La montée du diabète en Indonésie est portée par le vieillissement de la population, non par une augmentation du risque
Une analyse sérielle sur 10 ans des enquêtes nationales de santé en Indonésie révèle que c'est le vieillissement démographique, et non la dégradation des facteurs de risque liés au mode de vie, qui est à l'origine de l'épidémie de diabète.
Résumé
En analysant trois vagues d'enquêtes nationales de santé en Indonésie (2013, 2018, 2023) portant sur des dizaines de milliers d'adultes, des chercheurs ont constaté que la prévalence du diabète est passée de 10,7 % à un pic de 11,8 % en 2018, avant de redescendre à 11,3 % en 2023, tandis que le pré-diabète reculait de 44,5 % à 39,2 %. Une analyse par cohorte synthétique a révélé que les générations plus jeunes présentent en réalité des taux de diabète plus faibles aux mêmes âges que les générations précédentes — une amélioration générationnelle notable. Le véritable moteur de l'augmentation du nombre de cas est le vieillissement rapide de la population indonésienne. Un IMC élevé et l'âge avancé constituent les facteurs prédictifs les plus puissants du diabète. Le niveau de richesse entretient une relation complexe avec la maladie : les Indonésiens les plus aisés présentaient des probabilités plus faibles de pré-diabète, mais pas nécessairement un risque moindre de diabète avéré. Ces résultats plaident en faveur de programmes de dépistage et de prévention ciblés selon l'âge, plutôt que d'interventions uniformes.
Résumé détaillé
L'Indonésie, quatrième nation la plus peuplée du monde, fait face à une crise du diabète imminente. Les projections indiquent que sa population diabétique passera de 18,7 millions en 2020 à 40,7 millions d'ici 2045. Pourtant, jusqu'à présent, il manquait des données de tendance rigoureuses combinant diagnostics confirmés en laboratoire et diagnostics autodéclarés sur des échantillons représentatifs à l'échelle nationale. Cette étude comble cette lacune en analysant trois vagues d'enquêtes nationales de santé indonésiennes — Riskesdas 2013, Riskesdas 2018 et SKI 2023 — afin de suivre la prévalence du diabète et du prédiabète sur une décennie et d'identifier les facteurs démographiques qui font réellement évoluer les chiffres.
L'étude a inclus des adultes âgés de 15 ans et plus ayant réalisé à la fois une glycémie plasmatique à jeun (FPG) et un test de tolérance au glucose par voie orale (OGTT), donnant des tailles d'échantillons non pondérés d'environ 26 000 en 2013, 23 000 en 2018 et 19 000 en 2023. Le diabète était défini par une FPG ≥ 126 mg/dL ou un OGTT ≥ 200 mg/dL, ou par un diagnostic antérieur autodéclaré ; le prédiabète nécessitait une hyperglycémie à jeun (FPG 100–125 mg/dL) ou une intolérance au glucose (OGTT 140–199 mg/dL) chez les personnes sans diagnostic de diabète. Des pondérations d'enquête ont corrigé le plan d'échantillonnage complexe et la surreprésentation des cas diagnostiqués. Des modèles de régression logistique multivariée et de régression logistique ordinale ont testé les associations avec l'âge, le sexe, l'IMC, le lieu de résidence, le quintile de richesse, le niveau d'éducation, la profession et le statut tabagique.
La prévalence globale du diabète est passée de 10,7 % (IC 95 % : 10,2–11,2 %) en 2013 à 11,8 % (11,3–12,3 %) en 2018, puis a légèrement reculé à 11,3 % (10,7–11,9 %) en 2023. Le prédiabète a montré une tendance à la baisse régulière, passant de 44,5 % (43,6–45,3 %) à 39,2 % (38,0–40,3 %) sur la même période. La légère augmentation du diabète en milieu de période pourrait en partie refléter une meilleure capture diagnostique. Une analyse de cohorte synthétique — comparant des individus d'une même décennie de naissance à travers les années d'enquête — a révélé que les cohortes de naissance plus jeunes présentent une prévalence du diabète nettement plus faible aux mêmes âges par rapport aux cohortes plus anciennes. Les personnes nées dans les années 1980 affichaient des taux spécifiques à leur âge plus faibles en 2023 que celles nées dans les années 1960 au même âge en 2013, ce qui suggère une amélioration générationnelle réelle de la santé. À l'inverse, la prévalence du diabète chez les adultes de plus de 60 ans est restée durablement élevée et stable, ancrant le taux national.
En régression multivariée, l'âge supérieur à 60 ans présentait l'association la plus forte avec le risque de diabète par rapport aux moins de 40 ans (OR ajusté nettement élevé, p < 0,001). L'IMC était l'autre facteur prédictif dominant : une obésité de classe II ou supérieure conférait des odds significativement plus élevés de diabète et de prédiabète par rapport à un IMC normal. Fait intéressant, le quintile de richesse présentait des profils divergents — une richesse plus élevée était associée à des odds plus faibles de prédiabète, mais pas de manière constante à des odds plus faibles de diabète, ce qui pourrait refléter le fait que les individus plus aisés survivent suffisamment longtemps avec un risque non maîtrisé pour développer un diabète avéré, ou que les transitions alimentaires à revenu plus élevé introduisent de nouveaux facteurs de stress glycémique. La résidence en milieu urbain ou rural et le statut tabagique présentaient des associations indépendantes moins constantes après ajustement.
Les analyses standardisées sur l'âge ont confirmé que lorsque la structure d'âge de la population est contrôlée, le risque intrinsèque de diabète n'a pas connu d'escalade dramatique — la hausse du nombre absolu de cas s'explique en grande partie par le vieillissement rapide de la pyramide démographique indonésienne. C'est un recadrage essentiel pour la politique de santé publique : il déplace la priorité d'une réduction du risque au niveau de la population générale (qui reste néanmoins importante) vers un dépistage, un suivi et une intervention ciblés pour les personnes âgées, tout en renforçant les programmes de mode de vie sain chez les cohortes plus jeunes où les efforts de prévention semblent porter leurs fruits. Une réserve importante est que le plan transversal de l'étude empêche toute inférence causale, et les méthodes de cohorte synthétique ne remplacent pas un vrai suivi longitudinal. De plus, 73 % de la population diabétique indonésienne était estimée non diagnostiquée dans les enquêtes précédentes, ce qui signifie que les données autodéclarées sous-estiment le véritable fardeau.
Principales conclusions
- Diabetes prevalence rose from 10.7% (2013) to 11.8% (2018), then declined to 11.3% (2023), suggesting a plateau rather than sustained escalation
- Pre-diabetes prevalence fell consistently from 44.5% in 2013 to 39.2% in 2023, a 5.3 percentage-point improvement
- Synthetic cohort analysis showed younger birth cohorts (e.g., born 1980–1989) had lower diabetes rates at the same age compared with older birth cohorts, indicating generational risk reduction
- Diabetes prevalence remained persistently high and stable in adults over 60, with age being the strongest multivariable predictor (p<0.001)
- Obesity (BMI ≥25–30+) was the second strongest predictor of both diabetes and pre-diabetes in adjusted models
- Higher wealth quintile was associated with lower pre-diabetes odds but not consistently with lower diabetes odds, suggesting complex socioeconomic dynamics
- Approximately 73.2% of Indonesia's diabetic population were estimated to be undiagnosed in prior national survey data, underscoring a major detection gap
Méthodologie
Analyse transversale sérielle secondaire portant sur trois enquêtes de santé indonésiennes représentatives à l'échelle nationale (Riskesdas 2013, Riskesdas 2018, SKI 2023), reposant sur un échantillonnage aléatoire stratifié à plusieurs degrés, avec des taux de réponse des ménages atteignant 77 % en 2023. Les échantillons analytiques non pondérés comprenaient environ 26 448 (2013), 23 027 (2018) et 19 159 (2023) adultes âgés de ≥15 ans disposant de données complètes de glycémie à jeun et d'HGPO ; les femmes enceintes étaient exclues. Les critères de jugement ont été définis selon les critères de l'OMS, à partir de tests biomarqueurs standardisés et cohérents entre les années d'enquête. Les méthodes statistiques comprenaient des estimations de prévalence pondérées, des régressions par splines et LOESS pour les prédicteurs continus, un alignement de cohortes synthétiques par décennie de naissance, une régression logistique multivariable et une régression logistique ordinale pour évaluer la sévérité du statut glycémique ; toutes les analyses ont été réalisées avec le package R « survey », avec ajustement pour la complexité du plan de sondage.
Limites de l'étude
La conception transversale de l'étude exclut toute inférence causale et ne permet pas de suivre les trajectoires glycémiques individuelles dans le temps ; l'analyse par cohorte synthétique constitue une approximation qui ne remplace pas un suivi longitudinal réel. L'échantillonnage par enquête des tests biomédicaux portait sur un sous-échantillon de l'enquête nationale complète, et les données manquantes concernant l'IMC, le niveau de richesse et le niveau d'éducation ont été classées comme manquantes plutôt qu'imputées, ce qui peut introduire un biais. Les auteurs n'ont déclaré aucun conflit d'intérêts.
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