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背景以人群為基礎的癌症登記處提供癌症流行病學信息,但這些指標往往過於複雜,被當地政府和社區,由於計算和讀寫能力的局限性。本文的目的是比較常用的可視化格式漏鬥圖,使當地公共衛生當局和社區訪問有效和可以理解的癌症發病率數據獲得市級。
方法漏鬥圖表示的標準化發病率比(SIR)生成的82個城鎮巴勒莫省2003 - 2011年的數據從巴勒莫省癌症登記處(西西裏、意大利)。漏鬥圖和等值線圖的屬性映射方法的上下文中比較利益相關者傳播流行病學數據。
結果的眾位市政當局仍在控製範圍內,除了巴勒莫市(= 1.12)爵士,這是坐落在控製上限的99.8%。巴勒莫省眾位漏鬥圖表示是一致的等值線圖地圖產生相同的數據,但前者導致更多信息的比較如圖所示2視覺格式的優缺點。
結論漏鬥圖應作為補充有價值的溝通工具,流行病學數據癌症登記處的社區和當地政府,視覺傳達的一種有效而簡單的方法來解釋癌症發病率的數據。
- 漏鬥圖
- 癌症流行病學
- 癌症登記處;
- 標準化發病率比
- 癌症數據傳播
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本研究的優點和局限性
我們所知,本研究首次探索了漏鬥圖的應用方法代表市級標準化癌症發病率比通過比較常用的視覺形式,等值線圖的地圖。
這項研究的結果支持使用漏鬥圖作為補充等值線圖癌症登記處的傳播流行病學數據映射到當地社區和當局。
提出通信方法需要進一步驗證。為此,巴勒莫省癌症登記處已經生成82市政風險地圖,每個市的一個省,和一段1年,人才從注冊表將參與現場會議與利益相關者共享癌症發病率數據(公民、地方當局,全科醫生,專業醫師、藥劑師、等)使用漏鬥圖。Delphi共識過程也會探索涉及公共衛生操作符。
背景
癌症是第二個發達國家的主要死亡原因。1在過去的幾十年裏,越來越多的疾病負擔在當地社區造成重大關切,要求當地衛生當局製定風險溝通計劃,解決癌症發病率,生存和環境暴露的潛在影響。2除了假定改變生活方式和環境因素對癌症的影響趨勢,3 - 6全球癌症發病率的增加很大程度上可以歸因於改進癌症生存的組合7和人口老齡化。8當地社區擁有一個變量的讀寫能力和計算能力,這反過來,影響他們的人口和流行病學等概念的理解。9,10當地公共衛生和政治機關定期參與尋找更好的方法來滿足日益增長的需求信息由公眾對癌症的影響。11特別是,市民經常問題如果他們生活在一個地區在高環境暴露的風險。2
疾病控製和預防中心(CDC)公共衛生監測定義為“持續、係統的收集、分析、解釋和傳播關於健康事件的數據用於公共衛生行動減少發病率和死亡率和改善健康。”12以人群為基礎的癌症登記(PBCRs)開展癌症監測通過不斷收集和分類信息內的所有新癌症病例定義的人口,在其發生和提供統計數據為目的的評估和控製這種疾病在社區的影響。13PBCRs的使命包括證據的翻譯和傳播使明智的決策和授權一般人群或其他利益相關者,同時維護一個嚴格的方法獲得的數據的方法和促進一個真實的解釋。PBCR出版物使用國際共享驗證和測量係統和采用的術語和視覺格式易於理解的科學界,但往往難以解釋為其他利益相關者,尤其是在地方層麵。14,15
最常用的格式報告地理比較癌症流行病學數據是一個圖集,包括專題地圖,如等值線圖地圖(CMs),代表癌症發病率(標準化率、標準化比率等)計算特定區域。16,17
而數據的上下文18和這些通信的內容影響個體風險感知、19對風險溝通的影響在集團層麵,尤其是在小型社區。20.
意大利癌症登記協會(AIRTum), 41個地方PBCRs的全國網絡,包括巴勒莫省癌症登記處(PPCR),極大地強調改善通信工具。21
本文的目的是提出使用漏鬥圖(FPs)報告當地癌症發病率數據,補充更多的公共視覺格式受雇於PPCR解決當地公共衛生當局和社區,為了方便傳播和解釋癌症統計市級的措施。
方法
研究人群包括51 951新癌症病例,不包括非黑素瘤皮膚癌,注冊基金在2003年和2011年之間的1 244 239的82個城鎮的居民巴勒莫省(頁;679年在巴勒莫市區隻有850居民)。22癌症發病率在人民黨直轄市測量通過使用標準化發病率比(先生),定義為觀察病例之間的比率(O我)和預期的情況下(E我)。23O我被認為跟一個齊次泊鬆分布的參數λ=θ0·E我。E我被間接估計方法,24考慮到整個人口時間下研究(PP)作為參考人口,ΣO我=ΣE我。25報道了常住人口使用intercensus估計,意大利國家統計研究所提供的(多),也考慮到年度市政數據遷移。22對於每個先生,95%可信區間計算通過使用正常的近似方法。26
圖形FP表示26是用來強調任何癌症發病率較高的直轄市相比,參考人口人口(所有頁)。以下元素包括生成FP (圖1):82個城鎮的先生們,y軸上;目標線(θ0= 1),代表感興趣的指標參考價值(O我= E我);E我精度參數,測量的精度指標的興趣(泊鬆方差參數,使用假設θ0 = 1),代表在x軸上;獨聯體的95%和99.8%,與正常的近似計算方法,定義控製限度。26兩套控製限行定義三種不同的區域在圖(圖1B):“之中”區域(綠色),“警告”區(黃色)和“警報”區域(紅色)。27
(A)漏鬥圖的先生們在82年巴勒莫省直轄市(2003 - 2011年研究期間);(B)癌症的關注領域:“之中”區域(綠色),“警告”區(黃色)和“警報”區(紅色)。獨聯體(“藍”控製線路)百分之九十五和99.8% CIs(“紅”控製線路);ϕ= overdispersion與乘法計算方法。先生,標準化發病率比。
由於數據分布不一致與底層假設(方差等於預期值),以檢查任何潛在overdispersion28加法和乘法的方法都是采用。Overdispersion係數(τ為添加劑的方法和φ乘法方法)計算。Overdispersion被考慮到解決winsorised估計。27此外,z分數29日和winsorisation方法(通過測試不同級別的z分數分位數28)申請直接選擇的極端值。此外,定義winsorisation, R-script常規開發設定一個截止的分位數之間的接受和拒絕overdispersion在線測試(見補充材料)。
代表PP市的地圖生成使用ISTAT Shapefile矢量格式,30.公布的ED50(歐洲基準- 1950)UTM區32 n參考係統,和在平麵坐標轉換(十進製度),提供地理數據除了地理對象及其邊界的坐標(多邊形),還包括每個市的位置信息。雖然傳統地理分析使用質心作為地質統計單元,考慮到一些重心可能超出市,市政廳的坐標代替。31日
人民黨癌症發病率的變化也是一個CM所示,32代表每一個直轄市的先生們。區分潛在的高風險和低風險地區,中央區間0.95 - -1.05的色標是固定的,不論統計學意義。值高於1.05,低於0.95在tertiles分裂。33
聚類分析是由使用掃描統計獲得奧彭肖的地理分析機(GAM)、不同半徑,為了檢測電位高風險集群和熱點位置,p值設置為0.002。34熱點研究分析了用圓半徑3公裏以內每一個網格點,覆蓋的區域的研究步驟600(半徑/ 5)。RStudio IDE (RStudio團隊。RStudio:集成開發r . 2015。http://www.rstudio.com/(2016年1月18日)訪問)R軟件,V.3.1.0(2014-04-10)——“春舞”(R核心團隊。接待員:2015年統計計算的語言和環境。http://www.R-project.org/(2016年1月18日)訪問),是用於執行統計分析。
結果
圖1代表了FP 82市政專用眾位,糾正對overdispersion使用乘法(φ= 13.46)和調整的方法。28所有的先生們躺在控製範圍內,除了巴勒莫市1(爵士= 1.12),導致控製上限的99.8%以上。圖1B標識內的三個不同的癌症風險區域圖。
Overdispersion測試結果整合和常規winsorisation沒有找到任何有效的值(請參閱在線補充材料,部分B)。
圖2顯示癌症發病率在82 CM PP直轄市,通過使用眾位生成的。地圖上突出了三個不同的地區(ISTAT代碼:082042年、082053年和082061年;看到表1)與眾位高於1.05。
等值線圖的眾位地圖在82巴勒莫省直轄市^(2003 - 2011年研究期間)。^圓圈表示市政廳的位置。先生,標準化發病率比。
表1代表預期的情況下(男性和女性)和先生們95%的CIs 82頁直轄市:大部分的眾位低於1,隻有6個直轄市在場眾位高於1。其中隻有巴勒莫有統計上顯著的價值高於1(= 1,爵士12;獨聯體1.11至1.14),而Isnello 95%,市政當局顯示最高長官,未能達到統計學意義的傳統標準(爵士= 1.22;95%可信區間0.99到1.45)。
GAM沒有確定集群的方法,而一個熱點對應巴勒莫市是突出顯示的(圖3)。
GAM的巴勒莫省地圖(2003 - 2011年研究期間)。GAM、地理分析機;先生,標準化發病率比。
表2總結優缺點的比較,根據現有的文獻,29日,33,35,36不同的視覺格式之間的上下文中探討涉眾的傳播流行病學數據。
所示的表2從CM的長處,FP不同利益相關者其傳播流行病學數據的能力,特別是在功能顯示現象進行調查的範圍和精度估計,和突出的意義估計。另一方麵,厘米,與《外交政策》不同的是,能夠定義風險的空間位置和定位任何集群的存在。FP和厘米都能夠識別熱點。
討論
FPs是常用於過程控製,特別是在醫療領域比較機構性能數據;29日然而,這種格式是用來生存的37和標準化死亡率29日在公共衛生監測。38我們研究了FPs作為輔助工具的使用地方當局和社區提供合成獲得有效的和可以理解的癌症發病率數據(SIRs)獲得市級。
鑒於爵士是一種有效的癌症流行病學描述性和行之有效的措施,23我們使用這個參數比較FPs的使用和更常見的癌症流行病學數據格式報告。
而scale-risk表很容易理解,19CI的讀者通常不注意,這是一個非常重要的衡量先生估計的精度。39通過顯示樣本統計量與相應的樣本容量,與控製限製,FPs允許想象信息和精度水平不需要處理多個數值(在本研究中,我們使用82點估計和164信心邊界)。38此外,雖然它是常識,公眾有限的計算能力,這顯然降低了公共衛生統計的一般理解,研究也證明,對獨聯體的理解很差甚至在醫生,作為啟發式推理經常在樣本量盛行。40因此,為了促進流行病學信息的理解,我們選擇了FP的視覺顯示方法允許讀者識別情節中的每個市的先生,和不同的注意力水平地區(用不同顏色表示),每個位置下降(圖1B)。
可能會誤導利益相關者讀一厘米41由於害怕被曝光過度環境和其他風險因素可能導致誤解的色標度的差異,不恰當地顯示癌症的潛在錯誤估計指標(圖2)。另一方麵,報道的保守的選擇隻有顯著增加癌症風險,巴勒莫城市熱點如圖所示(圖3從討論),不包括大多數城市的居民肯定會感興趣的在他們的後院。FP和厘米,由製表的數值結果,可以確定位置癌症發病率可能值得進一步關注,比如Isnello的直轄市,具有高但爵士95%可信區間包括空值。清楚地了解利益相關方和生產接觸可能澄清這樣的邊緣是否發現隻是反映了樣本容量不足,機會或偏離預期的發生率,值得進一步調查。
的上下文中選擇人口樣本和數據,它必須被視為一個單獨的區域包含一個大的存在必須強調整個研究的人口比例。這顯然影響每個先生值,但其潛在影響相關的計算中使用的研究人口眾位,並且不影響FP方法本身。此外,圖形FP表示,不同於常用的可視化格式越多,允許讀者觀察,同時,市政當局的興趣的情況關係到整個研究人口和三個特定領域(控製,警告和警報)代表了不同水平的關注。此外,還應該記住先生值標準化使用歐盟人口作為外部引用,允許調整的年齡。最後,一個區域的存在大量人口(巴勒莫市)意味著一個過高的預期的情況下,但流行病學信息沒有改變即使在排除巴勒莫城市區域的分析(數據未顯示)。
PP的方法論的方法提出後,表示眾位通過FP似乎與CM使用相同的數據,生成與前得到的更多的信息處理的一些維度探討,對比如圖所示的兩個視覺之間的優缺點格式(表2)。特別是關於擬議的視覺優勢格式,FP顯示現象進行調查的範圍和估計的精度和意義同時,通過簡單的定位感興趣的指標在三個癌症的關注領域之一;29日相反,更常用的CMs monodimensionally代表感興趣的參數通過使用不同的顏色分級基於值的頻率分布。33,35,36高亮顯示的差異可以被認為是主要原因使得利益相關者比厘米FP更全麵。然而,《外交政策》的弱點也需要被考慮。FP不能被認為是理想的視覺形式突出感興趣的指標的地理位置(先生),因此,定義任何空間集群。29日最後,FP和厘米有能力識別潛在的熱點,盡管為厘米,有必要進一步驗證熱點通過使用適當的統計檢驗(如GAM的方法)。34所有之前的考慮讓我們相信FP可以作為補充厘米,根據其屬性,尤其是在有效性和可解釋性。
然而,提出互補的傳播方法需要進一步驗證在當地社區的參與和管理兩個不同的可視化格式樣本的利益相關者根據德爾福共識的過程。42事實上,它可以假定,報告格式的功效都取決於類型的格式,和環境使用的格式是(科學與公眾)。18
結論
根據提出兩者之間的比較研究方法論的方法,我們得出結論,《外交政策》應該被視為一種補充當前和常用圖形和視覺格式(CMs、表GAM地圖)有效溝通癌症登記處統計數據,尤其是發病率,社區和當地政府,視覺傳達一個有效和簡單的解釋癌症流行病學數據。
未來癌症研究風險溝通應該專注於框架上的表示格式和消息。從這個角度看,《外交政策》可能是一個有用的工具,讓健康溝通當地社區和其他利益相關者(患者協會、醫師、藥劑師、地方政府等)。
引用
腳注
貢獻者所有個人列為作者做出了重大貢獻設計、執行和報告的研究和每一個具體的貢獻表示如下。WM、RC、MZ和SM參與的概念和設計研究。MZ和SM參與統計分析。WM、RC、MZ和SM參與對數據的解讀。WM和RC參與稿件寫作和起草。陣線,WM和RC參與修改的手稿。WM、RC、MZ, SM和陣線參與批準最終版本的手稿。文檔審查和糾正了一個本地說英語的人廣泛的科學編輯經驗,以確保高水平的拚寫、語法和標點符號。
資金這項研究沒有得到具體撥款資助機構在公眾,商業或非營利部門。
相互競爭的利益沒有宣布。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明在線補充數據(overdispersion測試的結果,R-script檢測最大的截止winsorisation過程)已經作為一個在線提供補充文件。其他統計結果通過電子郵件walter.mazzucco@unipa.it是可用的。