estatística multidirecional da arte abstracta
Fundo
Apesar de câncer de cavidade oral (OCC; ICD 10 códigos C01, C02, C03, C04, C05 e C06) ocupa o décimo primeiro entre os cancros mais comuns no mundo, representando cerca de 2% de todos os cancros, uma análise de tendência de OCC em Hong Kong está faltando. Hong Kong tem experimentado um crescimento econômico rápido com a mudança sócio-cultural e ambiental após a Segunda Guerra Mundial. Isto, juntamente com os dados recolhidos no registro de câncer proporciona um terreno interessante para um estudo epidemiológico sobre a influência de fatores sócio-culturais e ambientais no OCC etiologia.
Métodos
Uma análise estatística multidirecional das tendências OCC sobre o 25 passado anos foi realizada utilizando os bancos de dados do Registro de Câncer de Hong Kong. A idade, período e coorte de modelagem (APC) foi aplicada para determinar a idade, período e coorte efeitos sobre o desenvolvimento OCC. A análise de regressão Joinpoint foi utilizado para encontrar mudanças de tendência secular de ambas as taxas de incidência padronizada por idade e específicas por idade.
Resultados
O modelo APC detectado que o desenvolvimento OCC em homens foi dominada principalmente pelo efeito da idade, enquanto nas mulheres um aumentando efeito período linear em conjunto com um efeito de idade tornou-se evidente. A análise de regressão joinpoint mostrou uma tendência de queda geral das taxas de incidência padronizadas por idade de OCC para homens durante todo o período investigado, enquanto as mulheres demonstraram uma tendência significativa a partir de 2001.
Conclusões
Os resultados sugerem que OCC incidência nos Hong Kong parece estar associada a comportamentos de risco cumulativos da população, apesar das mudanças sócio-culturais e ambientais consideráveis após a segunda Guerra Mundial.
Palavras-chave
câncer da cavidade oral Epidemiologia Idade, período e análise de coorte análise de regressão Joinpoint fundo
apesar de câncer de cavidade oral (OCC) classifica onze dos cancros mais comuns no mundo, representando cerca de 2% de todos os cânceres [1], análise de tendências adequada do que está faltando em Hong Kong. taxas de seu mundo idade padronizada de incidência (ASR) por 100'000 população são 5,3 para homens e 2,5 para as mulheres [2]. Há uma grande discrepância regionais nas taxas de incidência OCC. Em países como o Sri Lanka, Índia, Paquistão e Bangladesh, OCC representa o tipo de câncer mais comum em homens [3]. Outras regiões de alto risco incluem a Ásia, Europa Oriental e partes da América do Sul. Recentemente aumento da incidência OCC entre adultos abaixo de 45 anos de idade foi detectado em países ocidentais [4], ea razão para isso ainda é debatido acaloradamente [5, 6]. Considerando que o tabaco eo consumo excessivo de álcool foram considerados os principais fatores de risco de OCC [7, 8], outros fatores como a infecção pelo papilomavírus humano, nutrição e situação socioeconômica parecem contribuir para um aumento da incidência OCC [3, 9, 10].
Informação sobre OCC tem sido recolhida em Hong Kong e entrou no Registro de Câncer desde tão cedo quanto 1963. os dados específicos sobre OCC relacionados a sites orais específicas de acordo com a CID 10 [11] C01 a C06, foram coletadas rotineiramente . O ASR da OCC em Hong Kong é de 3,9 para homens e 2,4 para as mulheres [12]. Mesmo que estes números representam um baixo ou médio risco OCC para a população em geral, as taxas de incidência em Hong Kong mostram variações anuais, provavelmente devido a tendências temporais complexas. Tais tendências complexas podem refletir em situações económicas e de imigração da parte de Hong Kong. O rápido crescimento económico após a Segunda Guerra Mundial (WWII), juntamente com a imigração contínua de pessoas, principalmente das províncias chinesas do sudeste, como Guangdong e Fujian têm conduzir a mudanças consideráveis nas condições de vida e de saúde em Hong Kong. Ambas estas circunstâncias podem influenciar a tendência da OCC taxas incidentes. Este estudo teve como objetivo descrever e analisar tendências de desenvolvimento OCC em Hong Kong nos últimos 25 anos, e para estudar os papéis de fatores sócio-ambientais relacionadas com a OCC.
Métodos
Fonte dos dados in the Cancer Hong Kong Registro é um membro oficial da Associação Internacional dos Registos de Cancro [13]. Dados detalhados de incidência e mortalidade por câncer são documentadas em seu site oficial que cobre o período 1983-2012 [12]. Os seguintes tipos de câncer foram incluídos no estudo como OCC: cancros da base da língua (CID 10: C01), outros e peças não especificadas de língua (C02), goma (C03), assoalho da boca (C04), palato (C05), e outros e partes não especificadas da boca (C06).
análise estatística
os ASRs de cada sexo para cada ano entre 1986 e 2010 foram calculados usando o método direto para a idade ajustamento, de acordo com a Organização Mundial da Saúde Mundial padrão População 2000. Casos mais de 20 anos de idade foram divididos em três grupos etários por sexo: Grupo 1: 20 a 44 anos de idade, Grupo 2: 45 a 64 anos de idade, e Grupo 3: com 65 anos ou acima. Para cada grupo de idade, foram calculadas as taxas de incidência específicas por idade anuais, entre 1986 e 2010. Agrupamentos e cálculo das taxas de incidência padronizadas por idade e taxas de incidência específicas por idade foram realizadas diretamente no site do Registro de Câncer de Hong Kong com a sua própria Cancer Statistics consulta do sistema [12].
Para estimar as tendências seculares de OCC incidência nos Hong Kong, foi calculada a variação percentual anual de taxas de incidência durante todo o período de observação, 1986 a 2010, tanto para cada faixa etária e também toda a população de cada sexo. A estimativa anual de alteração percentual foi baseado no pressuposto de que as taxas de incidência alterado constantemente e de forma linear no log escala [14]. Além disso, uma análise joinpoint foi realizado para investigar o ponto cronológica no momento da mudança de tendência em um declive linear [15]. Nesta análise joinpoint, pontos vestiários significativos das tendências de incidência e valores anuais percentual de alteração para cada linha de tendência segmentado foram computados. Para todos os cálculos, um valor de P inferior a 0,05 foi considerado estatisticamente significativo. Todos os cálculos da variação percentual anual e análises joinpoint foram realizadas com o 'Joinpoint' versão de software 3.5.4 fornecidos pelo Instituto Nacional do Câncer dos Estados Unidos em um Windows XP Home Edition (Câncer Institue nacional, Bethesda, MD).
Uma idade , modelo de período e coorte (APC) foi utilizado para analisar as influências da idade cronológica, coorte de nascimentos da população e período de tempo do diagnóstico [16]. No que diz respeito à idade cronológica, a população foi dividida em dez grupos; nove grupos quinquenais em geral de 40 a 84 anos de idade, e um grupo de 85 anos de idade ou acima. Em relação ao período de tempo de diagnóstico, todo o período de observação de 25 anos 1986-2010 foi dividida em cinco intervalos, cada um abrangendo um período de 5 anos. Quatorze períodos de coorte de nascimento que se sobrepõem foram criados entre 1896 e 1965 em intervalos de 10 anos, começando com a coorte de 1896-1905, terminando com o de 1961 a 1970. relacionados com a suposição de que as taxas de incidência OCC seguir a distribuição de Poisson, sete modelos estatísticos em escala log-linear foram estabelecidas contendo os seguintes efeitos; idade-only (A), o período somente (P), coorte-only (C), idade-período (AP), grupo etário (AC) e APC completo. Critério de Informação de Akaike (AIC) de cada modelo foi confirmado para estimar a sua fiabilidade dos modelos
Devido às dependências lineares entre idade, período e os efeitos de coorte (Cohort = Período - idade)., É bem entendido que a estimativa concomitante de estes três efeitos é impossível. Este "problema de identificação" fundamental do modelo de estimativa APC foi abordado com as seguintes medidas: matemáticos. 1) cálculo AIC de A, P e modelos C
2) Como o modelo P demonstrou a menos qualidade do ajuste representando quase uma função linear simples para ambos os sexos, foi calculado um modelo P alternativo, incluindo menos parâmetros e uma melhor qualidade de ajuste. O modelo P, onde P foi substituído por 1) uma constante (y = a, um
é constante) foi denominado modelo "P-constante"; 2) uma função linear (y = ax + b, a e b são constantes
) foi denominado modelo "P-linear"; e 3) uma função quadrática (y = ax ^ 2 + bx + c, a, b e c são constantes
) foi denominado modelo "P-quadrática".
3) AICs dos três acima modelos alternativos período foram calculados para descobrir o modelo alternativo melhor equipado para cada grupo de género.
4) modelos de época melhor adequação foram extrapolados para modelos AP e APC, a fim de alcançar um melhor encaixe e para superar o "problema de identificação "do modelos completos da APC.
versão
Todos os cálculos relativos à idade, período e análise de coorte foram realizados em Macintosh OSX versão 10.8.1 com 'JMP 10 (para Macintosh)' software 10.0.0 . (SAS Institute Inc., Cary, NC) [17].
Resultados
taxas de incidência idade-padronizados e específicos para a idade
ASRs para OCC em Hong Kong, de 1986 a 2010, são destacadas na Fig. 1. de um total 5888 casos, 29 (0,5%) casos tinham 20 anos de idade ou mais jovens. Eles foram excluídas do cálculo as taxas de incidência específica por idade, como nenhum caso OCC foi relatado neste grupo de idade para cada sexo na metade dos anos do período. Os homens apresentaram uma tendência de queda contínua durante todo o período com uma taxa de variação homóloga de -1,2 (95% C.I .: -1.7, -0.6). Nenhuma mudança de tendência significativa foi encontrada na análise de regressão joinpoint. Por outro lado, a tendência das mulheres mostraram uma mudança significativa no ano de 2001, joinpoint em 2001 (95% de C.I .: 1991, 2006). Em comparação com a tendência de queda inicialmente gentil com uma variação anual percentual de -1,2 (IC 95%: -2,6, 0,2), a segunda parte do gráfico mostra uma tendência de crescimento aumentou com uma taxa de variação homóloga de 3,5 IC (95%: 0,5 , 6,7). FIG. 1 taxas de incidência idade-padronizados de OCC (C01-C06), em Hong Kong. as taxas de incidência padronizadas por idade de OCC por 100.000 pessoas em Hong Kong e os resultados da regressão joinpoint analisa de 1986 a 2010
taxas de incidência idade-específicas dos grupos de meia-idade, de 45 a 64 anos de idade, estão em destaque na Figs. 2 e 3 (Fig. 2, para os homens, a Fig. 3 para as mulheres). Ambos os sexos apresentaram alterações tendência significativa de todo o ano de 2005, o jointpoint para os homens é, em 2004 (95% C.I .: 1999 2007), enquanto que para as mulheres é em 2006 (95% C.I .: 2003, 2008). A primeira tendência de queda no valor anual de alteração percentual em ambos os grupos de gênero foram estatisticamente significativas: para os homens: (IC 95%: -4,1, -2,0) -3,1, para as mulheres: -2.2 (95% CI: -3.5, -0.9 ). Na segunda parte dos gráficos, as mulheres apresentaram uma subida mais acentuada das taxas de incidência com uma variação anual percentual de 13,7 (95% C.I .: -2.3, 32.5), em comparação com os homens. as taxas de incidência específicas por idade em grupos de terceira idade, 65 anos de idade ou mais, e os resultados das análises de regressão joinpoint também são mostrados nas figuras. 2 e 3. Considerando as taxas de incidência entre os homens estão em um declínio gradual durante todo o período com uma variação anual percentual de -0,9 (IC 95%: -1,7, -0,1), as taxas entre as mulheres mostram uma tendência significativa com uma porcentagem anual mudança de 1,6 (IC 95%: 0,5, 2,7). FIG. 2 taxas de incidência específica por idade de OCC (C01-C06), em Hong Kong entre os homens. taxas específicas por idade de incidência de OCC por 100.000 pessoas em Hong Kong entre os homens, e os resultados da regressão joinpoint analisa de 1986 a 2010
Fig. 3 taxas de incidência específica por idade de OCC (C01-C06), em Hong Kong entre as mulheres. taxas específicas por idade de incidência de OCC por 100.000 pessoas em Hong Kong entre as mulheres, e os resultados da regressão joinpoint analisa de 1986 a 2010
Idade, modelo de período e coorte
A qualidade do ajuste para diferentes modelos usando a idade, efeitos de período e coorte foi avaliada pelo cálculo AIC. Quanto menor o valor AIC, melhor o modelo de ajuste é. Porque o modelo de P apresentaram a menor qualidade do ajuste, uma constante, e uma função linear e quadrática dentro de cada parâmetro do período foram extrapolados para encontrar um modelo com melhor qualidade de ajuste. Para os homens, o modelo "P-constante" mostrou um melhor ajuste em relação ao original "P", "P-linear", e "P-quadrática" modelos, enquanto que para as mulheres o modelo "P-linear" mostrou um melhor ajuste (Fig. 4 para os homens, a Fig. 5 para as mulheres, Tabela 1). AICs de modelos modificados de acordo com os resultados acima são apresentados na Tabela 2. Uma "AP (P-linear)" modelo, por exemplo, significa que um modelo "linear P" foi extrapolada para um modelo de AP, ao passo que um "APC (P -constant) "modelo é o mesmo que um modelo AC. Um modelo "AP (P-constante)", mesmo que um modelo, é o melhor modelo de ajuste para os homens (AIC = 269,8), enquanto que um modelo "AP (P-linear)" adequa melhor para as mulheres (AIC = 223,8) . FIG. 4 Período estimado e modelos período alternativo (riscos relativos) entre os homens. período estimado e modelos período alternativo (riscos relativos), eo intervalo de confiança de 95% (C.I.) das taxas de incidência de câncer bucal entre os homens, de 1986 a 2010. A linha contínua representa o melhor modelo de ajuste
Fig. 5 período estimado e modelos período alternativo (riscos relativos) entre as mulheres. período estimado e modelos período alternativo (riscos relativos), eo intervalo de confiança de 95% (IC) de taxas de incidência do câncer bucal entre as mulheres, de 1986 a 2010. A linha contínua representa o melhor modelo de ajuste
Tabela 1 Diferentes ataques do modelos de período (P) e os modelos P alternativas
Sexo
Modelo
Número de parameters
d.f.
AIC
Men
P
5
45
464.5
P-constante
1
49
458,7
P-linear
2
48
458,9
P-quadratic
3
47
460.9
Women
P
5
45
340.7
P-constante
1
49
336,2
P-linear
2
48
335,6
P-quadrática
3
47
336,7
diferentes ajustes dos modelos de período (P) e os modelos P alternativas de taxas de incidência OCC (C01-C06), em Hong Kong, de 1986 a 2010. (df: graus de liberdade, AIC: Akaike de Critérios de informação, número menor mostra o melhor ajuste)
Tabela 2 Resumo dos diferentes acessos de modelos modificados
Sexo
Modelo
número de parameters
d.f.
AIC
Men
A
10
40
269.8
P-constante
1
49
458,7
C
14
36
294,1
AP
14
36
275,6
AP (P-constante)
10
40
269,8
AC
23
27
285,1
APC (P-constant)
23
27
285.1
Women
A
10
40
224.3
P-linear
2
48
335,6
C
14
36
259,9
AP
14
36
228,9
AP (P-linear)
11
39
223,8
AC
23
27
244,5
APC (P-linear)
24
27
246,5
Resumo de diferentes acessos de idade (A), o período de best-equipada (P), coorte (C), idade e tempo (AP), idade e coorte ( AC), e idade, período e coorte modelo (APC) das taxas de incidência OCC (C01-C06), de 1986 a 2010. os modelos cujos efeitos P são extrapolados pelos modelos P melhor-equipada; portanto, no homem, do modelo AC é igual ao modelo de APC (P-constante). (Df: graus de liberdade, AIC: Critério de Informação de Akaike)
Figura 6 mostra os riscos relativos estimados (RR) do modelo "AP (P-constante)" para os homens, enquanto as RRS estimados para as mulheres são destacadas no modelo "AP (P-linear)" (Fig. 7). Em ambos os sexos, o risco de OCC aumenta progressivamente com a idade. FIG. 6 Os efeitos estimados idade (riscos relativos) de o melhor modelo de encaixe entre os homens. Os efeitos estimados idade (risco relativo) do modelo Idade e P-Constant das taxas de incidência OCC (C01-C06) entre os homens, de 1986 a 2010
Fig. 7 efeitos estimados idade (riscos relativos) de o melhor modelo de encaixe entre as mulheres. os efeitos da idade estimados (risco relativo) de idade e modelo P-Linear de taxas de incidência OCC (C01-C06) entre as mulheres, from1986 a 2010
Discussão
abordagens estatísticas multidirecionais Usando modificados, este estudo descobriu que os comportamentos de risco das pessoas são determinante para a incidência OCC em Hong Kong. Após a Segunda Guerra Mundial, Hong Kong tinha experimentado rápido crescimento populacional devido à imigração e também o desenvolvimento económico substancial. Dentro de 50 anos, sua população e do produto interno bruto per capita quase decupled. Desde a sua entrega em 1997, Hong Kong manteve a sua antiga personagem cidade-estado como uma região administrativa especial da China. Devido a esta posição geopolítica confinado, Hong Kong é capaz de criar um banco de dados quase completa em casos de câncer, população, economia e dados de saúde pública. Como descrito anteriormente, a credibilidade dos dados do Registro de Câncer de Hong Kong sofreu uma melhoria substancial depois de 1983 [18]. Responsabilidade para registrar cada caso de morte com a sua causa específica da morte, juntamente com uma diminuição constante nos casos sem uma certidão de óbito ajudou a aumentar a proporção de casos de cancro verificados para 99,3% em 2009 [19]. Além disso, ambos os habitantes nativos e imigrantes eram em sua maioria de províncias chinesas Sudeste, portanto, da base genética similar. Por razões acima, Hong Kong pode ter uma população ideal para moldar e testar hipóteses sobre os riscos de câncer, incluindo fatores sócio-ambientais.
Neste estudo, modelagem APC detectou que efeito de idade juntamente com um efeito período linearmente aumentando foram as explicações mais prováveis para as taxas de desenvolvimento OCC em mulheres em Hong Kong. Enquanto efeito da idade é um fator etiológico comum para muitas doenças e aspectos da vida diária, pontos de efeito período em fatores independente de idade potenciais existentes influenciar indivíduos [16]. Nos homens Hong Kong, parece que um período constante em conjunto com um efeito de idade determina as taxas de OCC. Em ambos os grupos de gênero, os efeitos da idade do modelo balançar mais com o aumento da idade, estando em linha com os relatórios de outros países [3]. É, por conseguinte, pode ser assumido que o desenvolvimento de OCC em Hong Kong, também é causada principalmente pela exposição cumulativa aos factores de risco. Enquanto o efeito de coorte pode estar associada diretamente com a exposição no dia do nascimento, ele também pode representar uma quantificação das mudanças de estilo de vida de gerações após o nascimento [20]. Assumindo que coorte efeitos são de menor importância no desenvolvimento OCC, o principal fator causador de Hong Kong pode ser o fator idade, juntamente com o consumo de tabaco, que foram encontrados em outros lugares [9, 21, 22].
Embora a APC modelagem é empregado para entender as mudanças dependentes do tempo de idade, período e os efeitos de coorte, individualmente, o seu cálculo e interpretação são atendidos com muita complexidade devido a um "problema de identificação" inerente. Para compensar esta dificuldade, foi realizada análise de regressão joinpoint de ambas as taxas de incidência padronizada por idade e específicas por idade. De acordo com os países de alto risco, como Índia e Sri-Lanka [23, 24], bem como com muitos países europeus [9] e norte da China [25], as taxas de incidência OCC para os homens de Hong Kong foram diminuindo durante o período de 1986 a 2010. Pelo contrário, uma tendência ascendente evidente durante os últimos 5 a 10 anos foi detectada em mulheres de Hong Kong. De especial interesse são homens de meia idade, onde a taxa de incidência tem vindo a aumentar desde 2004. Este aumento, contudo, não chegar a um nível estatisticamente significativa do valor anual percentual mudança. Isto é provavelmente devido ao curto período de observação subsequente, em vez de uma mudança significativa confirmada pela análise de regressão joinpoint. Nas últimas décadas, a tendência de aumento a longo prazo para OCC incidência foram detectados principalmente entre as mulheres nos países economicamente desenvolvidos [26]. Uma mudança semelhante na tendência pode ser detectado em mulheres de Hong Kong, a partir de 2000. Especificamente, mulheres de meia idade revelam uma tendência claramente ascendente, com um joinpoint especial em 2006.
No entanto, existem limitações deste estudo. Em primeiro lugar, a falta de um estadiamento do tumor patológico faz investigações sobre a melhoria dos diagnósticos OCC, procedimentos de rastreio, taxas de consulta e as suas implicações sobre as taxas de mortalidade ao longo do tempo impossível. O fato de que os residentes de Hong Kong nascidas antes da década de 1960, muitas vezes não tinha certidão de nascimento para verificar a sua idade representa uma segunda lacuna, que, no entanto, poderia ter sido superados neste estudo com a modelagem APC. Outra limitação grave é a falta de informações sobre o consumo de álcool em Hong Kong. O álcool é considerada como sendo um factor de risco importante, responsável por 7-19% de OCC [21]. Só a partir de 2004, os dados detalhados do consumo de álcool foram coletadas em Hong Kong como parte do "Risk Factor Sistema de Vigilância Comportamental". Isto infelizmente impede qualquer interpretação e análises estatísticas em relação a mudanças cronológicos e os efeitos eventuais sobre o desenvolvimento OCC. pesquisa epidemiológica futura precisa considerar a associação biológica específica entre os hábitos de risco dominantes e desenvolvimento OCC, uma estratégia que pode fornecer informações sobre a patogênese particular de OCC em Hong Kong. Como é bem conhecido, fumar é considerado como o principal risco dependente da dose de OCC [8, 21, 22]. Cerca de um quarto dos casos OCC são assumidos ter associação causal com o tabagismo [21]. O Registro de Câncer de Hong Kong começou recentemente a recolher alguns dados demográficos básicos, tais como a topografia e morfologia do câncer, enquanto informações sobre hábitos de fumar de cada caso ainda está em falta [19]. Assim, não é possível discutir em detalhe a associação entre tabagismo e desenvolvimento OCC em Hong Kong.
Conclusão
desenvolvimento OCC em Hong Kong pode ser considerada sujeita, principalmente, à exposição cumulativa aos fatores de risco ao longo do tempo, mas não substancialmente para geo-político ou sócio-geográfica fatores relacionados ao seu caráter melting-pot sócio-cultural
abreviações
a:.
Age somente
< dfn> AC:
Age-coorte
AIC:
Critério de Informação de Akaike
AP:
Age-período
APC:
Idade, período e coorte
ASR:
taxa de incidência padronizada Age-
C:
Cohort somente
OCC:
Oral câncer da cavidade
P:
Período somente
RR:
risco relativo
segunda Guerra Mundial:
segunda Guerra Mundial
Declarações
Agradecimentos
Este estudo não recebeu apoios financeiros. Concorrendo
interesses
os autores declaram que não têm interesses conflitantes. contribuições
dos autores
KU participou da concepção do estudo, realizada a análise estatística, e elaborou o manuscrito. CPM e ECML participou no desenho do estudo e ajudou a redigir o manuscrito. RAZ ajudou na concepção do estudo, participou de sua elaboração e coordenação, e ajudou a redigir o manuscrito. Todos os autores leram e aprovaram o manuscrito final.
