1990—2019年中国女性乳腺癌发病及灭亡形势的年纪-期间-队列模型解析

乳腺癌位居世界女性因癌死因首位，2020年世界乳腺癌标化发病率为47.8/10万，标化灭亡率为13.6/10万[1]。乳腺癌不单可对女性导致严重的身心损害，况且可给患者、家庭及社会带来繁重的疾病包袱。一项疾病包袱时间形势解析结果标明，乳腺癌伤残调节寿命年（disability adjusted life years，DALY）率和潜在减寿年数（potential years of life lost，PYLL）率分别从1990年的248.21/10万、238.60/10万升至2019年的412.49/10万、376.06/10万[2]。现在大多数疾病盛行特点有关研发仅对不同时间的年纪别发病率或灭亡率等信息进行传统描绘解析，不能解除或操控年纪、期间、队列原因之间的交互功效。年纪-期间-队列（age-period-cohort，APC）模型改善了传统疾病描绘解析方式，在同时调节年纪、期间和队列等原因的条件下预计人群疾病发病或灭亡风险及其改变形势[3]。基于此，本研发采集1990—2019年中国女性乳腺癌发病和灭亡资料，采取APC模型了解乳腺癌随年纪、期间和队列改变的持久形势，以期减少乳腺癌带来的疾病包袱，为乳腺癌的防治供应科学根据。1　资料与方式1.1　资料来历

本研发信息来自2019年世界疾病包袱研发（Global Burden of Disease Study，GBD2019）信息库（http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool）。该信息库记载了1990—2019年世界195个国家和地方的死因监测、营养与健康调研、死因推理、慢性病及其风险原因监测、文献研发等信息[4]，以及对其涵盖的264种疾病和84种风险原因进行了疾病包袱评价[5，6]。1.2　研发方式1.2.1　统计指标

本研发提炼了GBD2019信息库中相关1990—2019年中国≥15岁女性乳腺癌粗发病率（crude incidence rate，CIR）、粗灭亡率（crude mortality rate，CMR）、年纪标化发病率（age-standardized incidence rate，ASIR）与年纪标化灭亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）等指标，此中规范化信息是以世界年纪规范化人口权重为参照[7]。统计指标详细计算公式如下：

1.2.2　APC模型

APC模型以Poisson散布为根基[8]，在同时调节年纪、期间和队列等原因的条件下预计绝对人群中疾病发病或灭亡的风险性。本研发采取APC网页解析工具（https://analysistools.cancer.gov/apc/）[9]解析年纪、期间和队列对乳腺癌发病和灭亡形势的影响。通过Excel 2019软件根据网页输入格式需要（5年为一周期，年纪间隔为5岁）整理GBD 1990—2019年中国女性乳腺癌发病及灭亡信息，本研发将80~95岁及≥96岁人群进行归并（参考≥80岁高龄女性人口占较为低且根基疾病较多，对该年纪段女性进行干预成效甚微），统称为≥80岁人群，终极共获取14个年纪组；1990—2019年以持续5年为1个时间段进行区分，共区分为6个期间。降生队列=期间-年纪，降生队列的堆叠情况通过取中值予以以免。根据网页需要选择中位年纪、期间和队列作为对比组，年纪对比组=（年纪组数+1）/2，期间对比组=（期间组数+1）/2，队列对比组=期间对比组-年纪对比组+年纪组数，若组数为偶数，设定2个核心组中值过低的组为对比组。

APC模型流出参数含盖：净漂移值（net drift），即经非线性期间和队列效应调节后的疾病率对数值的年改变百分比；局部漂移（local drift），即不同年纪组女性疾病率对数值的年改变百分比；年纪误差系数，即非线性年纪效应，反映某个年纪段内的曲率，描绘形势的局部改变；期间（队列）误差系数，即非线性期间（队列）效应，反映某个期间（队列）内的曲率；纵向年纪曲线，及时期误差调节后的纵向以对比队列为参照的年纪别率值，可推理年纪效应付乳腺癌改变形势的影响；期间（队列）率比，是以选定对比期间（队列）为参照期间（队列）的年纪别率比，可用来推理期间（队列）效应付乳腺癌改变形势的影响[10]。1.3　统计学方式

采取APC网页解析工具拟合APC模型，通过网页自带的Wald χ2检查进行参数预计，检查水平α=0.05（两侧）。应用Excel 2019软件进行信息整理，结果流出后采取GraphPad Prism 8软件画图。2　结果2.1　1990—2019年中国女性乳腺癌发病和灭亡形势

乳腺癌的CIR和CMR整体呈连续升高形势，CIR由1990年的14.14/10万升至2019年的52.81/10万，CMR由1990年的7.22/10万升至2019年的13.40/10万；ASIR呈升高形势（1990年为17.07/10万，2019年为35.61/10万）；ASMR呈稳固略减形势，由1990年的9.16/10万降至2019年的8.98/10万（表1）。

2.2　1990—2019年中国女性乳腺癌APC模型解析2.2.1　1990—2019年中国女性乳腺癌发病率和灭亡率APC模型拟合状况

1990—2019年中国女性乳腺癌发病率净漂移值为2.58%〔95%CI（2.34%，2.83%）〕，发病率局部漂移值在15~44岁改变不大，45~69岁呈升高形势，且在65~69岁年纪段时到达最大值〔局部漂移值（95%CI）=3.46%（3.11%，3.80%）〕，以来呈下落形势。1990—2019年中国女性乳腺癌灭亡率净漂移值为-0.75%〔95%CI（-1.09%，-0.41%）〕，灭亡率局部漂移值在15~44岁呈稳固形势，45岁〔局部漂移值（95%CI）=-1.75%（-2.09%，-1.40%）〕以后呈升高形势，且约60岁以后局部漂移值>0（图1）。

2.2.2　1990—2019年中国女性乳腺癌年纪别发病率与灭亡率自然对数的降生队列改变

中国女性乳腺癌年纪别发病率的降生队列解析结果显现，从整体改变形势上看，乳腺癌年纪别发病率随降生年份推移呈先升高后下落的形势。分年纪组来看，各年纪段女性乳腺癌发病率跟着降生队列呈升高形势，此中25~34岁年纪组波动最大，呈先快速升高再迟钝下落后迟钝升高形势。中国女性乳腺癌年纪别灭亡率的降生队列解析结果显现，整体乳腺癌年纪别灭亡率随降生年份的推移呈下落形势。分年纪组来看，≥65岁年纪段女性随降生队列呈略微加大形势但改变不大；35~64岁年纪段女性随降生队列呈略微下落形势；20~34岁年纪组女性波动状况较大，呈先升高后下落形势；15~19岁年纪组女性乳腺癌灭亡率随降生队列展现先下落后趋于稳固的形势（图2）。

2.2.3　乳腺癌发病率与灭亡率的年纪改变形势

在校正期间效应与队列效应后，我国女性乳腺癌发病率与灭亡率的纵向年纪曲线均呈升高形势。乳腺癌发病率呈枯燥升高形势，由15~19岁年纪组的0.25/10万加大到≥80岁年纪组的163.80/10万，40岁后升高速率显著加速。女性乳腺癌灭亡率在一切年纪组中均呈升高形势，由15~19岁年纪组的0.13/10万加大到≥80岁年纪组的59.25/10万，此中40~59岁升高比较迅速，60~69岁升高迟钝，以来升高速率再次加速（图3）。

2.2.4　乳腺癌发病率与灭亡率的期间改变形势

以2000—2004年期间组为对比组（RR值为1），乳腺癌发病危害的期间效应整体呈升高形势，RR值从0.79〔95%CI（0.75，0.84）〕升高至1.47〔95%CI（1.40，1.54）〕。女性乳腺癌灭亡危害期间效应整体呈下落形势，RR值从1.08〔95%CI（1.02，1.15）〕降至0.90〔95%CI（0.85，0.96）〕（图4）。

2.2.5　乳腺癌发病率与灭亡率的队列改变形势

以1955—1959年降生队列组为对比组（RR值为1），乳腺癌发病危害的队列效应显现整体呈枯燥迟钝升高形势，RR值由1910—1914年降生队列组的0.27〔95%CI（0.21，0.36）〕升高至2000—2004年降生队列组的2.48〔95%CI（0.92，6.67）〕。灭亡危害的队列效应显现，1910—1954年降生女性中队列效应呈迟钝递增形势，RR值由1910—1914年降生队列组的0.78〔95%CI（0.65，0.93）〕升高至1950—1954年降生队列组的1.06〔95%CI（1.01，1.12）〕；1950—2004年展现逐渐下落形势，RR值从1950—1954年降生队列组的1.06〔95%CI（1.01，1.12）〕降至2000—2004年降生队列组的0.44〔95%CI（0.07，2.69）〕（图5）。

2.2.6　Wald χ2检查结果

APC模型解析的误差系数结果和Wald χ2检查结果如表2所示。一切年纪段女性乳腺癌发病危害和灭亡危害的年纪效应、队列效应差别均拥有统计学意义，标明年纪和队列是乳腺癌发病和灭亡的首要影响原因。

15~29岁和≥70岁年纪组组内女性乳腺癌发病和灭亡危害均呈下落形势（误差系数<0）；65~69岁年纪段内发病危害无显著升高或下落形势（误差系数=0），但灭亡危害呈下落形势（误差系数=-0.16，<0）；其他年纪段发病和灭亡危害均呈升高形势（误差系数>0），且40~49岁年纪组内女性发病和灭亡危害改变最快。1940—1969年降生的女性乳腺癌发病危害均呈升高形势（误差系数>0），其他队列呈下落形势；1935—1969年降生的女性灭亡危害均呈升高形势（误差系数>0），1970—1974年降生的女性灭亡危害无显著升高或下落形势（误差系数=0），其他队列呈下落形势。1950—1959年降生的女性发病和灭亡危害增长改变速率最快。3　研讨

本研发结果显现，1990—2019年中国女性乳腺癌的CIR和ASIR呈升高形势。女性乳腺癌发病率不停加大的原因也许为：（1）饮食构造的改变，研发标明我国从动物膳食形式向高脂肪、高蛋白饮食形式（西方膳食形式）的过渡促使乳腺癌抱病危害加大了14%[11]；（2）生活方法的改变，批量摄取高温量食物、缺少体育锤炼、喝酒、抽烟、熬夜等不良生活方法是乳腺癌的风险原因[12，13，14，15，16]；（3）精神压力的加大，新世纪女性背负着来自家庭和社会的双重压力，由此给女性带来的精神压力会加大乳腺癌的发病危害；（4）近年来女性初潮年纪的提早和初次临盆年纪的延后已被证明可使乳腺癌抱病危害有所加大[11]；（5）晚婚晚育、外源激素摄取、绝经后女性体内激素水平失调也会扩大罹患乳腺癌的危害[17]。同时，另有批量研发证实乳腺癌发病率呈加大形势[18，19]。不同国家之间乳腺癌的发病率和灭亡率存在显著差别，发达国家乳腺癌发病率高，而成长中国家的乳腺癌灭亡率高。2018年，发达国家的乳腺癌发病率是成长中国家的1.73倍（发达国家每10万名妇女中有54.4名为乳腺癌新发病例，而成长中国家每10万名妇女中有31.3名为乳腺癌新发病例），而成长中国家的乳腺癌灭亡率是发达国家的1.28倍（成长中国家每10万名妇女中有14.9名因乳腺癌灭亡，发达国家每10万名妇女中有11.6名因乳腺癌灭亡）[1]。1990—2019年中国女性乳腺癌ASIR的升高幅度低过CIR，乳腺癌CMR呈升高形势而ASMR呈稳固略减形势，导致这类差别的原因也许是中国老龄化和低降生率情况的逐年加剧。资料显现1990—2019年我国≥60岁人口增长了靠近1.5亿，但降生率由1990年的21.06‰降至2019年的10.48‰[20]。

本研发发掘65~69岁女性的乳腺癌发病危害最高，也许是该年纪段女性的乳腺良性疾病比率和雌激素应用比率相较其余年纪段更高。已有研发发掘20时代50年代末降生者比20时代20年代末降生者的乳腺癌风险表露原因显著增加，如初潮年纪提早、自然绝经年纪推延、雌激素表露加大、妊娠次数减小、哺乳时间短等[21]。有研发发掘，中国、印度、巴基斯坦和泰国的乳腺癌发病率均呈升高形势，2015年巴基斯坦、中国、印度和泰国的高危年纪组分别为70~74、65~69、50~54、60~64岁年纪组，饮食习惯、生活方法和宗教信奉等原因可造成不同国家的高危年纪组有所不同[22]。年纪是乳腺癌的首要高危原因之一，老年女性根基疾病品种加大及免疫力的下落均可造成乳腺癌灭亡危害的上升，同时低降生率和预料寿命变长导致的人口老龄化问题也直接造成了乳腺癌灭亡率的上升[23]。

本研发发掘1990—2019年中国女性乳腺癌发病危害的期间效应整体呈升高形势，而灭亡危害的期间效应整体呈下落形势。乳腺癌发病危害的期间效应呈枯燥升高形势的也许原因为：（1）跟着社会经济的迅速成长，喝酒、高红肉饮食、高体质指数、高空腹血糖、锤炼少、抽烟和吸"二手烟"等风险原因的表露水平加大[2]；（2）乳腺癌诊疗技术的迅猛成长和根本医疗筛查及保证的推广，乳腺B超、钼靶和磁共振成像等影像技术辨别率的提升，生物标注物的深入研发和疾病定论及登记的不停完备，促使尚未体现出临床病症的初期乳腺癌被及早诊疗。乳腺癌灭亡危害的期间效应整体呈下落形势，这也许与近年来公共卫生政策的施行、医疗条件的改进及"两癌筛查"项目标推广相关。我国从2009年开始踊跃施行与推广"两癌筛查"项目，并于2016年广泛敞开[24]。乳腺癌的初期发掘、初期诊疗和初期医治促使患者预后优良，进而减低了乳腺癌的灭亡率[25，26]。此外，乳腺癌医治技术的成长和新式医药的研究也使乳腺癌的治愈率有所加大。

本研发发掘乳腺癌灭亡危害的队列效应呈先加大后减低的形势。1910—1954年女性乳腺癌灭亡危害呈升高形势，胎儿起源学说可对此种情况进行阐明[27]。1910—1954年我国处于社会动乱期间，战役和自然灾祸的爆发也许造成该阶段降生的女性乳腺癌灭亡危害高过其余年纪段。1955年以后降生越晚的女性乳腺癌灭亡危害越小，这也许与社会稳定、住户生活水平的提升和医疗技术的成长促使乳腺癌治愈率和好转率提升等相关。

综上所述，中国女性1990—2019年乳腺癌发病和灭亡危害呈逐年升高形势，年纪效应和队列效应是乳腺癌发病和灭亡的首要影响原因，提醒应进一步强化≥40岁年纪段女性的乳腺癌筛查和早诊早治工作，提高诊疗技术和医治水平，建立融洽的社会环境。此外，本研发还存在的限于性及其处置方法含盖：（1）APC模型的年纪、期间和队列变量存在完全共线性，本研发所用的网页模型已通过内生因子法（intrinsic estimator，IE）解决共线性问题；（2）APC模型降生队列计算后拥有堆叠情况，本研发通过取逐个降生队列的中间值予以以免；（3）该信息库未供应乳腺癌的城乡信息，因此不能深入解析城乡下乳腺癌的盛行形势差别，将来还会持续存眷有关研发。

本文无利益矛盾。

考虑文献略