中国由23个潜在可改变的风险因素导致的区域特异性癌症负担的省份、年龄和性别差异的一项比较风险评估

原文作者 Wanqing Chen, Changfa Xia, Rongshou Zheng, Maigeng Zhou, Chunqing Lin, Hongmei Zeng, Siwei Zhang, Lijun Wang, Zhixun Yang, Kexin Sun, He Li, Matthew D Brown, Farhad Islami, Freddie Bray, Ahmedin Jemal, Jie He

摘要：

背景：了解由不同风险因素造成的癌症负担的差异对于告知和改进癌症预防和控制至关重要。在本报告中，我们估计了中国所有省份23个潜在可变风险因素的人群归因分数（PAFs）。

方法：在这项比较风险评估研究中，我们使用了2014年中国大陆31个省份978个县级监测点的成人癌症死亡率数据。从有代表性的调查中获得了风险因素流行率估计值。我们使用了从最近几个大规模的汇总分析或高质量的中国研究meta分析中获得的总结相对风险。我们使用多种公式计算人群归因因素，并将暴露流行率和相对风险数据按年龄、性别和省份分层，然后结合起来，创建基于性别、癌症部位和危险因素的总结人群归因分数。

结果：2014年，中国20岁及以上成人癌症死亡人数约为1 036 004人(占所有癌症死亡人数的45.2% [95% CI 44.0-46.4])，可归因于23个评估风险因素。男性的PAF值(51.2% [95% CI 50.0-52.4])高于女性(34.9%[33.6-36.2])，主要危险因素是男性过量吸烟和女性水果摄入量低。按省份划分，男女的PAF总和从上海的35.2%到黑龙江的52.9%不等 ，而男性的PAF值从上海的40.9%到广东的56.4%，女性的PAF值从上海的26.9%到黑龙江的48.0%。在所有31个省中，男性PAF值最高的是吸烟，而女性PAF在水果摄入量低（14个省）、乙型肝炎病毒感染（7个省）、吸烟（6个省）、超重（3个省）和人乳头状瘤病毒感染（1个省）之间存在差异。

解释：在中国各省，可归因于潜在可改变风险因素的癌症PAF差异很大。区域采用有效的一级癌症预防战略对于减少中国的癌症负担和差距具有巨大潜力。吸烟、不良饮食和感染需要特别的政策关注，因为它们在癌症总负担中占很大比例。

关键词：人群归因分数；癌症负担；风险评估

引言：癌症是中国死亡的主要原因，2017年中国有近221万人死于癌症，占全国死亡总人数的24.85%。由于人口老龄化和人口增长，以及经济快速发展带来的不健康生活方式的采用，如缺乏身体活动和高热量食品的消费，预计这一数字在未来几十年将大幅增加。

在高收入国家，早期诊断、筛查和治疗相结合已有效地提高了某些癌症的人口生存率然而，在中国和许多其他国家(包括高收入国家的亚群体)，对这些癌症的适当护理的可获得性、获取性和使用的局限性，以及对其他癌症潜在的治疗方法的缺乏，限制了临床干预在降低癌症死亡率方面的效果正如国际癌症研究机构(IARC)各论和世界癌症研究基金/美国癌症研究所(WCRF/AICR)持续更新项目所说明的那样，癌症控制的进展需要对预防活动给予同等的关注。其中对癌症死亡率的最大影响与已知的环境、生活方式和感染相关因素的改变有关。

因此，通过减少暴露于可能改变的生活方式和环境风险因素的一级预防是减少中国巨大且不断增加的癌症负担的最佳选择。一个关键步骤是量化可能避免的癌症死亡比例，如果改变暴露于风险因素的方式以最大限度地降低个体癌症风险，那么就可以避免癌症死亡的比例，并创建一个数据驱动的框架，为国家和地区癌症控制计划提供信息，以实施更合适的癌症预防措施。我们之前的两项研究提供了中国人群归因组分(PAFs)的估计，但它们只包括少量的风险因素或癌症位点，使用的数据来源可能不具有全国代表性，并采用了过时的统计方法。此外，尽管中国在癌症死亡率和风险因素暴露方面存在很大的地理差异，但还没有国家一级的PAFs数据。因此，省一级可归因癌症负担的估计对于中国地方和国家一级的政策制定者在调配公共部门资源以改善癌症预防和控制方面特别有价值。在本研究中，我们估计了中国大陆(不包括台湾、香港和澳门)31个省、自治区和直辖市(以下简称省)成人癌症死亡可归因于可变危险因素的比例。

方法：在这项比较风险评估中，我们根据三个来源的科学文献检索选择了癌症的可改变风险因素:IARC专论系列、WCRF报告和最近的糖尿病综合分析综述。我们进一步将选定的23个危险因素分为5类:行为、饮食、代谢、环境和传染性来源。表1显示了风险因素和相关癌症部位的完整列表。我们假设在估计癌症死亡的可归因负担时，暴露流行率滞后了10-15年。

省级癌症死亡率估计

2014年，我们基于癌症登记处和疾病监测点的数据，分别覆盖了627个县和608个县(县是省的分区，一个省通常由多个县组成)。来自中国大陆所有31个省份(附录)。消除重复后，中国大陆2859个县中有978个纳入分析，覆盖全国20岁及以上成年人的40.0%(4.25亿)，从西藏的24.5%至北京的100%(附录)。首先，我们计算了每个省份按性别、癌症部位和年龄(20-24岁、25-29岁、30-34岁、35-39岁、40-44岁、45-49岁、50-54岁、55-59岁、60-64岁、65-69岁、70岁及以上)分层的癌症死亡率。接下来，我们将2014年的死亡率与性别、年龄和省份的人口进行外推，以估计每个省份的癌症死亡人数。男性和女性癌症死亡总数的计算方法是将所有31个省份的所有年龄组和癌症部位的癌症死亡人数相加，以获得全国特定性别、特定部位和特定年龄的癌症死亡人数以及癌症死亡总数。

暴露流行数据

不同年龄、性别和省份的行为因素、饮食因素和代谢因素的流行率来自2002年中国国家营养与健康调查(2002 NNHS)，这是一项分层多阶段整群抽样研究，覆盖了31个省份的132个样本点(附录p3)。在这项调查中，训练有素的工作人员通过事先确定的健康行为问卷进行有组织的家庭访谈，获得有关行为因素的信息;连续3天收集24 h饮食自我回忆记录的饮食消耗量;测量体重和身高，计算体重指数(BMI);经实验室检测空腹血糖(FDG)为7.0 mmol/L或更高，或口服葡萄糖耐量试验(OGTT)血糖为11.1 mmol/L或更高，诊断为糖尿病。

直径小于2.5微米(PM2.5)的颗粒物每小时数据来自环境保护部，覆盖190个城市的970个监测点。紫外线辐射(UVR)数据来自中国气象局。乙型肝炎病毒(HBV)和丙型肝炎病毒(HCV)流行率的估计主要基于传染病常规报告系统的发病率数据;对估计的流行率进行了排序(即沿着多个维度缩放)，使得所有省份的总和等于HBV和HCV的全国代表性流行率。我们从官方的国家哨点监测点收集艾滋病毒流行数据，并使用联合国艾滋病规划署推荐的方法来估计发现率和调整艾滋病毒流行率。通过系统回顾与中国HPV流行相关的基于人群的研究，估计了人类乳头瘤病毒(HPV)的流行率(附录)。根据中国幽门螺杆菌研究合作小组提供的数据估计了19个省份的幽门螺杆菌感染率，其余12个省份的幽门螺杆菌感染率是根据各省份代表性研究的系统综述估计的(附录)。华支睾吸虫的流行是从最近发表的一项研究中提取的。我们从一项按流行地区(高、中、低死亡率;附录)。除HPV相关宫颈癌和EBV相关鼻咽癌外，没有具有省级代表性的HPV、EBV和人疱疹病毒8 (HHV8)相关癌症流行率数据(占总可归因癌症死亡的0.92%)。

归因负担估计

在我们的初步分析中，我们使用了从最近几次大规模汇总分析或中国研究的高质量meta分析中获得的汇总相对风险（RRs）。如果不可用，我们使用亚洲研究的汇总或meta分析中的RRs，尤其是全球研究中的RRs（附录）。如果可行，我们使用了性别相关风险。

大多数危险因素与增加癌症风险成正比；因此，我们首先计算了如果暴露于风险因素降低到理论上的最低风险暴露（如PAF所测），癌症发生的比例减少。我们根据以下公式计算了每个省份、性别、年龄和原因的分类暴露风险因素（行为因素、糖尿病、幽门螺杆菌、HBV、HCV、HIV和HPV[宫颈癌]）的负担：

式中，Pi是暴露类别i中人群的分数，是暴露类别i的RRi，n是暴露类别的数量。

根据以下公式计算每个年龄组、性别、省份和原因的持续暴露（饮食因素、超重、PM2.5）造成的负担：

式中为暴露水平x时的RR(x)， P1 (x)为暴露的总体分布，P2 (x)为理论最小暴露风险的反事实分布，m为最大暴露水平。

作为一种替代方法，也可以使用癌症病例流行率(Pc)回顾性计算由感染原引起的癌症负担：

正文：随着RR的增加，PAF近似等于癌症病例中的感染流行率:PAF=Pc。除了HPV相关的宫颈癌和EBV相关的鼻咽癌，我们使用国家的PAFs来计算各省HPV和EBV相关癌症的PAFs，因为各省没有具有代表性的患病率数据，也不太可能有很大的地理差异。人类疱疹病毒8型(HHV8)是卡波西肉瘤发展的一个致病因素，与之前的研究相似，我们将所有卡波西肉瘤归因于HHV8感染。中国大陆27个省份报告了华支睾吸虫感染病例，而内蒙古、青海、宁夏和西藏没有发现病例。因此，我们以4个非暴露省份为参考，用以下公式估计可归因死亡人数：

其中Pi代表i省的中华支睾吸虫患病率，是未暴露人群中胆管癌的死亡率。

因为很难准确测量历史个体的紫外线照射量，所以通常通过比较高环境紫外线照射人群与低环境紫外线照射人群(低环境位置或深肤色人群)皮肤黑色素瘤的死亡率来估计紫外线照射导致的皮肤黑色素瘤负担。在中国，深肤色人群较少，但环境紫外线辐射的地理差异显著，重庆(地处亚热带气候区，海拔244米)的紫外线辐射远低于其他省份。因此，我们计算了其余30个省份皮肤黑色素瘤的额外死亡人数，将重庆作为最低暴露人群。

我们假设，除了高BMI和糖尿病外，其他风险因素都是独立的。为了计算BMI和糖尿病的联合PAF，我们采用了Pearson-Stuttard和同事提出的保守方法。根据以下公式计算所有危险因素按癌症部位的联合PAF：

其中，r是每个单独的风险因素，r是相应风险因素和癌症部位的风险因素总数。HIV仅在与其他传染源结合使用时才会增加癌症风险，因此，我们没有将HIV纳入合并PAF的计算中。

通过5000次模拟，利用bootstrap模拟方法估计了PAF的95% CI。在计算完PAF后，我们通过将年龄、性别、地点和省份的PAF乘以相应的2014年估计癌症死亡人数，计算出31个省份中每个年龄、性别组和每个癌症地点的可归因癌症死亡人数和相应的95% CI。然后通过对所有年龄组的总和计算每个癌症地点和省份的总数和95% CI。最后，通过将估计的可归因癌症死亡人数除以每个省份20岁及以上成人癌症死亡总人数，计算出每个癌症地点的总体PAF和相应的95% CI。

结论：

2014年，中国20岁及以上成人癌症死亡人数为1036004人(占所有癌症死亡人数的45.2% [95% CI44.0 - 46.2])，其中1448757名男性死亡742082人(51.2%，95% CI 50.0 - 54.2)，841781名女性中死亡293922人(34.9%，33.6 - 36.2;表2)。PAF以黑龙江最高，其次为广东、吉林和湖北，上海、西藏和新疆最低(表2)。男性中，有4个省(广东、黑龙江、湖北和吉林)的PAF高于54.0%，另有3个省(上海、新疆和西藏)的PAF低于43.0%。女性的PAF范围从上海26.9% 至黑龙江的48.0%，排名前5位的是黑龙江、吉林、天津、内蒙古和宁夏，排名最低的是上海、云南、江苏、福建和江西(图1和表2)。

按癌症部位划分，所有危险因素中PAF最高（gt;70%）的癌症为卡波西肉瘤、鼻咽癌、男性的肛门、口腔和咽喉癌、肝癌、喉癌和肺癌，以及女性的卡波西肉瘤、宫颈癌、鼻咽癌、肛门和阴道癌（图2）。然而，各省癌症部位的PAF存在显著差异。例如，在青海省，由于可改变的危险因素导致的肝癌死亡比例男性为91.3%，女性为85.0%，而江苏省男性为52.8%，女性为37.3%。大多数癌症部位的PAF在男性和女性中相似，尤其是在感染占主导地位的癌症，如肝癌和鼻咽癌。而在与吸烟相关的癌症，尤其是肺癌和食道癌中，男性的PAF要高得多。从个体危险因素来看，全国范围内男性中PAF最高的人群为吸烟、HBV感染、低水果摄入量、饮酒和接触PM2.5的人群，而女性为低水果摄入量、HBV感染、吸烟、超重和HPV感染(图3)。除男性主动吸烟外，各省的前5个危险因素存在显著异质性。所有31个省中，男性主动吸烟的PAF最高。女性的主要危险因素因省而异，其中六省（黑龙江、天津、内蒙古、吉林、辽宁、安徽）的主要危险因素为吸烟，三省（西藏、上海和北京）为体重超标，七省（青海、福建、甘肃、河南、宁夏、湖北和新疆）为HBV感染，山西为HPV感染，其余14个省份为水果摄入量较低。

在性别和危险因素组之间，不同年龄的PAF的模式普遍不同(图4)。行为因素的PAF在老年组较高，其中在50-54岁的男性和65-69岁的女性中最高。对于感染源，我们在30-54岁的男性和女性中记录到较高的PAF，其中在35-39岁的人群中最高。饮食因素和环境因素对PAF的影响随年龄增加而增加。代谢因子的PAF在40 ~ 44岁男性和50 ~ 54岁女性中最高，在50岁之前，男性的PAF高于女性，但在大约50岁之后，这一模式发生了逆转。

讨论：

2014年，中国20岁及以上成年人中有100多万死于癌症

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