今天给分享一篇基于人群的队列研究，研究团队使用一个免注册、免费下载的公共数据库—五大洲癌症发病率数据库（CI5Plus），简单分析拿下JAMA！
2024年10月21日，四川大学华西公共卫生学院华西第四医院朱彩蓉教授领衔，在医学顶刊JAMA子刊《JAMA Nnework Open》（医学一区top，IF=10.5）发表了一篇题为“Trends in Cancer Incidence and Potential Associated Factors in China”的研究论文。
研究旨在基于2023年五大洲癌症发病率报告的最新数据，评估1983年至2017年中国32种癌症的发病趋势，并预测到2032年的变化，描绘不断变化的癌症发病率图谱，评估风险因素和人口老龄化导致的明显变化。
研究结果表明，中国的癌症形式正在发生改变，总体而言，大多数癌症主要受到风险因素的影响，发病率持续上升。相反，部分癌症的年龄调整发病率正在下降，但由于人口老龄化的影响，病例总数的绝对数量将增加。
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近年来，随着社会经济水平快速发展，世界范围内癌症患者的人数也不断增加。作为世界上的人口大国，中国的癌症数据并不容乐观，约占全球新发癌症病例的23.7%，预计未来几十年发病率将继续增加。
研究团队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，并预测这些癌症至2032年的发病趋势。
研究团队认为，在分析癌症发展趋势时，必须探究与发展趋势相关的潜在因素，这才是降低不良发展趋势的关键。因此，研究团队还评估了危险因素、人口老龄化与癌症发病率的相关性。
主要结局：年龄标准化发病率（AIR）。
什么是五大洲癌症发病率数据库
五大洲癌症发病率数据库（CI5Plus）是一个涵盖全球癌症数据，可免费下载的公共数据库。
作为迄今最权威和翔实的全球癌症数据来源之一，该数据库汇集了来自全球456个癌症登记处的数据，覆盖了70个国家或地区共589个人群，截至2010年已覆盖全球约24%的人口。
该数据库自1966年起，每5年发布一次，至今已经发布了11卷。
具体而言，在该数据库，我们可以进行：
不同地理区域的癌症发病率差异研究；
时间趋势分析，探讨癌症发病率的长期变化趋势；
特定人群（如老年人、儿童、青少年等）的癌症发病特点研究；
不同癌症类型的发病特点、危险因素及预防措施研究；
癌症发病与环境因素、生活方式等的关系研究等。
网址：http://ci5.iarc.fr/Default.aspx
我国癌症发病谱正在向高收入国家过渡
主要研究结果如下所示：
过去我国癌症发病率持续上升：具体而言，从1983-1987年到2013-2017年，32种男性和女性癌症中的7种（包括甲状腺癌、肾癌、结直肠癌和小肠癌，多发性骨髓瘤和皮肤黑色素瘤），男性中的4种特定癌症（白血病、前列腺癌、食道癌和阴茎癌），女性中也有7种特定癌症（宫颈癌、子宫癌、乳腺癌、卵巢癌、肺癌、胰腺癌和非霍奇金淋巴瘤)的AIR显著上升。
不同癌症发病率不同：从1983-1987年到2013-2017年，无论男女，5种特定癌症（胃癌、肝癌、喉癌、骨癌、鼻窦癌）的AIR均显著下降；同时，甲状腺癌、前列腺癌、结直肠癌和宫颈癌的发病率显著上升，预计未来会更加普遍。
值得一提的是，研究团队认为，甲状腺癌、宫颈癌和前列腺癌的增加主要归因于危险因素的变化。
而对于某些癌症，如男性的肝癌、胃癌和膀胱癌，以及女性的胃癌和卵巢癌，病例的增加完全是由于人口因素，特别是人口老龄化。
我国癌症发生谱将会出现巨大变化：预计2017年以后，肝癌、胃癌和乳腺癌的排名可能会下降，而甲状腺癌和宫颈癌的排名将继续上升。
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。
综上所述，在这项以人群为基础的普通人群癌症发病率队列研究中，中国的癌症形势正在发生变化。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。
什么是五大洲癌症发病率数据库
五大洲癌症发病率数据库（CI5Plus）是一个涵盖全球癌症数据，可免费下载的公共数据库。
作为迄今最权威和翔实的全球癌症数据来源之一，该数据库汇集了来自全球456个癌症登记处的数据，覆盖了70个国家或地区共589个人群，截至2010年已覆盖全球约24%的人口。
该数据库自1966年起，每5年发布一次，至今已经发布了11卷。
具体而言，在该数据库，我们可以进行：
不同地理区域的癌症发病率差异研究；
时间趋势分析，探讨癌症发病率的长期变化趋势；
特定人群（如老年人、儿童、青少年等）的癌症发病特点研究；
不同癌症类型的发病特点、危险因素及预防措施研究；
癌症发病与环境因素、生活方式等的关系研究等。
网址：http://ci5.iarc.fr/Default.aspx
统计学方法
1.标准化发病率：根据世界卫生组织的世界标准人群，采用直接法按性别和癌症进行标准化调整的年龄标准化发病率（AIR）。
2.时间趋势分析：应用对数线性Joinpoint回归模型分析了1983年至2017年的时间趋势，确定连接点并获得年百分比变化（APC）和平均年百分比变化（AAPC）以及95%CI。
3.预测分析：为了预测2018年至2032年的发病率，我们使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。
4.敏感性分析：使用替代超先验值（例如a= 1和B =0.0005）进行了预测的敏感性分析，以提高结果的稳健性和可信度。
5.分解分析：对Møller等人提出的中国癌症发病率变化进行分解分析，通过危险因素、人口老龄化和人口增长三个解释因素来探讨与癌症发病率变化相关的因素。
6.统计学显著性设定为P<0.05（双尾），所有分析均使用SAS 9.4版（SAS Institute LLC）、Joinpoint回归程序4.9.0.0版（IMS Inc）和R 4.0.2版（R Foundation for Statistical Computing）进行。
闲来郑语
五大洲癌症发病率数据库（CI5Plus）是什么数据库？老郑我去稍微了解了一下。
如果我们想要分析癌症数据，五大洲癌症发病率数据库（CI5Plus）不失为一个选择，它几乎涵盖了全球约24%的人口的癌症数据，我们可以用它探讨发病趋势，也能研究发病特点。
看起来是不是和GBD数据库比较像？虽然我推荐大家尝试，但在真正使用过程中，这个数据库远不如GBD好用。它只提供原数据供我们分析，但GBD可是能一键获取疾病负担！
最后，老郑想知道，这样的主题GBD数据库是不是也能做？大家不妨去探索一下，说不定能找到心动的选题！
