中国胃癌负担趋势及预测研究
目的: 分析2000-2014年间有连续监测数据的22个肿瘤登记处的胃癌发病和死亡变化趋势，利用不同模型预测2015、2020和2025年全国胃癌发病和死亡情况。 方法: 1.利用Joinpoint软件对2000-2014年22个肿瘤登记处的合计、男性和女性的胃癌发病/死亡率、发病/死亡标化率和发病/死亡数拟合对数线性模型，分析各指标的变化趋势。标化率用Segi's标准人口计算。用年度变化百分比(annual percent change，APC)和年均变化百分比(average annual percent change，AAPC)及95％可信区间对各指标的趋势进行描述。 2.分性别地将发病和死亡数据分为18个年龄组(0-4岁，5-9岁，以此类推至80-84岁，和85岁及以上)。分别计算男、女性各年龄组的发病率和死亡率，并对各年龄组的率拟合Joinpoint回归模型。对于率较低且对数线性模型的斜率无统计学意义的年龄组，用2000-2014年发病和死亡的平均水平作为该组的胃癌负担预测值;对于其他年龄组，选取最后一段对数线性片段的模型作为该组的胃癌负担预测模型，进而估计2015、2020和2025年各年龄组胃癌的发病率和死亡率。 3.将2000-2014年男、女性各年龄组的发病率和死亡率视为时间序列，判断使各时序平稳所需进行的差分次数，以及差分后各时序的自回归和移动平均的阶，进而对各时序拟合差分自回归移动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel，ARIMA模型)。利用ARIMA模型预测2015、2020和2025年各年龄组胃癌的发病率和死亡率。 4.分析不同出生队列和不同时期的男、女性胃癌发病和死亡率的变化趋势，利用贝叶斯年龄-时期-队列模型和预测(Bayesian Age-period-cohort Modeling and Prediction，BAMP)方法时胃癌发病率和死亡率进行马尔可夫链蒙特卡洛迭代，预测2015、2020和2025年各年龄组胃癌的发病率和死亡率。 5.比较2013和2014年各年龄组的全国胃癌发病/死亡率估计值与22个肿瘤登记处率的观测值。计算两年间二者之比的平均值作为校正系数，并对上述三种方法得到的预测值进行校正，可获得2015、2020和2025年全国男、女性各年龄组的胃癌发病/死亡率的预测值。结合联合国发布的人口预测数据，可估计3个年份中全国合计、男性和女性胃癌的发病和死亡情况。 结果: 1.2000-2014年间22个肿瘤登记处的胃癌发病率趋势平稳(AAPC=0.2％)，发病标化率明显下降(AAPC=-2.9％)，发病数明显上升(AAPC=2.8％)。同期我国胃癌死亡率趋势平稳(AAPC=-0.5％)，死亡标化率明显下降(AAPC=-3.8％)，死亡数明显上升(AAPC=2.3％)。 2.根据Joinpoint回归模型，全国胃癌发病率将从2015年的28.00/10万升至2025年的29.31/10万。同期发病标化率从19.91/10万下降至15.88/10万，发病数从39.12万上升至42.17万，60岁及以上的老年患者比例从71.0％上升至77.7％。全国胃癌死亡率将从2015年的19.20/10万降至2025年的18.78/10万。同期死亡标化率从13.50/10万下降至9.88/10万，死亡数从26.82万上升至27.03万，老年患者比例从78.3％上升到83.2％。 3.根据ARIMA模型，全国胃癌发病率将从2015年的27.93/10万降至2025年的27.66/10万。同期发病标化率从19.79/10万下降至15.05/10万，发病数从39.02万上升至39.79万，60岁及以上的老年患者比例从70.8％上升至72.0％。全国胃癌死亡率将从2015年的18.74/10万降至2025年为13.39/10万。同期死亡标化率从13.19/10万下降至6.99/10万，死亡数从26.20万下降至19.30万，老年患者比例从78.5％上升到81.0％。 4.根据BAMP模型，全国胃癌发病率将从2015年的27.18/10万降至2025年的22.70/10。同期发病标化率从19.30/10万下降至12.23/10万，发病数从37.97万下降至32.66万，60岁及以上的老年患者比例从70.4％上升至76.5％。全国胃癌死亡率将从2015年的17.75/10万降至2025年为8.81/10万。同期死亡标化率从12.50/10万下降至4.59/10万，死亡数从24.80万下降至12.68万，老年患者比例从78.2％上升到82.6％。 结论: 人口老龄化和人口数的增加是2000-2014年我国胃癌负担增加的主要原因。虽然三个模型的预测结果不尽相同，但都提示2015-2025年我国胃癌的发病和死亡率无明显上升、标化发病和死亡率明显降低以及老年患者占比逐年增加。三个模型中，Joinpoint回归模型的预测结果最为保守，适用于中短期的预测。ARIMA模型的精度随预测时间的延长明显降低，仅适合短期预测。BAMP对下降趋势的估计最为激进，且能在较长时间内保持高预测精度，中长期预测结果较前两者更可信。
胃癌;发病风险;死亡变化;短期预测
中国医学科学院北京协和医学院
硕士
流行病与卫生统计学
陈万青
2019
中文
R735.2
2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）