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介紹加拿大的人口由於患癌症的風險項目旨在量化癌症病例事件的數量和比例在加拿大,現在和預計到2042年,可以預防通過患病率的變化修改曝光與癌症有關。廣泛的風險因素類別的利益包括煙草、飲食、能量不平衡、傳染病、激素療法和環境因素,如空氣汙染和住宅氡。
和分析方法使用一個全國性的網絡,我們將使用人群歸因風險(PAR)和潛在影響分數(論壇)模型可歸屬(當前)和可避免的(未來)癌症。延遲時間和時間之間的關係曝光和癌症診斷將占分析。估計,曆史接觸流行數據和最近的省和國家癌症發病率數據將被使用。對於論壇估計,我們將模型替代或“反事實的”分布的癌症的危險因素的暴露評估如何減少癌症發病率在不同場景下的人口暴露,發病率預測到2042年。
傳播框架提供了可以很容易擴展和應用於其他人群或司法管轄區以外的加拿大。本研究嵌入式知識轉換和交換組件與我們的加拿大癌症協會合作夥伴將確保這些發現翻譯癌症的項目和政策旨在以人群為基礎的癌症風險減少策略。
- 流行病學
- 潛在影響分數
- 人口歸因危險度
- 癌症
- 風險因素
這是一個開放的分布式條依照創作共用署名非商業性(4.0 CC通過數控)許可證,允許別人分發,混音,適應,建立這個工作非商業化,和許可他們的衍生產品在不同的協議,提供了最初的工作是正確地引用,給出合適的信用,任何更改表示,非商業使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。
來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
我們報告一個詳細的和透明的方式進行大型由於風險評估項目評估多個風險因素的影響。
我們已經考慮曝光患病率和癌症發病率的預測與多個方法,這是一個比不切實際的固定投影模型。
長期預測的患病率和癌症發病率在統計上具有挑戰性和涉及到大量的不確定性。
我們的許多接觸措施基於自我報告的數據,介紹了錯報的可能性。
背景
估計在加拿大癌症的當前和未來的負擔由已知和可能導致的疾病需要預防資源分配優化。國家1 2和全球癌症發病率的預測3表明,癌症的負擔將繼續上升。在加拿大和其他發達國家,這在很大程度上歸因於增長和人口老齡化。此外,盡管可改變的危險因素與癌症風險之間的聯係,充分減少這些危險因素的流行在加拿大沒有實現。1 - 3識別風險和幹預措施降低癌症風險的最大潛在影響將有助於實現預防規劃和政策來應對這一日益嚴重的衛生挑戰。
幾個團體,包括我們的一些成員加拿大Cancer-Population由於風險負擔(比較)研究小組,產生的估計當前癌症負擔由於生活方式,環境和傳染性在加拿大國家風險敞口4 - 6和省級7 - 15人群。額外的研究估計,可以避免的國家16 - 20和全球21在未來癌症負擔歸因於單一曝光。然而,人口歸因危險度(PAR)估計依賴於危險因素流行,隨著時間的推移而變化,人口具體。因此,重要的是要經常更新估計不相上下。此外,一些方法擴展這些方法,包括模擬多個風險因素的共同影響和定義的時機幹預對隨後的癌症發病率的影響,缺乏。全麵評估當前和未來的癌症負擔的和潛在的影響減少暴露人口患病率在癌症發病率是必要的。
在比較研究中,我們開發了一個方法論的框架來評估癌症的負擔在加拿大使用癌症發病率數據(2015)和預期發病率趨勢(2015 - 2042)。比較的實質性和定量技術研究小組彙集了來自全國各地的癌症研究人員。這個合作,泛加拿大研究還涉及與加拿大癌症協會合作,一個主要的知識最終用戶對於這個工作,工作與研究人員合作在這個項目。確保方法嚴格地應用和標準化研究實驗室,我們開發了一個方法論的框架評估當前的原因和未來的可避免的癌症與修改的相關危險因素。這個框架擴展了其他組的工作22日和適用於各種疾病和人口。在本文中,我們描述的方法和比較研究方法。早期的方法估計的概述部分和可預防的影響分數進行通信)。然後,我們描述如何使用這些方法在比較研究中,我們開發擴展和創新。看到圖1我們的方法的大綱。
當前的項目框架評估範圍原因和未來的可避免的疾病負擔。縮寫:chm,加拿大衛生措施調查;CCHS,加拿大社區健康調查;癌症研究機構,國際癌症研究機構;世界癌症研究基金會,世界癌症研究基金會;杯,連續更新項目;論壇,潛在影響分數;PAR人群歸因風險。
方法
圖1顯示了比較研究方法論的框架。PAR和人口由於分數的概念最初是由萊文在1953年估計一般人群的疾病負擔由給定的因素。30.由於風險是基於假設暴露與疾病之間有因果關係的結果,在反事實的的概念,一個場景與實際經驗,接觸因果代理不再存在或者可以減輕。31日
PAR方法的初始概念被引入以來,一些統計和理論擴展框架包括方法測量不確定性帕爾斯和論壇的發展。論壇作為一個擴展的標準考慮的情況下完整切除不能假定接觸。32減少患病率的影響或人口分布的曝光和檢查減少曝光的後續影響。PAR和論壇形式的統計比較研究的基礎。
應用PAR和論壇來估算的影響減少曝光,三個來源的數據是必要的(表1):(1)的相對風險事件的疾病,或風險分布與接觸;(2)的人口比例或癌症病例暴露在風險或保護因素(性接觸、不同年齡組患病率);(3)性別、不同年齡組發病率數據。這三個元素需要估計可以預防癌症病例的比例,根據部分或進行通信。在下麵幾節中,我們提出的方法比較研究用於評估當前由於(PAR)和未來的可避免的癌症(論壇)負擔。
識別包含的風險因素
一個至關重要的組成部分,由於癌症估計是確定哪些風險應該包括作為事件的因果癌症。考慮到大量的流行病學和基礎科學文學評估癌症的病因論的協會,我們需要標準來確定所需的證據級別包含在我們的分析。我們開發了一個層次結構的證據比較研究(圖2),質量決定使用加強流行病學的觀察性研究的報道33指南隊列和病例對照研究和薈萃分析流行病學的觀察性研究34薈萃分析的指導方針。世界癌症研究基金會(WCRF)的連續更新的項目35國際癌症研究機構(IARC)專著人類致癌風險的評估36投入了大量資源,包括分類專家小組,對人類潛在的致癌風險。我們使用這些國際和國家的建議麵板作為我們的第一個級別的包容。IARC組1(致癌)和組2(可能為人類致癌物)致癌物被包括在內。作為第二層次的證據,我們包括exposure-cancer網站對高質量的薈萃分析WCRF以來發表的流行病學研究和研究報告顯示一致的關聯,以及研究小組2 b風險敏感性分析。暴露和癌症網站關聯包含在比較研究提出了在網上補充表1。
估計由於癌症
接觸流行數據:包括延遲
生物相關的起始時間從暴露在疾病發展的高度變量,根據暴露和癌症的網站,它可能需要數年甚至數十年的固體腫瘤。因此,我們允許一段延時接觸癌症發病率在我們的評估和診斷。然而,暴露發病率數據並不總是可用的長相關所隱含的時間延遲。作為一個代理為每個接觸測量,我們提取或平均隨訪時間中位數從接觸測量到癌症發病率從大型隊列研究。我們的群組研究質量的評估是評估基於他們的樣本大小,暴露評估和後續的長度的方法,大群詳細曝光和更長時間隨訪被認為是最高的質量。當時這個信息關於潛伏期與高質量數據的時間接觸流行。我們選擇患病率估計,與潛在的延遲時間範圍的中點,作為確定群組研究。這些數據無法獲得時,我們假設10年潛伏期之間接觸測量和癌症發病率,患病率估計或使用最近的可用。我們試圖達成一個務實的生物之間的平衡選擇合理的,相關的時間和真正地收集流行數據。例如,對於傳染性病原體,潛伏期是決定的可用性流行的數據。為幽門螺杆菌,有一個seroprevalence調查1999 - 2000年,對乙型肝炎病毒和丙型肝炎病毒,流行的數據收集從加拿大衛生措施和加拿大從2007年到2012年法定傳染病監測係統。圖的方法來建模相關風險敞口所示圖3。
表示有關接觸窗戶和延遲開始考慮比較的項目。
估計由於癌症負擔過去由於暴露在加拿大,我們開發了一個層次結構來選擇流行來自加拿大國家和區域的數據源的數據,可用的地方。加拿大生活方式暴露我們認為數據從大型隊列研究當數據從全國人口調查目前還不清楚。幾個環境因素,環境監測數據從網站在加拿大的各個部分。我們接觸患病率總體數據和收集,數據允許,按性別、年齡和省。
癌症發病率的數據
我們獲得癌症發病率數據對於那些18歲及以上的加拿大癌症登記處(CCR),全國注冊中心的癌症病例覆蓋整個加拿大的人口,包括省和領土。加拿大統計局生產年度數據質量報告CCR和加拿大每個省和地區立法負責收集和控製癌症,也提高了數據的完整性和人口覆蓋率。37數據由省、性別和5年2012年的年齡,國家數據的最近一年的時間研究(除了魁北克數據,推斷從2010),。癌症病例在CCR編碼使用的國際疾病分類腫瘤,第3版。癌症死亡率在這項研究中沒有考慮我們感興趣的癌症預防通過改變行為和風險敞口。此外,包含生存需要一個額外的建模假設在暴露組與生存相關,在證據基礎還很不發達。
估計可以避免癌症
接觸流行數據
估計未來可以避免癌症負擔到2042年,有必要項目接觸流行(例如,2032如果使用10年潛伏期)。我們使用上述接觸流行數據層次結構來確定最佳曝光流行數據。對於這些數據,我們專注於來源與縱向調查。曝光,曆史數據允許過去的趨勢,未來流行的幾種方法之一模型。其中包括線性、物流增長,多項邏輯回歸和指數曲線預測未來的人口比例。患病率估計被投射性和不同程度的流行。選擇模型都是基於專家意見的視覺評估適合過去的數據趨勢,通過避免極端投影場景可能因為出現一些過度影響力的數據點。模型的不同方法未來的流行反映了不同的潛在的場景。物流增長認為暴露的流行將達到未來的穩定狀態,而多項邏輯回歸預測,過去接觸觀察未來趨勢將繼續相對不變。指數和對數曲線之間的妥協物流和多項式的方法,涉及一個假設過去的趨勢將繼續,但速度較慢。 We projected exposure data for the combined population and for males and females separately, for both national and provincial estimates, where the data allowed.
癌症發病率的預測
癌症發病率預測頻率和比例使用各種統計模型推斷過去的趨勢。在過去,在診斷年齡趨勢,年的診斷(時期)和/或出生年份(群)以及使用這些模型的混合動力車。最近,age-period-cohort41和age-drift-period-cohort (Nordpred)42模型已經被廣泛使用。在比較研究中,R包“Canproj”43用於項目癌症發病率從2012年到2042年。包項目期待最多30年,適合我們的需要,基於不確定性癌症網站的二級或一級預防幹預措施被擴大(如結腸癌、乳腺癌、肺癌、宮頸癌)或減少(如前列腺癌)。
Canproj癌症投影相結合的方法,在過去的30年裏用於選擇最佳擬合模型數據,使用決策算法來確定最合適的投影(在線補充圖1)。模型中可用Canproj包括年齡、年齡段、不同年齡組趨勢(包括共同趨勢),年齡群和Nordpred42(age-drift-period-cohort;負二項分布over-dispersion出現時可以代替泊鬆分布)。所有模型提供預測不同年齡組發病率和計數。通過決策算法Canproj方法產生更現實的投影估計比其他方法,如泊鬆回歸方法,44多項式回歸和自然樣條的方法,45連接點的方法46和貝葉斯馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法47利用這些方法適合的特定方麵最好的模型。我們評估發現,獨立的擬合優度檢驗的臉預測的有效性。
定義反事實的場景
我們可以避免癌症(論壇)框架內進行一係列的接觸患病率減少場景或反設事實。我們主要反設事實是基於以人群為基礎的幹預措施,已被證明是有益的在實驗研究中,並可以擴大人口水平。我們進行了係統的文獻檢索每個暴露的幹預措施和確定其影響評論,薈萃分析或大型幹預(個人和/或社區層麵)試驗。曝光,我們還包括模型和固定患病率降低10%,25%,50%和100%每年在2018年和2042年之間。
潛在影響分數估計:定義延遲的幹預措施
使用投影曝光患病率,癌症發病率和一係列的反事實的場景,然後估計可避免癌症的比例和數量從2018年到2042年在加拿大。出現這些結果,我們繪製的數量預計癌症在基線預測情況下(如果沒有發生接觸流行變化),其次是發病率估計下一係列的反事實的場景。
評估假設固定的潛伏期,我們使用一些其他的假設進行了敏感性分析的統計分布的延遲時間,例如,包括統一、修改威布爾和二項分布。這些替代分布都選擇平均10年,範圍從0到15年。在論壇中加入一個延遲時間分布估計允許我們更好地預測反事實的幹預措施的過渡效果。
敏感性分析
我們的敏感性分析試圖描述可用的患病率和風險數據潛在的偏見。因為我們依賴於自我報告問卷的數據對於一些風險,如酒類、身體活動和體重,我們預期一定程度的謊報。在敏感性分析中,我們糾正流行使用的研究報道,驗證了調查數據,基於小樣本的客觀測量,然後使用性別修正因素。一些曝光有相當大的(> 10%)的漏報率(即回答“不知道”或“拒絕回答”),在這些情況下,我們主要分析,我們認為,無一直未曝光的風險因素的問題。在敏感性分析中,我們使用missing-at-random和missing-not-at-random估算暴露值的假設。missing-at-random的場景中,我們假設情況無關的接觸狀態,因此,無接觸分布是相同的反應。missing-not-at-random的場景中,我們假定無都暴露了,他們公開的調查暴露分布是相同的反應。
病人和公眾參與
沒有病人或公共參與本研究協議。
討論
在對比研究中,我們發展的方法為每個步驟的數據收集、分析,不確定性估計和敏感性分析,以到達合理的癌症發病率估計不相上下。此外,這種方法提供了一個十分嚴格的框架的長期預測的相對影響癌症負擔和不同的人群為基礎的幹預,預防癌症。開發新的癌症危險因素預防策略,其後續影響未來癌症負擔可以很容易地集成到這個項目幹預策略的比較分析。
估計這個項目將與廣大觀眾,從那些在癌症預防和健康促進更廣泛,癌症支持團體,公共衛生和醫療規劃者、衛生政策製定者,臨床醫生和公眾告知預防規劃和資源的優先級設置;資金分配的未滿足的需求;等等。我們開發了這個項目在與加拿大癌症協會(CCS)的合作,我們的知識翻譯夥伴。作為主要終端用戶生成的數據從這個項目中,CCS的輸入項目的設計和期望輸出值一直是無價的。我們鼓勵其他組織通過類似的夥伴關係計劃知識翻譯安排從項目的啟動階段。
方法論的擴展
在這個項目中,我們遇到了幾個方法論組件相對不發達。例如,盡管幾組進行了大量由風險評估項目,很少,如果有的話,有係統地評估多個風險因素的影響。我們檢查方法對多個風險因素增加了文學和提供的驗證在這個項目中產生的估計。此外,我們已經考慮曝光患病率和癌症發病率的預測數據與多個方法。之前的項目假設固定癌症發病率或接觸患病率為未來的預測,都是不現實的。此外,應用程序的反事實的場景中,我們測試和應用幾個時滯模型適合最可能的windows的暴露和它們相關的後續癌症發病率的變化。此外,我們與關鍵知識最終用戶合作開發反事實的場景,為癌症預防規劃最佳匹配切合實際的期望。
限製
我們的框架,而在之前的研究基礎上,有很多的局限性。長期預測的患病率和癌症發病率在統計上具有挑戰性和涉及到大量的不確定性。雖然我們努力識別高質量曝光患病率和癌症發病率的數據集,並使用方法論上聲音的方法建模,我們的研究結果仍需小心解釋。所得的預測直接接觸產品的輸入數據的有效性患病率和相關的相對風險。使用數據質量差或有可疑的有效性可能會導致錯誤的預測。出於這個原因,我們包括人群為基礎,全國代表性調查估計接觸流行時可用。我們的許多風險措施,特別是對生活方式的風險和保護因素,是基於自我報告的數據。在可能的情況下,我們模擬的潛在影響報告偏差估計,包括分析集中在直接測量曝光。
幾個傳染性病原體包括巴爾病毒,幽門螺旋杆菌和人類乳頭狀瘤病毒,large-population-based估計可用的流行不是加拿大。對於這些實例,我們包括病例分析、病例對照和隊列研究,以及基於人群的調查從人群中提取來自美國,如果沒有,那麼西歐。使用一個更敏感的檢測分析幽門螺旋杆菌大幅增加的比例進行非心髒胃癌症歸因於這種傳染病。50占新黃金標準,包括研究將測量誤差的修正。
在癌症發病率的預測方麵,我們依靠Canproj計劃,43它使用age-period-cohort Nordpred的模型和擴展模型,該模型已廣泛應用的其他研究小組長期預測癌症發病率。然而,錯誤估計是不可避免的在預測未來30年作為未來模型沒有考慮風險因素的變化(即人口吸煙模式的變化,飲食,等等)。此外,處理一些固有的不確定性的預測,專家意見時使用投影模型選擇了Canproj是難以置信的,決定引入了一定程度的偏差。
CCR是一個高質量的數據庫具有良好的情況下確定惡性腫瘤。很少發生癌症病例在CCR,因此錯過了任何偏差會很小,不會影響我們的結果。37然而,魁北克省的省數據外推從2010年開始,作為2012人無法獲得的數據,這是一個限製的國家。種族沒有考慮在這些估計出於各種原因。與其他國家癌症登記處,CCR不提供通過種族發病率數據。加拿大不是一個人口大國和分層癌症發病率按性別、年齡和種族會導致一些觀察。此外,ethnicity-specific風險估計和發病率數據不可用。然而,對於紫外線輻射(紫外線輻射)曝光,種族考慮,有一個強烈的紫外線輻射和種族之間的相互作用。
結論
我們已經描述了一個方法論的框架由風險評估和癌症投影擴展我們的先前的研究在票麵價值,進行通信。這個框架的應用程序將提供估計的當前的原因和未來在加拿大可以避免的疾病風險。這些發現將使用那些在癌症預防工作,公共衛生和醫療規劃者、衛生政策製定者,衛生保健提供者和公眾廣泛應用在癌症防治。
引用
腳注
貢獻者DRB, CMF SDW、基本的精靈,墊、PJV, RN和PD。負責這項研究的觀念。AEP, DRB SDW、基本的精靈,墊、PJV,年,顆,XG, RN, LS, PD, KV,做的,PH值和CMF的研究設計有著重大的貢獻。DRB AEP和年起草了手稿。AEP, DRB SDW、基本的精靈,墊、PJV,年,顆,XG, RN, LS, PD, KV,做的,PH值和CMF修改後的草稿紙,給了這個版本的最終批準負責所有方麵的工作在確保相關問題的準確性或完整性的任何部分工作適當的調查和解決。
資金這項研究是由加拿大癌症協會研究所合作夥伴預防研究格蘭特(# 703106)。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人的同意不是必需的。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明請聯係相關調查數據的通訊作者造成這項工作。
合作者伊麗莎白·霍姆斯(加拿大癌症協會,多倫多,安大略省,加拿大),柴那馬斯裏(加拿大安大略省的多倫多,安大略省癌症治療),瑪利亞姆El-Zein,希拉Bouten(腫瘤學部門,麥吉爾大學蒙特利爾,魁北克,加拿大),塔莎Narain,要不是Gogna(公共衛生學係,皇後大學,金斯敦,安大略省,加拿大)。
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