卵巢癌診療進展

Globaltrendsandpredictionsinovariancancerincidence:Age,periodandbirthcohortanalysis一、研究背景二、研究目的三、材料與方法四、結果與結論五、創新性與特色一、研究背景卵巢癌發病率全球排名第七，2012年新發病例238,719例卵巢癌早期癥狀不明顯，通常發展到晚期才被診斷，在所有婦科腫瘤中預后最差移民流行病學研究表明地區卵巢癌發病率的差異可能是由生活行為方式、生殖模式或環境危險因素造成的年齡-時期-出生隊列模型改進了傳統方法的不足，可通過調整這些因素，反映人群的致癌危險性及變化。尚無研究探討年齡、時期、出生隊列效應對全球卵巢癌發病率的影響一、研究背景腫瘤數據未能像傳染病那樣及時被公布，往往滯后數年。實時更新全球腫瘤標化率的橫向比較和縱向比較顯得尤為重要貝葉斯年齡-時期-出生隊列模型應用于腫瘤預測能減少隨機誤差和提高預測的精度。一、研究背景二、研究目的從時間、空間和人群的流行病學三間分布研究探討全球卵巢癌五大洲184個國家2012年發病狀況和41個國家發病率趨勢變化（1973年-2015年）分析探討年齡、時期和出生隊列效應對全球卵巢癌發病率的影響，探索致癌病因的存在及變化，識別高風險的國家和人群預測卵巢癌2018-2022年的標準化發病率并比較三、材料與方法數據來源：收集全球腫瘤登記中心提供的全球五大洲及184個國家2012年的全球標準化發病率收集全球腫瘤登記中心和各國衛生部門提供的腫瘤發病人數及暴露人口數（41個國家）三、材料與方法研究方法：繪制2012年全球標化率地圖及五大洲各地區標化率金字塔圖采用間接標準化方法對41個國家的發病率進行全球人口構成標準化使用Joinpoint回歸模型檢測41個國家1973-2015年標化率趨勢變化及轉折點使用局部加權回歸模型對標化率趨勢進行平滑擬合可視化對每五歲年齡組的粗發病率變化趨勢作圖來展示不同年齡組的粗發病率隨出生隊列的變化年齡-時期-出生隊列模型由于腫瘤的發生概率很低，且相互獨立，符合泊松分布的性質條件，故本研究采用泊松回歸方法來探討腫瘤發生與年齡、時期、出生隊列因素間的關系。ln[E(rijk)]=ln(θijk/Nijk)=μ+αi+βj+γk(1-2)三、材料與方法年齡效應：指因年齡因素引起的疾病發生的危險性，不同年齡組其發病風險不同。主要與體內的分化和個體的成熟過程有關，與所處時期和出生隊列無關。時期效應：指所有年齡組因不同時期所引起發病率的變化。若所有年齡組發病率出現同樣的變化，說明時期效應顯著。表現為隨著時間的變化，某些因素（如診斷水平的變化或篩查的實施）可同時影響所有年齡組的發病率。三、材料與方法出生隊列效應：指由于某些因素（如生活行為方式或生殖模式的改變或環境危險因素的暴露）的效應不同時影響所有年齡組，不同出生年代的人有不同的致癌風險。在流行病學研究中，出生隊列效應是非常重要的一個部分，可探索致癌病因的存在及變化。三、材料與方法由于年齡、時期、出生隊列三因素存在線性關系，無法求得這三個參數的唯一估計值，將存在“不可識別性”采用Holford的策略解決“識別性問題”：使時期效應的線性趨勢為零，估計年齡和出生隊列效應的線性趨勢三、材料與方法

三、材料與方法使用的軟件：數據整理及標化率計算：SAS、ExcelJoinpoint趨勢模型：Joinpoint局部加權平滑回歸模型：Stata年齡-時期-出生隊列模型：Stata貝葉斯年齡-時期-出生隊列模型：Winbugs作圖處理：Arcgis、Sigmaplot、Photoshop四、結果與結論圖1.卵巢癌2012年標準化發病率全球地圖圖2.卵巢癌2012年標準化發病率地區金字塔圖圖3.卵巢癌標準化發病率平滑擬合趨勢圖圖4.卵巢癌最近10年標準化發病率趨勢比較圖圖5.卵巢癌每五歲年齡組粗發病率趨勢變化圖圖6.卵巢癌年齡、出生隊列效應變化圖圖7.貝葉斯模型擬合和預測的標準化發病率趨勢圖圖8.預測的卵巢癌2018-2022年標準化發病率金字塔圖卵巢癌最近發病率上升主要發生在中東歐、中南美洲及亞洲地區，最近出生隊列風險增加主要發生在愛沙尼亞、芬蘭、冰島、立陶宛、英國、德國、荷蘭、意大利、馬爾他、斯洛文尼亞、保加利亞、俄羅斯、巴西、哥斯達黎加、厄瓜多爾、澳大利亞、新西蘭、日本、印度、菲律賓和泰國。經查閱大量文獻并結合本研究的結果可得：卵巢癌發病率上升及出生隊列風險增加可能與更多地采用西方化飲食模式、吸煙率上升、肥胖人群增加、體力活動減少、生育率下降、哺乳期縮短、初潮年齡提前及絕經期年齡延遲有關。卵巢癌最近發病率下降主要發生在北歐、西歐、南歐及北美洲地區，最近出生隊列風險下降主要發生在丹麥、愛爾蘭、拉脫維亞、挪威、奧地利、瑞士、克羅地亞、捷克、波蘭、美國、加拿大、以色列。經查閱大量文獻并結合本研究的結果可得：卵巢癌發病率下降及出生隊列風險降低可能與口服避孕藥使用增多及雌激素替代治療減少有關。五、創新性本研究采用了全球腫瘤中心的數據庫，以及各國政府衛生部門更新發布的數據庫，趨勢更新研究到2015年。到目前為止，尚未有研究使用年齡-時期-出生隊列方法探討全球卵巢癌的發病趨勢。到目前為止，尚未有研究使用貝葉斯年齡-時期-出生隊列模型預測全球卵巢癌的發病率。五、研究特色本研究涵蓋了全球五大洲提供數據的所有國家的卵巢癌；時間跨度涵蓋了