obliczane jako 100×(exp(β)- 1). 95% przedział ufności (CI) również określano za pomocą modelu regresji liniowej.
gdzie ln (wskaźnik)jest naturalnym logarytmem ASR, x oznacza rok kalendarzowy, α jest przechwytem, β reprezentuje współczynnik stokowy, a ε jest błędem. Jeśli EAPC > 0, a jego 95% CI jest również > 0, istnieje istotna tendencja wzrostowa. Jeśli EAPC < 0 i 95% CI jest < 0, istnieje istotna tendencja spadkowa. Jeśli 95% CI obejmuje 0, tendencja nie jest statystycznie istotna; to znaczy, że zmiana była stabilna w czasie.
Analiza joinpoint
Model regresji Joinpoint został zastosowany do obliczenia rocznej zmiany procentowej (APC) i średniej rocznej zmiany procentowej (AAPC), wraz z ich odpowiednim 95% przedziałem ufności (CI), w celu określenia długoterminowych trendów istotnych zmian wypadania macicy w Chinach i krajach G20 w latach 1990–2023. Model ten ustanawia regresję segmentowaną na podstawie czasowych cech rozkładu choroby, dzieląc zakres czasowy na różne przedziały, z których każdy przechodzi dopasowanie trendu i optymalizację, co skutecznie unika subiektywności typowych analiz trendu opartych na trendach liniowych. Kierunek trendu określano na podstawie AAPC obliczonego z ostatecznego modelu; konkretnie, gdy 95% CI nie obejmuje 0, oznacza to, że trend jest istotny, AAPC > 0 wskazuje na tendencję wzrostową, a AAPC < 0 wskazuje na tendencję spadkową.
Analiza BAPC
Model APC został rozszerzony za pomocą metod statystycznych Bayesian (BAPC), które integrują wzorce danych historycznych, czynniki niepewności i wcześniejszą wiedzę, aby poprawić dokładność przewidywań i odporność, tym samym skutecznie radząc sobie z hałasem i niejednoznacznościami w danych. Projekcje BAPC dla lat 2024–2038 stworzono przy użyciu parametru wygładzającego 5 dla efektów wieku, okresu i kohort, ze standaryzowanymi wagami opartymi na światowej populacji standardowej.
Analiza ARIMA</
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Ogólne trendy w zakresie DALY, zgonów, zapadalności, chorobowości, YLD i YLL związanych z wypadaniem macicy w Chinach oraz krajach G20
Ogólnie liczba przypadków wypadania macicy w Chinach wzrosła z 1051,197.19 w 1990 r. (95% UI: 871,473.64–1254,781.07) do 2218,831.76 w 2023 r. (95% UI: 1829,927.18–2655,003.13), co stanowi wzrost o 111.08%. W tym samym okresie skumulowana zapadalność w Chinach wzrosła o 126.06% w ujęciu rok do roku. W 2023 r. UP dotknęło łącznie 19,054,548.16 k...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
To studium przeprowadziło kompleksową analizę zmian w obciążeniu chorobowym wypadania macicy w Chinach i krajach G20 w latach 1990–2023, stosując stratyfikację wiekową i analizę dekompozycji. Aby przewidywać i analizować przyszłe obciążenie chorobowe, wykorzystano model szeregów czasowych ARIMA oraz klasyczny model wiek-okres-kohorta (BAPC) do przewidywania i analizy przyszłego obciążenia chorobowego. Wyniki ujawniły zarówno podobieństwa, jak i zauważalne różnice. Obciążenie chorobowe (takie jak liczba przypadków i DALYs...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Autorzy deklarują, że nie mają żadnych konfliktów interesów do zgłoszenia.
Finansowanie
To badanie nie otrzymało żadnej konkretnej dotacji z agencji finansujących działających w sektorze publicznym, komercyjnym lub non-profit.
Dostępność danych
Dane wykorzystane w tym badaniu zostały pozyskane z publicznie dostępnego Global Burden of Disease Study 2023 (GBD 2023). Autorzy z wdzięcznością przyjmują pracę Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) oraz całego sieciowego współpracownictwa GBD w zakresie produkcji i udostępniania tego bezcennego zasobu. Wszystkie surowe dane wykorzystane w tym badaniu zostały przesłane jako materiały uzupełniające.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| ARIMA model | R (forecast package) | – | Prognozowanie szeregów czasowych obciążenia chorobą |
| BAPC model | R (BAPC package) | Wersja 0.0.36 (opiera się na INLA (v24.11.25).) | Bayesowska prognoza wieku-okresu-kohorty |
| GBD 2023 data | Global Health Data Exchange | – | Źródło danych dotyczących obciążenia ze strzału macicy |
| Joinpoint Regression Program | National Cancer Institute | Wersja 5.1.0.0 | Analiza trendów przy użyciu APC i AAPC |
| R software | R Foundation for Statistical Computing | Wersja 4.4.1 | Analiza statystyczna i wizualizacja |
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.