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全球癌症负担研究（1990-2017）：系统性分析
作者及机构
本研究由Global Burden of Disease Cancer Collaboration团队完成，通讯作者为华盛顿大学医学院血液学系的Christina Fitzmaurice（MD, MPH）。合作者来自全球多个机构，包括华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）、伊朗德黑兰医科大学、埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴大学等。论文于2019年9月27日在线发表于JAMA Oncology（2021年1月28日修正），DOI:10.1001/jamaoncol.2019.2996。
学术背景
研究领域与动机
癌症作为非传染性疾病（NCDs）的主要类型，已被联合国认定为全球发展的重大威胁。尽管2011年《非传染性疾病政治宣言》和2030年可持续发展目标（SDG-3）提出降低癌症负担，但进展缓慢。缺乏地域特异性流行病学数据是制定国家癌症控制计划（NCCPs）的主要障碍。全球疾病负担研究（GBD）通过系统性分析29类癌症在195国的发病率、死亡率、伤残调整寿命年（DALYs，Disability-Adjusted Life Years）等指标，为政策制定提供数据支持。
研究目标
1. 量化1990-2017年全球癌症负担的时空变化；
2. 分析社会人口指数（SDI，Socio-demographic Index）与癌症负担的关联；
3. 评估流行病学转型与人口结构变化对癌症负担的影响。
研究方法与流程
1. 数据来源与处理
- 数据整合：整合83%的死亡登记系统、16%的癌症登记数据和1%的 verbal autopsy（口头尸检）数据，覆盖195个国家/地区。
- 指标定义：
- 发病率：通过死亡率-发病率比（MIR，Mortality-to-Incidence Ratio）推算，确保数据可比性。
- DALYs：由早逝损失寿命年（YLLs）和伤残寿命年（YLDs）构成，权重来自GBD标准。
- 校正方法：使用贝叶斯模型处理数据缺失和诊断偏差，引入95%不确定性区间（UI）。
2. 统计建模
- 分层分析：按国家、性别、年龄组（5岁间隔）、SDI五分位数（基于收入、教育、生育率）分层。
- 归因分析：分解发病率增长的驱动因素（人口老龄化、人口增长、年龄别发病率变化）。
- 工具创新：采用GBD 2017新开发的生存率估算算法，改进MIR的时空外推能力。
3. 实验流程
- 死亡率估计：使用Ensemble模型整合多源数据，协变量包括吸烟率、BMI等（见附表8）。
- 发病率推算：MIR基于癌症登记生存数据，通过Mirror回归校准。
- DALYs计算：将癌症分为4种后遗症状态（诊断/治疗、缓解、转移、终末期），分别赋予伤残权重。
主要结果
1. 全球癌症负担（2017年）
- 发病率：全球新发癌症病例2450万例（排除非黑色素瘤皮肤癌后1680万例），男性最常见为气管/支气管/肺癌（TBL，150万例），女性为乳腺癌（190万例）。
- 死亡率：960万例死亡，TBL癌（男性130万例）、肝癌（57.2万例）和胃癌（54.2万例）为主要死因。
- DALYs：97%来自YLLs，3%来自YLDs，反映癌症以早逝为主。
2. SDI分层差异
- 发病率：高SDI国家终生患癌风险达1/2，低SDI国家为1/7。
- 死亡率：高SDI国家占全球癌症死亡的30%，但DALYs仅占24%，提示医疗资源不平等。
3. 时间趋势（2007-2017）
- 增长驱动：中SDI国家病例增长52%（老龄化贡献24%），低SDI国家以人口增长为主。
- TBL癌：男性发病率下降（-4.1%），女性上升（+4.0%），与吸烟率性别差异相关。
结论与价值
科学意义
1. 数据革新：首次纳入良性肿瘤（ICD-10 D00-D49）和SDI分层分析，提升地域可比性。
2. 政策启示：宫颈癌（低SDI国家风险1/40）和肝癌（中SDI国家高发）需针对性干预。
应用价值
- 国家计划：GBD数据支持NCCPs优先级的设定，如高SDI国家需加强乳腺癌筛查，低SDI国家侧重疫苗接种。
- 全球健康：癌症DALYs从199年第6位升至2017年第2位，呼吁将癌症防控纳入SDG-3核心议题。
研究亮点
- 方法学创新：MIR联合生存数据优化发病率估算，解决登记系统覆盖不足问题。
- 跨学科整合：融合流行病学、人口学和经济指标，揭示癌症负担的社会决定因素。
- 动态监测：GBD年更新机制（如2017年新增MarketScan皮肤癌数据）保障时效性。
局限性
- 部分国家依赖协变量预测，数据滞后性可能影响近期估计精度。
- 儿童癌症未单独分析，需后续研究补充。
此研究为全球癌症防控提供了迄今最全面的证据链，其开源数据平台（GBD Compare）将进一步推动精准公共卫生实践。