NHANES、GBD卷不动了？试试新数据库！川大华西发10.8分期刊，揭露未来我国五大主要癌症

CI5Plus涵盖全球癌症数据来源，可免费下载。自1966年起，该数据库每5年发布一次，至今已发11卷；它汇集了456个癌症登记处的数据，覆盖70国589个人群。

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让我们跟随四川大学华西公共卫生学院华西第四医院的研究员们的步伐，共同解读这篇发表在JAMA出版集团旗下刊物《JAMA Network Open》上的题为“Trends in Cancer Incidence and Potential Associated Factors in China”的研究论文。根据1983-2017年32种癌症发病率（超360万病例），评估了2032年的发病率趋势和癌症谱变化，预测到2028-2032年，甲状腺癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌和结直肠癌将成为中国的五大主要癌症。

一、研究背景

在2020年全球新发癌症病例中，我国占比约23.7％，并且预计未来几十年发病率仍将持续上升，因此癌症预防和控制已成为中国公共卫生关注的重点。研究员们及时有效地分析癌症发病率趋势，对于癌症预防和控制至关重要。但由于数据收集发布存在延迟，所以准确预测发病率对于弥补数据滞后和评估未来癌症负担不可或缺。

根据2023年五大洲癌症发病率报告的最新数据，研究员们对1983年以来中国32种癌症的发病率变化趋势进行了全面更新，并将其推断到2032年。此外，研究员们还评估了危险因素、人口老龄化与癌症发病率之间的关联，为癌症预防和控制提供最新数据，有助于政府更精确地分配卫生资源。

二、研究方法与结论

1.数据来源

本研究遵循流行病学中观察性研究报告（STROBE）指南。根据自五大洲癌症发病率数据库（1983-2017），共收集了32种癌症的3,677,027例新病例，其中男性2,018,339例（54.9%），女性1,658,688例（45.1%）。

2.统计分析

研究采用直接法计算调整年龄标准化发病率（AIR），并使用对数线性Joinpoint回归模型分析了1983年至2017年的时间趋势。

为了预测2018年至2032年的发病率，研究员采用了具有集成嵌套拉普拉斯近似的贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）分析。

同时，研究员还运用替代超先验值进行了预测的敏感性分析，以提高结果的稳健性和可信度。

最后，对癌症发病率变化进行了分解分析，探讨了危险因素、人口老龄化和人口增长对癌症发病率的影响。所有分析均使用专业统计软件进行，统计学显著性设定为P<0.05（双尾）。

3.1983-2032年的发病率趋势分析

从1983-1987年到2013-2017年，32种癌症中的7种（甲状腺癌、肾癌、结直肠癌、小肠癌、多发性骨髓瘤和皮肤黑色素瘤）；男性中的4种癌症（白血病、前列腺癌、食道癌和阴茎癌）；女性中的7种癌症（宫颈癌、子宫癌、乳腺癌、卵巢癌、肺癌、胰腺癌、非霍奇金淋巴瘤），其AIR均呈显著上升趋势。特别是甲状腺癌，在男性和女性中的增幅均居首位。

预计至2028-2032年，其中18种癌症的发病率将持续上升，其中甲状腺癌增幅最大。相比之下，胃癌、肝癌、喉癌、骨癌和鼻窦癌的发病率增幅则呈下降趋势（特别是胃癌和肝癌在男性和女性中均呈现下降趋势）。

4.1983年至2032年因素影响及癌症谱变化

2013年至2032年，部分癌症新发病例将增加，主要归因于危险因素变化，如甲状腺癌、宫颈癌和前列腺癌；而胃癌、肝癌、膀胱癌、卵巢癌的病例增加则由于人口老龄化。

研究员预测2028-2032年，人口老龄化对32种癌症新增病例的影响均大于危险因素。此外，癌症谱也发生变化，女性中乳腺癌取代肺癌成为最常见癌症，甲状腺癌和宫颈癌排名上升；男性中前列腺癌、甲状腺癌和肾癌排名上升，而肝癌、胃癌和食管癌排名下降。

也就是说，预计到2028-2032年，甲状腺癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌和结直肠癌将成为中国的五大主要癌症，其中，甲状腺癌在男性和女性中均将成为常见癌症之一。

三、小结

研究根据五大洲癌症发病率数据库（1983-2017）的最新数据，对1983年至2017年中国32种癌症的发病趋势进行了全面评估。

预计至2032年，男性中11种、女性中14种癌症的发病率上升。其中20种癌症发病率的增加主要是由于危险因素的变化，而其他癌症则主要是由于人口老龄化。

研究员发现甲状腺癌增幅最大，肺癌仍然是最主要的癌症，在男性中下降，女性中上升。肝癌、胃癌和乳腺癌的排名可能会下降，但前列腺癌、结直肠癌和宫颈癌的排名将继续上升。

该研究表明，加强一级预防，并采取二级预防措施提高老年人癌症生存率至关重要，并强调了对癌症预防和控制策略的持续需求。

参考来源：

Li M, Hu M, Jiang L, Pei J, Zhu C. Trends in Cancer Incidence and Potential Associated Factors in China. JAMA Netw Open. 2024 Oct 1;7(10):e2440381.doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.40381. PMID: 39432306.