# Prothèse totale d'épaule en France : analyse des tendances entre 2009 et 2019 et projection à l'horizon 2070. Total shoulder arthroplasty in France: An analysis of trends between 2009 and 2019 and projections to the year 2070

Aziliz Guezou-philippe, Mathieu Le Stum, Éric Stindel, Myriam Le Goff-Pronost, Guillaume Dardenne, Hoel Letissier

► To cite this version:

Aziliz Guezou-philippe, Mathieu Le Stum, Éric Stindel, Myriam Le Goff-Pronost, Guillaume Dardenne, et al.. Prothèse totale d'épaule en France: analyse des tendances entre 2009 et 2019 et projection à l'horizon 2070. Total shoulder arthroplasty in France: An analysis of trends between 2009 and 2019 and projections to the year 2070. Revue de Chirurgie Orthopédique et Traumatologique, 2024, 110 (2), pp.204-214. 10.1016/j.rcot.2024.01.005 . hal-05085908

HAL Id: hal-05085908

https://imt-atlantique.hal.science/hal-05085908v1

Submitted on 27 May 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Mémoire original

Prothèse totale d'épaule en France : analyse des tendances entre 2009 et
2019 et projection à l'horizon 2070.

Total shoulder arthroplasty in France: An analysis of trends between 2009
and 2019 and projections to the year 2070

Aziliz Guezou-Philippe<sup>a</sup>, Mathieu Le Stum<sup>a</sup>, Éric Stindel<sup>a,b</sup>, Myriam Le Goff-Pronost<sup>c</sup>,
Guillaume Dardenne<sup>b</sup>, Hoel Letissier<sup>a,b</sup>

Auteur correspondant :

Aziliz Guezou-Philippe

Université de Bretagne Occidentale (UBO), Laboratoire de Traitement de l'Information Médicale (LATIM) - UMR 1101, 22 rue Camille-Desmoulins, 29200 Brest, France

Aziliz.GuezouPhilippe@univ-brest.fr

<footnote><sup>a</sup> Université de Bretagne Occidentale (UBO), Laboratoire de Traitement de l'Information Médicale (LATIM) - UMR 1101, 22 rue Camille-Desmoulins, 29200 Brest, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> Centre Hospitalo-Universitaire de Brest (CHU de Brest), LATIM - UMR 1101, 2 avenue Foch, 29200 Brest, France</footnote>

<footnote><sup>c</sup> Institut Mines-Telecom (IMT Atlantique), LATIM - UMR 1101, 655 avenue du Technopôle, 29280 Plouzané, France</footnote>
Résumé :

Contexte. – Les actes de prothèses totales d'épaule (PTE) sont en augmentation constante depuis plusieurs décennies aux États-Unis comme en Europe. En France, une croissance de +24,5% des chirurgies d'épaule a été observée entre 2012 et 2018, mais aucune étude n'a analysé l'évolution des actes de PTE selon le profil des patients. Aussi, nous proposons d'étudier la dynamique des PTE, sur la base des données nationales françaises, pour (1) analyser les tendances de croissance par sexe, âge et niveau de comorbidité des patients, et (2) estimer les projections les plus adaptées du taux d'incidence (TI) à l'horizon 2070.

Hypothèse. – Notre hypothèse est qu’en France, il existe une dynamique à la hausse différente pour chaque sexe et catégorie d’âge.

Matériel et méthode. – L’étude a été menée en France sur la période 2009-2019 à partir de la base de données du Système National des Données de Santé qui répertorie toutes les interventions menées en France. Les patients ont été analysés par sexe, catégorie d’âge (<65 ans, 65-74 ans, ≥75 ans) et état de comorbidité (quatre niveaux). En se basant sur le recueil des actes effectués et les relevés de population de l’Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques, il a été déduit l’évolution des TI pour 100 000 habitants par âge, sexe et comorbidité des patients. Les TI ont été projetés jusqu’en 2070 en utilisant des modèles de projection de types linéaire, Poisson, logistique et Gompertz.

Résultats. – Entre 2009 et 2019, le TI a augmenté plus fortement chez les hommes avec +155% (de 6,0 à 15,3) que chez les femmes avec +118% (de 16,2 à 35,3), et ce pour toutes les classes d’âges. Cette croissance a été la plus importante chez les <65 ans avec +112% (de 2,3 à 4,9), tant chez les hommes avec +129% (de 2,1 à 4,8) que chez les femmes avec +99% (de 2,5 à 5,0). Sur la période 2012-2019, la proportion de patients avec des comorbidités peu sévères a augmenté de +92% (de 5 435 à 10 410 PTE, soit de 56% à 61% du total des actes), à
la différence des autres classes. Tous les modèles de projection modélisent les données 2009-2019 avec de faibles écarts. Toutefois, la projection logistique est la plus probable, avec un TI augmentant de +45% pour la population globale d'ici 2070 (de 17 175 à 25 338 PTE) et se stabilisant dès 2050.

*Conclusion.* – Le TI a connu une nette croissance dans la population globale, comme dans toutes les catégories d'âge, de sexe et de comorbidité, avec une augmentation des actes plus forte chez les <65 ans et les 65-74 ans, ainsi qu'un glissement vers des patients à plus faible comorbidité. Selon les projections, le TI continuerait d'être plus fort chez les patients plus âgés, excepté chez les hommes pour qui le TI des 65-74 ans dépasserait celui des ≥75 ans aux alentours de 2030. A plus long terme, l'évolution du TI s'inscrit dans une dynamique de type logistique, avec l'atteinte d'un plateau vers 2050. Face à cette demande croissante en PTE, une augmentation de la charge en soins sera à prévoir.

**Niveau de preuve** : IV ; Étude épidémiologique descriptive.

**Mots clés** : Prothèse Totale d'Epaule, Epaule, Projection, Epidémiologie, Comorbidité

**Abstract:**

*Background* – Over the past decades, total shoulder arthroplasty (TSA) procedures have steadily increased in the United States and Europe. In France, the number of shoulder surgeries rose by 24.5% between 2012 and 2018, but no study has yet analyzed TSA trends based on patient characteristics. Therefore, the aim of our study was to use the French healthcare database to (1) analyze growth trends based on the patient's sex, age, and comorbidity profile and (2) estimate the most appropriate incidence rate (IR) projections to the year 2070.

*Hypothesis* – We hypothesize that in France, the upward trends are different for each sex and age group.
*Materials and methods* – This study was conducted in France from 2009 to 2019 based on the French healthcare database (SNDS), which contains all nationwide procedures. Patients were analyzed by sex, age group (< 65 years, 65–74 years, ≥ 75 years), and comorbidity profile (4 levels). IR trends per 100,000 population were inferred by patient age, sex, and comorbidity using data from the French hospital discharge database (PMSI) and population forecasts and censuses from the French National Institute of Statistics and Economic Studies (INSEE). Linear, Poisson, logistic, and Gompertz projection models were created to forecast IRs to the year 2070.

*Results* – Between 2009 and 2019, there was a sharper increase in IR in males (+155%; from 6.0 to 15.3) than in females (+118%; from 16.2 to 35.3) across all age groups. This increase was most significant in those younger than 65 years (+112%; from 2.3 to 4.9), in both males (+129%; from 2.1 to 4.8) and females (+99%; from 2.5 to 5.0). From 2012 to 2019, the proportion of patients with mild comorbidities increased by +92% (from 5,435 to 10,410 TSAs, i.e., from 56% to 61% of total procedures), unlike the other comorbidity profiles. All the projections modeled the data from 2009 to 2019 with minor deviations. However, the logistic projection was the most likely, with a 45% increase in the IR for the overall population by 2070 (from 17,175 to 25,338 TSAs), which will start to plateau in 2050.

*Conclusion* – The IR has risen sharply in the overall population, as in all age, sex, and comorbidity categories, with the most significant growth seen in the < 65 and 65–74 age groups and a shift toward patients with milder comorbidities. According to our projections, the IR will continue to be more significant in older patients, except for males, for whom the IR for those 65 to 74 years old will exceed that of those 75 and older around 2030. In the longer term, the IRs follow a logistic trend, reaching a plateau around 2050. Therefore, an increase in healthcare burden is to be expected to meet the growing demand for TSAs.
**Level of evidence:** IV; Descriptive epidemiological study.

**Keywords:** Total Shoulder Arthroplasty, Shoulder, Projection, Epidemiology, Comorbidity

Introduction

L'arthroplastie totale d'épaule est couramment pratiquée pour traiter l'arthrose gleno-huméral, l'ostéonécrose, l'arthropathie et les ruptures massives de la coiffe des rotateurs, les pertes osseuses glénoïdiennes et les fractures humérales proximales en remplaçant l'articulation gléno-humérale pathologique par une Prothèse Totale d'Epaule (PTE) [1,2].
Qu'elle soit anatomique ou inversée, la pose de PTE permet d'améliorer significativement la qualité de vie des patients, en réduisant les douleurs et en restaurant la mobilité de l'articulation [3,4] et ce également chez des épaules locomotrices [5,6]. Avec un taux de survie des PTE estimé à plus de 90% à dix ans [7,8], ces améliorations ont été observées jusqu'à 20 ans en post-opératoire [9]. De plus, cette procédure est suffisamment fiable pour être réalisée en ambulatoire en toute sécurité chez des patients sélectionnés, sans ou avec faibles comorbidités [10,11]. Cependant, environ 6% des patients nécessiteront une révision de la prothèse, survenant en moyenne 4 ans après l'opération [7,12].

Troisième arthroplastie la plus pratiquée après celles de la hanche et du genou, l'arthroplastie totale d'épaule présente le plus fort taux de croissance avec un triplement du nombre d'indications au cours de la dernière décennie dans certains pays [13]. Aux Etats-Unis, le nombre d'indication a augmenté, entre 2005 et 2017 d'environ 550%, passant de 36 à 197 pour 100 000 habitants, soit 630 000 PTE réalisées en 2017 contre 105 000 en 2005 [14]. En France, une augmentation globale du nombre de PTE est également attendue, essentiellement soutenue par le vieillissement de la population [15,16] et l'élargissement des indications, notamment pour des patients de plus en plus jeunes [17,18]. Ce rajeunissement s'accompagne d'une augmentation du risque de révision [19], notamment chez les hommes [20] et chez les patients présentant des comorbidités [21]. Aussi, et afin de préparer les chirurgiens, les
sociétés savantes et les services de santé à adapter et améliorer la prise en charge des soins en
France, nous souhaitons analyser et prédire l'incidence des PTE, en particulier chez les
populations plus jeunes et donc plus à risque de nécessiter une révision par la suite. Une
première analyse de la démographie des PTE en France, précédemment publiée par Villatte et
al. [22] en 2020, a permis de mettre en lumière l'augmentation attendue des PTE dans les
prochaines décennies. Cette étude détaille la répartition des types d'actes réalisés, leurs
répartitions par région et leurs projections d'ici 2070, mais ne donne aucune information
quant à l'âge, au sexe ou aux comorbidités des patients.

A ce jour, il n'existe aucune étude française focalisée sur les PTE et analysant les
caractéristiques de la population. Nous avons donc mené une étude visant à (1) analyser
l'évolution des poses de PTE par sexe, par âge et par état de comorbidité, et (2) estimer les
projections les plus adaptées du taux d'incidence à l'horizon 2070 par catégorie d'âge et de
sexe. Notre hypothèse est qu'en France, il existe une augmentation du nombre d'indications
différente pour chaque sexe et chaque âge.

Matériel et Méthode

## 2.1 Patients

La présente étude épidémiologique est rétrospective. Elle a été menée sur les données
françaises de pose de PTE entre le 01/01/2009 et le 31/12/2019 issues du Programme de
Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI) du Système National des Données de
Santé (SNDS). Basé sur le remboursement à l'acte, le système national de santé français
impose aux hôpitaux publics et privés de coder toutes leurs interventions. Ainsi, lors de
chaque séjour à l'hôpital, un code de Classification Commune des Actes Médicaux (CCAM)
est attribué à chaque acte médical effectué pour un patient considéré. Les informations liées à
l'âge et au sexe du patient sont également enregistrées.
Les codes CCAM étudiés, correspondant aux poses de PTE, sont listés ci-dessous :

* MEKA 006 : Remplacement de l'articulation scapulohumérale par prothèse totale

* MEKA 007 : Remplacement de l'articulation scapulohumérale par prothèse totale, avec ostéotomie de l'extrémité proximale de l'humérus

* MEKA 008 : Remplacement de l'articulation scapulohumérale par prothèse totale, avec réinsertion, suture et/ou autoplastie de la coiffe des rotateurs de l'épaule

* MEMA 009 : Reconstruction de l'articulation de l'épaule par prothèse massive ou sur mesure, après résection segmentaire

Les données démographiques de la population française (incluant les départements d'outheadémer) ont été obtenues via l'Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE) et concernent les mesures des années 2009 à 2019 ainsi que les estimations de population jusqu'en 2070 selon un scénario de croissance moyenne (dit scénario central) [15], prenant en compte des paramètres tels que la fécondité, l'espérance de vie et les migrations.

L'autorisation d'accès aux données a été obtenue après passage par une procédure simplifiée (MR-005) autorisée par la Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés (CNIL).

## 2.2 Analyse de la croissance par sexe, par âge et par comorbidités

L'analyse descriptive a été menée pour la France, annuellement sur la période 2009-2019. Le nombre de PTE et le Taux annuel d'Incidence (TI) ont été analysés. Le TI a été obtenu en divisant le nombre de procédures par la population de la catégorie correspondante (selon le sexe, l'âge et les comorbidités) et rapporté à 100 000 habitants. Afin de mieux refléter les différents âges de la vie et par cohérence avec un précédent travail [23], nous avons choisi de constituer trois classes d'âge : les jeunes actifs (< 65 ans), les jeunes retraités (65-74 ans) et le troisième âge (≥ 75 ans).
La classification du PMSI répartit les patients en « groupe homogène de malade » (GHM). Un GHM regroupe les prises en charge de même nature médicale et économique, et constitue la catégorie élémentaire de classification d'une hospitalisation. Il permet ainsi d'évaluer indirectement l'état de comorbidité du patient lors de son séjour. Le GHM se décompose en quatre niveaux, allant du niveau un (GHM1) (peu sévère) à quatre (GHM4) (très sévère). Le niveau de sévérité est établi à partir de la durée du séjour et de l'état de santé du patient (obésité, dénutrition, problème cardio-vasculaire, infection, pneumopathie ...), soit présent dès l'entrée (antécédents actifs), soit apparus pendant le séjour (événements intercurrents, complications). Un GHM1 n'inclut aucune comorbidité ou complication et est associé à une durée de séjour inférieure à trois jours. A contrario un GHM4 aura une ou plusieurs comorbidités initiales et/ou complications associées et une durée de séjour supérieure à cinq jours. Dans le cadre de notre étude, et en raison des contraintes liées à la procédure MR-005, les données sur cette variable ne sont disponibles que sur la période 2012 – 2019. Par ailleurs une stratification par sexe et âge a également été réalisée à la recherche de profils d'évolution différents.

## 2.4 Analyse des modèles de croissance et projection à 2070

Afin d'étudier la dynamique du TI des PTE, quatre modèles de régression d'ores et déjà utilisés dans la littérature internationale ont été analysés: (1) un modèle linéaire présentant une croissance régulière dans le temps, (2) un modèle de Poisson supposant une croissance exponentielle sur toute la période, (3) un modèle logistique, décrivant une phase de croissance exponentielle suivie d'une phase de ralentissement et l'atteinte d'un plateau, les deux phases étant symétriques autour d'un point d'inflexion, et (4) un modèle de Gompertz représentant une régression logistique avec une phase de croissance plus courte (point d'inflexion survenant à environ 37% de la courbe contre 50% pour la logistique).
Les TI ont ainsi été projetés à l'horizon 2070 en se basant sur les quatre modèles étudiés et le nombre de PTE estimé à partir des projections de population de l'INSEE. Les projections ont été menées indépendamment chez les hommes et les femmes et par tranche d'âge, afin d'isoler les dynamiques propres à chaque catégorie et de permettre l'étude de scénarios combinant des types de croissance différents selon le sexe.

## 2.5 Statistiques

L'évolution du TI selon l'âge et le sexe entre 2009 et 2019, et le GHM entre 2012 et 2019, a été évaluée par un test du Khi² (effectifs des populations comparées supérieurs à 30) avec un seuil de significativité fixé à 5% (p-value <0.05). Les différents modèles de régression ont été comparés selon la RMSE (« Root Mean Square Error ») décrivant l'écart entre les TI observés et ceux prédits par les modèles avant 2019. Ainsi, plus cet écart est faible, meilleure est la prédiction du modèle.

Toute l'analyse statistique a été réalisée en R (version 4.2.2).

# Résultats

## 3.1 Analyse de la croissance par sexe et par âge

Entre le 01/01/2009 et le 31/12/2019, 133 046 PTE ont été réalisées, dont 96 126 chez les femmes et 36 920 chez les hommes (72% versus 28%). L'âge moyen est passé de 73,0 à 73,6 ans (p<0.0001) dans la population globale, de 69,1 à 70,1 ans (p<0.0001) chez les hommes, et de 74,3 à 74,9 ans (p<0.0001) chez les femmes. Le sexe ratio homme/femme est passé de 0.35 (1 869 / 5 363) en 2009 à 0.41 (4 962 / 12 213) en 2019 (p<0.001) (Figure 1 [1.A]). Le nombre de PTE a augmenté dans toutes les classes d'âge, avec +112% chez les < 65 ans (de 1 235 à 2 615, p<0.001), +160% chez les 65-74 ans (de 2 398 à 6 235, p<0.001) et +131%
chez les ≥ 75 ans (de 3 599 à 8 325, p<0.001) (Figure 1.B). La répartition par âge a également évolué, avec la part des < 65 ans passant de 17% des PTE en 2009 à 15% en 2019, celle des 65-74 ans de 33% à 36% et celle des ≥ 75 ans de 50% à 48%.

Sur la période étudiée, le TI a augmenté de 11,2 à 25,6 (+128%, p<0.001) pour la population globale, de 16,2 à 35,3 (+118%, p<0.001) pour les femmes et de 6,0 à 15,3 (+155%, p<0.001) pour les hommes (Figure 1.C). Toutes tranches d'âges confondues, le TI a significativement augmenté de 2009 à 2019, avec une croissance plus marquée chez les hommes que chez les femmes (Tableau 1).

## 3.2 Analyse de la répartition des actes selon le GHM

Entre 2012 et 2019, le nombre de patients GHM1 est passé de 5 435 à 10 410 (+92%), passant de 1 714 à 3 540 (+107%) chez les hommes et 3 721 à 6 870 (+85%) chez les femmes. Cette évolution correspond à une augmentation significative (p<0.0001) de +4,7% de la proportion de GHM1 dans la population globale (de 5 435 à 10 410 patients), de +5,3% chez les hommes (de 1 714 à 3 540) et de +4,1% chez les femmes (de 3 721 à 6 870) (Figure 2 [2.A]). A l'inverse, les proportions de GHM2 ont significativement diminué (p<0.0001) entre 2012 et 2019, avec -3,8% dans la population globale (de 3 033 à 4 710 patients), -4,1% chez les hommes (de 651 à 1 038) et -3,3% chez les femmes (de 2 382 à 3 672). Les GHM3 et GHM4 n'ont pas évolué de manière significative entre 2012 et 2019, excepté le GHM3 dans la population globale (-1,1%, de 1 204 à 1 939 patients, p-value<0.0001).

L'analyse des GHM en stratification par âge montre une évolution similaire pour les hommes et les femmes de 65-74 ans et ≥ 75ans, avec une augmentation significative des proportions de GHM1 et une diminution significative des GHM2 (Figure 2.B, 2.C et 2.D). La répartition des GHM pour les < 65ans n'a quant à elle pas évolué de manière significative entre 2012 et 2019 (Figure 2.B, 2.C et 2.D).
### 3.3 Analyse des modèles de croissance et projection à 2070

Les modèles de régression logistique et de Gompertz modélisent les TI observés entre 2009 et 2019 avec les écarts les plus faibles, le modèle linéaire avec une RMSE légèrement plus élevée et le modèle de Poisson présente quant à lui les écarts les plus forts (Tableau 2).

Pour la population globale, les quatre modèles de régression analysés prévoient une augmentation du TI entre 2019 et 2070 de +45% pour le modèle logistique (de 25,6 à 37,2), de +100% pour le modèle de Gompertz (de 25,6 à 51,1), de +298% pour le modèle linéaire (de 25,6 à 101,9) et jusqu'à +7002% pour le modèle de Poisson (de 25,6 à 1816,8) (Figure 3).

Les modèles obtenant les plus faibles écarts prévoient la plus forte augmentation de TI pour les 65-74 ans (+63% de 86,8 à 141,2), la plus faible chez les ≥ 75 ans (+24%, de 132,8 à 165,1) et une augmentation de +42% (de 4,9 à 6,9) pour les < 65 ans (Figure 3).

Le modèle logistique prévoit une augmentation du TI par rapport à 2019 de +38% (de 35,2 à 48,6) chez les femmes d'ici 2070, et +62% (de 15,3 à 24,7) chez les hommes (Figure 4). Les plus fortes augmentations concernent les femmes de < 65 ans avec +45% (de 4,9 à 7,3) et les hommes de 65-74 ans avec +102% (de 59,1 à 119,5).

En rapportant les TI prédits selon le modèle logistique à la population prédite par le scénario moyen de l'INSEE, le nombre de PTE devrait augmenter de +50% entre 2019 et 2050, et se stabiliser autour de 25 338 PTE par an d'ici 2070 (Tableau 3).

## Discussion

Notre étude confirme une hausse globale des actes de PTE en France, avec des dynamiques différentes selon le sexe, l'âge et les comorbidités du patient. Cette croissance est plus forte chez les hommes que chez les femmes, bien que le nombre d'actes reste majoritaire chez ces dernières. De même, la croissance du TI chez les jeunes actifs est plus marquée que chez les
patients plus âgés, bien que la majorité des actes concerne le troisième âge. En outre, de plus en plus d'actes concernent des patients de GHM1, et de moins en moins de GHM2. Enfin, les différents modèles de projections analysés suggèrent la poursuite de ces croissances d'ici 2070 avec une stabilisation dès 2050. A notre connaissance, notre étude est la première à analyser la démographie des PTE en France selon l'âge et les GHM.

Même si les périodes étudiées sont différentes, la France, avec +137% de PTE entre 2009 et 2019, s'inscrit dans la dynamique mondiale avec une augmentation similaire à certains autres pays [13]. En effet, des évolutions en forte hausse s'observent également aux États-Unis où le nombre de PTE a augmenté de +103.7% entre 2011 et 2017 [17], en Australie avec +188.5% entre 2008 et 2020 [24], au Japon avec +97% entre 2014 et 2017 [25], et en Allemagne avec une augmentation du TI de 16,7 à 30,4 (+82%) entre 2010 et 2019 [16].

La France possède un sexe ratio en faveur des femmes et ce dans des proportions similaires aux observations d'autres pays [13,25] (environ 70% versus 30%). Par ailleurs, du fait de la hausse des actes chez les hommes, la proportion des femmes (même si elles restent largement majoritaires) tend à diminuer entre 2009 et 2019 (de 74% à 71%).

Nous avons constaté qu'en France, la dynamique du TI est différente selon le sexe, avec une croissance du TI plus importante chez les hommes (+155%) que chez les femmes (+118%).

Ce phénomène a également été remarqué à l'international, notamment en Australie (+304% contre +254% entre 2011 et 2019) [24], en Suède (+127% contre 108% entre 2009 et 2019) [26], au Royaume-Uni (+207% contre +180% entre 2012 et 2019) [27] et aux USA (+185% contre +152% entre 2012 et 2017) [28].
En France, le TI a comme en Allemagne [16] quasiment doublé dans toutes les classes d'âge avec des dynamiques légèrement différentes selon celles-ci : une croissance plus importante chez les jeunes actifs et le troisième âge (respectivement +112% et +104%) et plus faible les jeunes retraités (+83%). La nette augmentation du nombre de PTE chez les moins de 65 ans, également observée aux États-Unis [17], peut faire suite à différentes études ayant démontré de bons résultats post-opératoires de l'arthroplastie totale d'épaule pour cette tranche d'âge [28]. Cependant, la majorité des cas en France concernent le troisième âge (>75ans), comme observé au Japon [25] ou en Allemagne [16] (où les moins de 55ans représentaient 4.1% des actes réalisés en 2019 [16]), alors qu'en Australie, en Finlande, au Danemark, en Italie, aux Pays-Bas et aux États-Unis plus de 50% des PTE concernent les jeunes retraités [24,28-32]. Bien que ces observations puissent être biaisées par les différentes catégories d'âges utilisées par chaque étude, ces divergences de répartition témoignent des évolutions démographiques propres à chaque pays notamment liées au vieillissement de la population. En outre, l'usage croissant des PTE inversées au dépend des hémi-prothèses, en particulier chez le troisième âge pour le traitement des fractures de l'humérus proximal et des lésions de la coiffe associées à l'omarthrose [22], participe en partie à l'augmentation du TI dans cette population.

Nous avons également constaté une augmentation de la proportion des patients GHM1 (de 56% à 61%) aux dépens des GHM2 (de 31% à 27%) entre 2009 et 2019. Cette évolution est particulièrement marquée chez les hommes de 65-74 ans, avec +7% de GHM1 et -8% de GHM2. Ce changement est associé à une augmentation de la prise en charge de patients plus jeunes et donc avec moins de comorbidités, mais aussi à un vieillissement en meilleure santé, puisque la différence s'observe également chez les patients de plus de 75 ans. Par ailleurs, des prises en charge en ambulatoires sont de plus en plus réalisées, contribuant à l'augmentation des actes pour les GHM1 [10,33]. Les procédures de Réhabilitation Améliorée Après
Chirurgie (RAAC) diminuant les durées de séjours, peuvent également influencer cette évolution vers plus de GHM1. Du fait de cette spécificité française une comparaison avec les données de la littérature n'a pas été possible.

Une augmentation du TI est attendue d'ici 2070 pour la population globale et pour toutes les classes d'âges (+45% tous âges confondus), avec une stabilisation à partir de 2050 pour atteindre un taux global de 37,2 pour 100 000 habitants d'ici 2070 selon les modèles ayant obtenus les plus faibles RMSE et si les tendances actuelles se poursuivent. On remarque que le TI des jeunes actifs (6,9 pour 100 000 habitants prédit en 2070) reste nettement inférieur à ceux des jeunes retraités (141,2 pour 100 000 habitants) et du troisième âge (165,1 pour 100 000 habitants) malgré l'augmentation dans chaque catégorie (+42%, +63% et +24% entre 2019 et 2070). On observe également des dynamiques différentes chez les hommes et les femmes avec notamment, chez les hommes le TI des jeunes retraités qui dépasserait celui du troisième âge dès 2030, alors que les femmes conserveraient un TI plus fort chez ces derniers.

Comme remarqué en Allemagne, les tendances observées sont notamment portées par le troisième âge qui représente la majorité des patients, bien qu'une augmentation du TI et du nombre d'actes soit également attendue chez les patients plus jeunes [16]. L'augmentation du TI chez les jeunes actifs représente un véritable challenge technique, d'une part pour allonger la survie des implants et l'adapter à la plus longue espérance de vie de cette population, et d'autre part pour répondre aux exigences de ces patients qui souhaitent retrouver une pleine mobilité sans douleur et poursuivre leurs activités quotidiennes et sportives [34,35].

Selon les modèles de régression utilisés, les projections obtenues sont similaires à celles réalisées pour les USA, qui prédisent entre +67.2% et +235.2% d'actes entre 2017 et 2025 [17] d'après des régressions linéaire et de Poisson, et jusqu'à +333.3% chez les jeunes actifs entre 2011 et 2030 d'après une régression de Poisson [36]. Nos projections corroborent
également les résultats obtenus pour la France par Villatte *et al.* [22], montrant une hausse de +47,6 % des poses entre 2012 et 2018, et une croissance globale estimée entre +31,1% et +322,3% d'ici 2050 selon les scénarii. Le modèle logistique a été retenu dans cette étude pour la majorité des catégories d'âge et de sexe car il permet d'obtenir les RMSE les plus faibles, bien que les modèles de Gompertz, linéaire et de Poisson ne puissent être rejetés catégoriquement, leurs RMSE n'étant que légèrement plus élevées. Toutefois, la croissance linéaire comme la croissance exponentielle en régression de Poisson peuvent être valides à court terme, mais elles ne semblent pas réalistes à long terme car une population ne peut croître indéfiniment.

Selon les prédictions de l'INSEE, le nombre d'habitants de ≥ 75ans en France devrait croître de +5,7 millions entre 2021 et 2070, tandis que celui des < 60 ans diminuerait de presque autant (-5,0 millions) et celui des 60-74 ans resterait stable [15]. Or les séjours et les frais d'hospitalisation sont plus longs et plus élevés chez patients les plus âgés (80 ans et plus) [37]. Il sera donc nécessaire d'adapter la prise en charge des arthroplasties totales d'épaule en continuant les efforts de recherche afin d'améliorer la stabilité et la survie des chirurgies de l'épaule et en anticipant l'organisation hospitalière afin de faire face à l'accroissement attendu des demandes de PTE, comme constaté à l'international [13, 16, 17, 31].

Notre étude se positionne comme complémentaire à celle de Villatte *et al.* sur les projections de PTE, car elle apporte une comparaison des quatre régressions utilisées internationalement (logistique, linéaire, Gompertz et Poisson), et vise à estimer la plus probable (logistique dans notre cas). Enfin, en combinant ces deux études, un état des lieux complet des PTE en France peut être fait. À l'analyse des types d'actes pratiqués en chirurgie de l'épaule réalisée par Villatte *et al.* [22], notre étude vient adjoindre une vue complète sur les évolutions observées de l'incidence des PTE, détaillant les effets liés au sexe, à l'âge et à la sévérité des comorbidités.
Cette étude présente plusieurs limitations. La première est inhérente à la structure des données utilisées, avec des biais liés aux erreurs potentielles lors du codage ainsi qu'au regroupement des codes CCAM (imposé par la procédure d'accès aux données) et la prise en compte des prothèses massives (MEMA 009) plus souvent indiquées pour des patients jeunes. Cependant ce biais reste mineur, notamment de par le faible effectif des prothèses massives. Une seconde limite est l'absence d'informations détaillées sur les différents facteurs pouvant jouer un rôle dans la survie et sur les indications de PTE, tels que la pathologie initiale avec le stade d'arthrose et les comorbidités précises, le type de prothèse utilisé, l'IMC, la pratique sportive ou la catégorie socio-professionnelle du patient. Suivant un objectif de comparaison à un niveau international des tendances globales, l'évolution des tendances de PTE selon chacun de ces facteurs n'a pas été étudiée ici. Des études complémentaires seront nécessaires pour analyser les évolutions des indications et des types de PTE avec la société, et les principaux facteurs de risques associés [38]. Une autre limite tient dans la survenue d'un choc extérieur qui viendrait affecter les tendances constatées, comme la crise sanitaire du COVID-19 notamment. Avec un confinement, des déprogrammations et une réorientation temporaire de l'activité hospitalière, le COVID-19 a directement impacté l'organisation des chirurgies d'arthroplastie [39] et pourrait entraîner des conséquences à long terme sur leur usage (retard de diagnostic, décalage des opérations, reprise graduée de l'activité...). C'est pourquoi nous n'avons pas inclus les années 2020 et 2021 dans les données analysées (les données 2022 n'étant pas encore disponibles), car elles ne nous semblaient pas représentatives des dix dernières années. De plus, considérer l'année 2021 ne permettrait pas d'avoir le recul nécessaire pour déterminer si la dynamique des PTE reprend les tendances constatées avant la crise sanitaire. Il serait toutefois intéressant de continuer la présente étude sur les prochaines années, afin d'en évaluer l'impact.
## Conclusion

En France, le TI des PTE a augmenté de 11,2 à 25,6 pour 100 000 habitants (de 7 232 à 17 175 PTE) entre 2009 et 2019, avec une croissance plus prononcée chez les hommes (+155%) que chez les femmes (+118%). Le TI a augmenté dans toutes les classes d'âge, et plus particulièrement chez les < 65 ans (+112%). A cela s'ajoute une réduction du nombre de GHM2 au profit des GHM1, chez les hommes comme les femmes et notamment les 65-74 et ≥ 75 ans. À plus long terme, l'évolution du TI s'inscrit dans une dynamique de type logistique, se stabilisant autour de 2050 pour atteindre une progression de +45% d'ici 2070 (37,2 pour 100 000 habitants), soit 25 338 PTE. Il apparaît alors essentiel de développer des solutions innovantes, tant organisationnelles que technologiques, pour prévenir au mieux l'augmentation de la charge en soins causée par la diversification des indications de PTE ainsi que par la demande croissante concernant toutes les classes d'âges, dont les jeunes actifs qui pourraient nécessiter une révision et le troisième âge qui représente des frais d'hospitalisation plus élevés.

## Remerciements

Les auteurs remercient le service d'information médicale du CHU de Brest pour la mise à disposition des données du PMSI.

## Déclaration de liens d'intérêts

Les auteurs déclarent ne pas avoir de liens d'intérêts.
## Financements

Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme d'investissements d'avenir intégré à France 2030, portant la référence ANR-17-RHUS-0005. Ce travail n'a bénéficié d'aucun financement industriel.

## Contribution des auteurs

Conception et réalisation (AGP, MLS, GD, HL).

Acquisition des données (MLS).

Analyse statistique (AGP, MLS).

Rédaction de l'article (AGP, MLS).

Relecture correction (AGP, MLS, ES, MLGP, GD, HL).

AGP et MLS ont contribués à parts égales à ce travail. Tous les auteurs ont interprété les résultats, révisés de manière critique et ont approuvé la version finale du manuscrit.

## Usage de l'IA

Aucune intelligence artificielle n'a été utilisée pour la rédaction du travail soumis

## Références

[1] Deore VT, Griffiths E, Monga P. Shoulder arthroplasty—Past, present and future. J Arthrosc Jt Surg 2018;5:3–8. https://doi.org/10.1016/j.jajs.2017.12.001.

[2] Rugg CM, Coughlan MJ, Lansdown DA. Reverse Total Shoulder Arthroplasty: Biomechanics and Indications. Curr Rev Musculoskelet Med 2019;12:542–53. https://doi.org/10.1007/s12178-019-09586-y.

[3] Baumgarten KM, Chang PS, Dannenbring TM, Foley EK. Does total shoulder arthroplasty improve patients’ activity levels? J Shoulder Elb Surg 2018;27:1987–95. https://doi.org/10.1016/j.jse.2018.03.028.
[4] Simovitch RW, Friedman RJ, Cheung E V, Flurin PH, Wright T, Zuckerman JD, et al. Rate of Improvement in Clinical Outcomes with Anatomic and Reverse Total Shoulder Arthroplasty. J Bone Jt Surg - Am Vol 2017;99:1801-11. https://doi.org/10.2106/JBJS.16.01387.

[5] Chiche L, Teissier J, Gelis A, Chammas M, Laffont I, Coulet B. Arthroplasty for weight-bearing shoulders. Orthop Traumatol Surg Res 2022;108:103145. https://doi.org/10.1016/j.otsr.2021.103145.

[6] Jordan RW, Sloan R, Saithna A. Should we avoid shoulder surgery in wheelchair users? A systematic review of outcomes and complications. Orthop Traumatol Surg Res 2018;104:839-46. https://doi.org/10.1016/j.otsr.2018.03.011.

[7] Glanzmann MC, Audigé L, Schwyzer HK, Kolling C. Re-intervention and revision rates following primary reverse total shoulder arthroplasty – review of a local shoulder arthroplasty registry. Int Orthop 2020;44:2365-70. https://doi.org/10.1007/s00264-020-04721-8.

[8] Evans JP, Evans JT, Craig RS, Mohammad HR, Sayers A, Blom AW, et al. How long does a shoulder replacement last? A systematic review and meta-analysis of case series and national registry reports with more than 10 years of follow-up. Lancet Rheumatol 2020;2:e539-48. https://doi.org/10.1016/S2665-9913(20)30226-5.

[9] Ernstbrunner L, Andronic O, Grubhofer F, Camenzind RS, Wieser K, Gerber C. Long-term results of reverse total shoulder arthroplasty for rotator cuff dysfunction: a systematic review of longitudinal outcomes. J Shoulder Elb Surg 2019;28:774-81. https://doi.org/10.1016/j.jse.2018.10.005.

[10] Cointat C, Gauci MO, Azar M, Tran L, Trojani C, Boileau P. Outpatient shoulder prostheses: Feasibility, acceptance and safety. Orthop Traumatol Surg Res 2021;107:102913. https://doi.org/10.1016/j.otsr.2021.102913.
[11] Ode GE, Odum S, Connor PM, Hamid N. Ambulatory versus inpatient shoulder arthroplasty: a population-based analysis of trends, outcomes, and charges. JSES Int 2020;4:127-32. https://doi.org/10.1016/j.jses.2019.10.001.

[12] Knowles NK, Columbus MP, Wegmann K, Ferreira LM, Athwal GS. Revision shoulder arthroplasty: a systematic review and comparison of North American vs. European outcomes and complications. J Shoulder Elb Surg 2020;29:1071-82. https://doi.org/10.1016/j.jse.2019.12.015.

[13] Lübbeke A, Rees JL, Barea C, Combescure C, Carr AJ, Silman AJ. International variation in shoulder arthroplasty: Incidence, indication, type of procedure, and outcomes evaluation in 9 countries. Acta Orthop 2017;88:592-9. https://doi.org/10.1080/17453674.2017.1368884.

[14] Farley KX, Wilson JM, Kumar A, Gottschalk MB, Daly C, Sanchez-Sotelo J, et al. Prevalence of Shoulder Arthroplasty in the United States and the Increasing Burden of Revision Shoulder Arthroplasty. JBJS Open Access 2021;6. https://doi.org/10.2106/jbjs.oa.20.00156.

[15] Algava E, Blanpain N. 68,1 millions d'habitants en 2070 : une population un peu plus nombreuse qu'en 2021, mais plus âgée. Insee Première 2021;1881.

[16] Klug A, Herrmann E, Fischer S, Hoffmann R, Gramlich Y. Projections of primary and revision shoulder arthroplasty until 2040: Facing a massive rise in fracture-related procedures. J Clin Med 2021;10. https://doi.org/10.3390/jcm10215123.

[17] Wagner ER, Farley KX, Higgins I, Wilson JM, Daly CA, Gottschalk MB. The incidence of shoulder arthroplasty: rise and future projections compared with hip and knee arthroplasty. J Shoulder Elb Surg 2020;29:2601-9. https://doi.org/10.1016/j.jse.2020.03.049.

[18] Kany J, Benkalfate T, Favard L, Teissier P, Charousset C, Flurin PH, et al.
Osteoarthritis of the shoulder in under-50 year-olds: A multicenter retrospective study of 273 shoulders by the French Society for Shoulder and Elbow (SOFEC). Orthop Traumatol Surg Res 2021;107:102756. https://doi.org/10.1016/j.otsr.2020.102756.

[19] Wagner ER, Houdek MT, Schleck CD, Harmsen WS, Sánchez-Sotelo J, Cofield R, et al. The role age plays in the outcomes and complications of shoulder arthroplasty. J Shoulder Elb Surg 2017;26:1573-80. https://doi.org/10.1016/J.JSE.2017.01.020.

[20] Walter N, Lowenberg DW, Kurtz SM, Alt V, Lau EC, Rupp M. Revision Rates and Associated Risk Factors after Shoulder Arthroplasty. J Clin Med 2022;11. https://doi.org/10.3390/jcm11247256.

[21] Burnett RA, Goltz DE, Levin JM, Wickman JR, Howell CB, Nicholson GP, et al. Characteristics and risk factors for 90-day readmission following shoulder arthroplasty. J Shoulder Elb Surg 2022;31:324-32. https://doi.org/10.1016/j.jse.2021.07.017.

[22] Villatte G, Erivan R, Barth J, Bonnevialle N, Descamps S, Boisgard S. Progression and projection for shoulder surgery in France, 2012-2070: Epidemiologic study with trend and projection analysis. Orthop Traumatol Surg Res 2020;106:1067-77. https://doi.org/10.1016/j.otsr.2020.04.019.

[23] Le Stum M, Gicquel T, Dardenne G, Le Goff-Pronost M, Stindel E, Clavé A. Total knee arthroplasty in France: Male-driven rise in procedures in 2009-2019 and projections for 2050. Orthop Traumatol Surg Res 2022. https://doi.org/10.1016/j.otsr.2022.103463.

[24] Australian Orthopaedic Association. National Joint Replacement Registry: Hip, Knee & Shoulder Arthroplasty - Annual Report 2021. 2021.

[25] Katano H, Ozeki N, Kohno Y, Nakagawa Y, Koga H, Watanabe T, et al. Trends in arthroplasty in Japan by a complete survey, 2014-2017. J Orthop Sci 2021;26:812-22. https://doi.org/10.1016/j.jos.2020.07.022.
[26] Swedish Shoulder and Elbow Register n.d. https://www.ssar-rapport.se/SAAR_web/
(accessed January 12, 2023).

[27] The National Joint Registry UK n.d. https://www.njrcentre.org.uk/ (accessed January 12, 2023).

[28] Best MJ, Aziz KT, Wilckens JH, McFarland EG, Srikumaran U. Increasing incidence of primary reverse and anatomic total shoulder arthroplasty in the United States. J Shoulder Elb Surg 2021;30:1159-66. https://doi.org/10.1016/j.jse.2020.08.010.

[29] Rasmussen J V., Amundsen A, Sørensen AKB, Klausen TW, Jakobsen J, Jensen SL, et al. Increased use of total shoulder arthroplasty for osteoarthritis and improved patient-reported outcome in Denmark, 2006-2015: a nationwide cohort study from the Danish Shoulder Arthroplasty Registry. Acta Orthop 2019;90:489-94. https://doi.org/10.1080/17453674.2019.1633759.

[30] Harjula JNE, Paloneva J, Haapakoski J, Kukkonen J, Äärimaa V, Honkanen P, et al. Increasing incidence of primary shoulder arthroplasty in Finland - A nationwide registry study. BMC Musculoskelet Disord 2018;19:1-8. https://doi.org/10.1186/s12891-018-2150-3.

[31] Longo UG, Papalia R, Castagna A, De Salvatore S, Guerra E, Piergentili I, et al. Shoulder replacement: an epidemiological nationwide study from 2009 to 2019. BMC Musculoskelet Disord 2022;23:1-12. https://doi.org/10.1186/s12891-022-05849-x.

[32] Dutch Arthroplasty Register (LROI). Online LROI annual report 2022. 2022.

[33] Cancienne JM, Brockmeier SF, Gulotta L V, Dines DM, Werner BC. Ambulatory total shoulder arthroplasty: A comprehensive analysis of current trends, complications, readmissions, and costs. J Bone Jt Surg - Am Vol 2017;99:629-37. https://doi.org/10.2106/JBJS.16.00287.

[34] Nagraj Shetty. Shoulder Arthroplasty in Young. J Clin Orthop 2021;6:74-80.
https://doi.org/10.13107/jcorth.2021.v06i01.424.

[35] Roberson TA, Bentley JC, Griscom JT, Kissenberth MJ, Tolan SJ, Hawkins RJ, et al. Outcomes of total shoulder arthroplasty in patients younger than 65 years: a systematic review. J Shoulder Elb Surg 2017;26:1298-306.
https://doi.org/10.1016/j.jse.2016.12.069.

[36] Padegimas EM, Maltenfort M, Lazarus MD, Ramsey ML, Williams GR, Namdari S. Future Patient Demand for Shoulder Arthroplasty by Younger Patients: National Projections. Clin Orthop Relat Res 2015;473:1860-7. https://doi.org/10.1007/s11999-015-4231-z.

[37] Griffin JW, Hadeed MM, Novicoff WM, Browne JA, Brockmeier SF. Patient age is a factor in early outcomes after shoulder arthroplasty. J Shoulder Elb Surg 2014;23:1867-71. https://doi.org/10.1016/j.jse.2014.04.004.

[38] Li X, Veltre DR, Cusano A, Yi P, Sing D, Gagnier JJ, et al. Insurance status affects postoperative morbidity and complication rate after shoulder arthroplasty. J Shoulder Elb Surg 2017;26:1423-31. https://doi.org/10.1016/j.jse.2016.12.071.

[39] Sayers A, DeereMSc K, Lenguerrand E, Kunutsor SK, Rees JL, Judge A, et al. The COVID-19 induced joint replacement deficit in England, Wales and Northern Ireland. United Kingdom Natl Jt Regist - 18th Annu Rep 2021 2021:343-54.
<table><caption>Tableau 1. Taux d'incidence (pour 100 000 habitants) en 2009 et 2019, croissance entre 2009 et 2019, et p-value du test de Khi² pour comparaison de proportions, par âge et par sexe.</caption><thead><tr><th rowspan="2">âge</th><th colspan="4">Global</th><th colspan="4">Femmes</th><th colspan="4">Hommes</th></tr><tr><th>2009</th><th>2019</th><th>croissance</th><th>p-value</th><th>2009</th><th>2019</th><th>croissance</th><th>p-value</th><th>2009</th><th>2019</th><th>croissance</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td>&lt; 65 ans</td><td>2,3</td><td>4,9</td><td>+112%</td><td>&lt;0,0001</td><td>2,5</td><td>5,0</td><td>+99%</td><td>&lt;0,0001</td><td>2,1</td><td>4,8</td><td>+129%</td><td>&lt;0,0001</td></tr><tr><td>65-74 ans</td><td>47,4</td><td>86,8</td><td>+83%</td><td>&lt;0,0001</td><td>62,8</td><td>111,3</td><td>+77%</td><td>&lt;0,0001</td><td>29,4</td><td>59,1</td><td>+101%</td><td>&lt;0,0001</td></tr><tr><td>≥ 75 ans</td><td>64,8</td><td>132,5</td><td>+104%</td><td>&lt;0,0001</td><td>84,8</td><td>172,0</td><td>+103%</td><td>&lt;0,0001</td><td>30,5</td><td>69,9</td><td>+129%</td><td>&lt;0,0001</td></tr><tr><td>Tous</td><td>11,2</td><td>25,6</td><td>+128%</td><td>&lt;0,0001</td><td>16,2</td><td>35,3</td><td>+118%</td><td>&lt;0,0001</td><td>6,0</td><td>15,3</td><td>+155%</td><td>&lt;0,0001</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 2. RMSE des modèles de projection (Logis. : Logistique, Gomp. : Gompertz, Lin. :
Linéaire, Pois. : Poisson) par sexe et par âge. En gras, RMSE minimum par catégorie.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Age</th><th colspan="4">Tous</th><th colspan="4">Hommes</th><th colspan="4">Femmes</th></tr><tr><th>Logis.</th><th>Gomp.</th><th>Lin.</th><th>Pois.</th><th>Logis.</th><th>Gomp.</th><th>Lin.</th><th>Pois.</th><th>Logis.</th><th>Gomp.</th><th>Lin.</th><th>Pois.</th></tr></thead><tbody><tr><td>&lt; 65 ans</td><td><strong>0,109</strong></td><td>0,112</td><td>0,116</td><td>0,150</td><td><strong>0,065</strong></td><td>0,069</td><td>0,074</td><td>0,134</td><td><strong>0,164</strong></td><td>0,166</td><td>0,168</td><td>0,187</td></tr><tr><td>65-74 ans</td><td>1,231</td><td><strong>1,231</strong></td><td>1,284</td><td>1,849</td><td><strong>1,050</strong></td><td>1,064</td><td>1,161</td><td>1,199</td><td>1,856</td><td><strong>1,836</strong></td><td>2,189</td><td>2,965</td></tr><tr><td>≥ 75 ans</td><td><strong>1,887</strong></td><td>2,043</td><td>2,473</td><td>4,156</td><td><strong>1,369</strong></td><td>1,482</td><td>1,617</td><td>2,540</td><td><strong>2,746</strong></td><td>2,902</td><td>3,441</td><td>5,485</td></tr><tr><td>Tous âges</td><td><strong>0,275</strong></td><td>0,301</td><td>0,333</td><td>0,614</td><td><strong>0,184</strong></td><td>0,206</td><td>0,266</td><td>0,369</td><td><strong>0,429</strong></td><td>0,456</td><td>0,491</td><td>0,892</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 3. Nombre d'actes de PTE observés en 2019 et prédits pour 2030, 2050, et 2070 pour la population globale, par sexe et par tranche d'âge (et croissance depuis 2019 en pourcentage) selon les modèles de projection ayant les plus faibles RMSE.</caption><thead><tr><th>Par sexe</th><th>2019</th><th>2030</th><th>2050</th><th>2070</th></tr></thead><tbody><tr><td>Tous</td><td>17 175</td><td>23 811 (+39%)</td><td>25 686 (+50%)</td><td>25 338 (+48%)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>4 962</td><td>7 499 (+51%)</td><td>8 301 (+67%)</td><td>8 292 (+67%)</td></tr><tr><td>Femmes</td><td>12 213</td><td>16 276 (+33%)</td><td>17 250 (+41%)</td><td>16 814 (+38%)</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th>Par âge</th><th>2019</th><th>2030</th><th>2050</th><th>2070</th></tr></thead><tbody><tr><td>&lt; 65 ans</td><td>2 615</td><td>3 382 (+29%)</td><td>3 472 (+33%)</td><td>3 351 (+28%)</td></tr><tr><td>65-74 ans</td><td>6 235</td><td>9 046 (+45%)</td><td>10 349 (+66%)</td><td>10 670 (+71%)</td></tr><tr><td>≥ 75 ans</td><td>8 325</td><td>13 744 (+65%)</td><td>18 690 (+125%)</td><td>20 015 (+140%)</td></tr></tbody></table>
**Figure 1.** Nombre de PTE (A et B) et TI pour 100 000 habitants (C et D) entre 2009 et 2019 par sexe et par tranche d'âge. L'évolution du nombre de PTE et du TI entre 2009 et 2019 est précisée pour chaque catégorie (en pourcentage).

**Figure 2.** Répartition des GHM selon le sexe (A), l'âge (B) et l'âge par sexe (C et D). En gras : proportions dont la différence est significative entre 2009 et 2019 (p-value<0.05 pour test du Khi²).

**Figure 3.** Projection du Taux d'Incidence (pour 100 000 habitants) à l'horizon 2070 pour la population globale. (Gauche) projections par modèle. (Droite) projections par tranche d'âge selon les modèles ayant obtenus les plus faibles RMSE sur 2009-2019. L'évolution du TI entre 2019 et 2070 est précisée pour chaque catégorie (en pourcentage).

**Figure 4.** Projection du Taux d'Incidence (pour 100 000 habitants) à l'horizon 2070 par tranche d'âge pour les femmes (gauche) et les hommes (droite), selon les modèles ayant obtenus les plus faibles RMSE sur 2009-2019. L'évolution du TI entre 2019 et 2070 est précisée pour chaque catégorie (en pourcentage).
Nombre de Protèses Totales d'Epaule

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Sexe</figcaption></figure>

Tous

Femmes

Hommes

+137%

+128%

+165%
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Age

< 65 ans

65-74 ans

≥ 75 ans

+131%

+160%

+112%
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Sexe

Tous

Femmes

Hommes

+118%

+128%

+155%
<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Age

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

< 65 ans

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

65-74 ans

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

≥ 75 ans

+104%

+83%

+112%
A. GHM par sexe

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Niveau 1

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Niveau 2

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Niveau 3

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Niveau 4
B. GHM par tranches d'âge

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Niveau 1

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Niveau 2

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Niveau 3

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Niveau 4
C. Hommes

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Niveau 1

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Niveau 2

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Niveau 3

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Niveau 4
D. Femmes

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Niveau 1

Niveau 2

Niveau 3

Niveau 4
Projection à l'horizon 2070 - Population globale

<figure><img src="image_25.png" /></figure>
Projection à l'horizon 2070 - Population globale

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
Projection à l'horizon 2070 - Femmes

<figure><img src="image_27.png" /></figure>
Projection à l'horizon 2070 - Hommes

<figure><img src="image_28.png" /></figure>