社会经济学地位与盲肠腺癌死亡风险的关系:一项基于美国人群的分析.pdf
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1、盲肠腺癌常常被归为结直肠肿瘤研究 1,2。结直肠癌(CRC)是一种常见的恶性胃肠道肿瘤。CRC美国是第2常见的恶性肿瘤 3。早期结直肠癌患者常因无明显症状而在临床上易被诊断为其他的消化道疾病。CRC患者病情发展至错过最佳治疗阶段后方被确诊是导致社会社会经济学地位与盲肠腺癌死亡风险的关系经济学地位与盲肠腺癌死亡风险的关系:一项基于美国人一项基于美国人群的群的分析分析邵子安1,吕 军2,31南方医科大学第一临床医学院,广东 广州 510515;2暨南大学附属第一医院临床研究部,广东 广州 510630;3广东省中医药信息化重点实验室,广东 广州 510632Socioeconomic status
2、 and cecal adenocarcinoma mortality risk:an American population-based analysisSHAO Zian1,LYU Jun2,31First School of Clinical Medicine,Southern Medical University,Guangzhou 510515,China;2Department of Clinical Research,FirstAffiliated Hospital of Jinan University,Guangzhou 510630,China;3Guangdong Pro
3、vincial Key Laboratory of Traditional Chinese MedicineInformatization,Guangzhou 510632,China摘要:目的 通过监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库了解美国复杂社区水平的社会经济学地位(SES)与盲肠腺癌患者死亡率之间的关系。方法 通过SEER数据库对20112015年确诊的美国盲肠腺癌患者的信息进行查询。采用因子分析、聚类分析、单变量和多变量COX比例风险模型,确立了5个社会保障因素:因素1:经济和教育劣势;因素2:与移民有关的特征(语言隔离高,国外出生率高,住宅拥挤率高);因素3:县内搬迁率高;因
4、素4:州内搬迁率高;因素5:国内搬迁率高。确定了5个SES定义的集群。结果 在17 185例患者中,全因死亡人数为5948例,存活人数为11 237例。在多变量COX回归分析中,以集群1(贫困率低、受教育程度高)为参考,集群3(县内流动率高)的HR值为1.13(95%CI=1.04-1.21,P0.05),风险比集群1高13%。集群4(语言隔离率低、国外出生率低和住宅拥挤率低、国内流动率低)的HR值为1.15(95%CI=1.07-1.24,P0.001),风险比集群1高15%。集群5(经济和教育劣势、与移民有关特征、国内流动率低)的HR值为1.11(95%CI=1.03-1.20,P0.01
5、),风险比集群1高11%。相关SES指标的因素基于盲肠腺癌患者的死亡率显示出显著的统计学意义,表明经济水平和受教育程度低的是盲肠腺癌患者死亡的危险因素。结论 较低的社会经济学地位与美国盲肠腺癌患者的死亡风险的增加相关,且人群分布存在差异,完善医保政策和加强心理治疗可为盲肠腺癌患者的预后改善提供指导。关键词:SEER;社会经济学地位;盲肠腺癌;生存率Abstract:Objective To explore the relationship between socioeconomic status(SES)and disease mortality in patients withcecal a
6、denocarcinoma in America through the Surveillance,Epidemiology,and End Results(SEER)database.Methods TheSEER database was queried for patients with cecal adenocarcinoma in America diagnosed from 2011 to 2015.Factor analysis,cluster analysis,and univariate and multivariate Cox proportional hazard mod
7、els were used for data analysis.Five socialsecurity factors were identified:factor 1,economic and educational disadvantage;factor 2,characteristics related toimmigration(language isolation and foreign birth);factor 3,high relocation rate in the county;factor 4,high intra-staterelocation rate;and fac
8、tor 5,high domestic relocation rate.Five clusters defined by SES were identified.Results The number ofall-cause deaths among 17 185 patients was 5948,and the number of survivors was 11,237.In the multivariate Cox regressionanalysis,with cluster 1(low poverty rate and high education level)as the refe
9、rence,the hazard ratio(HR)of cluster 3(highintra-county mobility rate)was 1.13(95%CI:1.04-1.21,P0.05),and the risk was 13%higher than that of cluster 1.The HR ofcluster 4(low language isolation,foreign birth,housing overcrowding,and intra-country mobility rates)was 1.15(95%CI:1.07-1.24,P0.001)with a
10、 15%higher risk than cluster 1.The HR of cluster 5(economic and educational disadvantages,immigration-related characteristics,and low intra-country mobility)was 1.11(95%CI:1.03-1.20,P5年)、移民至美国的百分比(1年);居住稳定性(8个变量):本县未搬迁、在本县内搬迁、在本州内搬迁、在全国内搬迁的百分比(5年),本县未搬迁、在本县内搬迁、在本州内搬迁、在全国内搬迁的百分比(1年)。1.2.3 终点 主要终点为总体生
11、存周期,定义为从确诊到死亡的时间,即本研究采取的预后指标为全因死亡。1.3 统计学分析本研究使用R软件4.03版本进行统计学分析。计算23个县级社会经济变量的因子系数,并对其进行因子分析和聚类分析,绘制因子载荷图。样本中的每一个患者都被分配了一个因子得分,通过因子聚类可以得到5个集群。绘制因子和聚类关系的气泡图来观察每个集群所展示出的因子特征。定量变量按平均值和标准差(SD)进行适当总结。分类变量通过相应组中的患者的频率和百分比进行总结。然后用多变量Cox回归分析探究除SES外的因素(年龄、种族、性别、婚姻状况、分化程度、扩散程度等)与盲肠腺癌死亡率的关系。最后,使用多因素Cox回归分析来探究
12、SES因素对盲肠腺癌死亡率的关系。以上分析均采用双侧检验,P0.05为差异具有统计学意义。J South Med Univ,2023,43(8):1417-1424http:/www.j-1418UnemployedPersons below povertyPersons200%povertyPersons150%povertyNo moving(5+years)No moving(1+years)Move within state(5+years)Move within state(1+years)Move within county(5+years)Move within county(1
13、+years)Move within country(5+years)Move within country(1+years)Move to us(5+years)Move to us(1+years)Median household incomeMedian family incomeLanguage isolationForeign bornFamilies below povertyCrowding9Th gradeBachelors2 结果2.1 国家经济社会地位变量的共现:经济社会地位因素的特征对23个SES变量进行因子分析,得到了一个5因素的解释。变量和因素之间的相关性可见图1。因
14、素1捕捉到了与经济水平和受教育程度低有关的变量:家庭和个人贫困率高,受教育程度低,同时失业率高,家庭收入水平低。因素2捕捉到了与移民有关的变量:语言隔离率高,国外出生率高,住宅拥挤率高。因素3捕捉到了与居住不稳定相关的变量:5年内和1年内的县内搬迁率高。因素4反映了5年内和1年内的州内搬迁率高。因素5反映了5年内和1年内的国内搬迁率高(图1)。图1 因素(主成分)负荷图Fig.1 Factor(principalcomponent)loaddiagram.2.2 SES集群的形成和描述对SES指标进行汇合,并对SES因子得分进行聚类分析,得到5个集群。图2显示了所有集群的因子得分模式,表1展示
15、了分配至这五个集群中每个集群的盲肠腺癌患者的县级社会经济特征(表1)。集群1的特点是贫困率低、受教育程度高(因素1颠倒)。集群2的特点是语言隔离率低、国外出生率低和住宅拥挤率低(因素2颠倒)、国内流动率高(因素5)。集群3的特点县内流动率高(因素3)。集群4有语言隔离率低、国外出生率低和住宅拥挤率低(因素2颠倒)和国内流动率低(因素5颠倒)的特征。集群5有着经济和教育劣势(因素1)、与移民有关(因素2)和国内流动率低(因素5颠倒)的特征。表2显示了每个群组中患者的人口统计和临床特征。在年龄、性别、种族、婚姻状况、分化程度和扩散程度等方面,患者的分布在不同组之间存在显著差异(P0.001,表2)
16、。2.3 其他重要预后指标的识别表3提供了风险比(HR)、95%可信区间(CI)和P值,以说明Cox比例风险模型中已知预后因素与盲肠腺癌死亡率之间的关系。确诊年份、性别、扩散程度与死亡率相关(表3)。2.4 SES因素、SES集群和盲肠腺癌死亡率本研究中共17185个样本,死亡人数为5948,存活人数为11237。表4用多因素cox回归分析显示了每个SES因素和各个群集的盲肠腺癌死亡风险。因素1的HR值为1.05(P0.001),说明具有经济水平和受教育程-0.500.51-0.500.51-0.500.51-0.500.51-0.500.51Loading strenghhttp:/www.
17、j-J South Med Univ,2023,43(8):1417-14241419度低的特征是危险因素(表4)。以集群1为参考,集群3(县内流动率高)的HR值为1.13(95%CI=1.04-1.21,P0.05),风险比集群1高13%。集群4(语言隔离率低、国外出生率低和住宅拥挤率低、国内流动率低)的HR值为1.15,(95%CI=1.07-1.24,P0.001),风险比集群1高15%。集群5(经济和教育劣势,与移民有关特征和国内流动率低)的 HR 值为 1.11(95%CI=1.03-1.20,P0.01),风险比集群1高11%。3 讨论盲肠腺癌在特定的社区、时间段内发生时,其共同的
18、发生模式(即所含因素相同)可能会促使盲肠腺癌患者承担着更大的死亡风险。本研究通过美国国家癌症研究所收集的具有代表型的大样本数据库探究了社区水平的SES指标与盲肠腺癌患者死亡风险的关系,研究结果对于未来治疗盲肠腺癌和改善我们的护理质量等方面具有重要意义。本研究采取了综合性更好的SES指标分类方法,比以往的单一指标评估SES对盲肠腺癌生存率的影响的研究方法更加全面 9。本研究中具有经济水平和受教育程度低的特征会导致盲肠患者的全因死亡率增加,并显示出显著的统计表1 县级社会经济变量的集群特征Tab.1 Characterizationofcounty-levelsocioeconomicvariab
19、lesbyclusterVariablesEducation%9th grade%High school%at least bachelorsPoverty%Families below poverty%Persons below poverty%Persons150%poverty%Persons200%poverty%CrowdingIncome%Unemployed%Median%family($)%Median household($)Immigration%Foreign born%Move to US(5+years)%Move to US(1+years)%Language is
20、olationRelocationAge 5+years%No moving%Move within county%Move within state%Move within countryAge 1+years%No moving%Move within county%Move within state%Move within countryCluster 1Mean(SD)654(191)1229(290)4152.95(659)802(215)1133(259)1878(396)2616(524)549(238)787(107)9202.27(1383)7766.80(1101)2709
21、(647)102(32.9)103(33.2)840(232)8656.87(258)811(214)247(96.3)183(67.9)8636.56(255)827(217)248(96.0)185(68.3)Cluster 2Mean(SD)455(264)1164(494)2981.58(770)1292(571)1736(644)2727(863)3711(969)359(259)856(274)6268.48(1399)5199.81(1292)939(590)90.8(51.5)90.7(50.2)346(270)8258.94(363)912(206)285(163)453(2
22、12)8224.92(364)936(208)288(165)460(215)Cluster 3Mean(SD)461(223)1158(390)3043.85(897)1137(398)1613(500)2553(652)3458(763)293(169)878(238)6795.89(1181)5468.24(1013)1014(578)54.6(29.9)54.5(30.1)308(182)8295.01(290)1026(173)411(164)214(81.7)8264.30(283)1051(174)414(164)217(82.5)Cluster 4Mean(SD)539(308
23、)1417(620)2314.20(918)1170(546)1537(638)2475(909)3400(1087)209(129)831(240)6592.94(1768)5361.33(1514)606(524)29.5(19.4)29.6(20.0)224(228)8879.15(224)594(150)330(149)167(80.9)8848.60(230)615(157)336(151)170(82.7)cluster 5Mean(SD)1182(362)2212(389)2426.28(615)1595(302)1999(345)3189(409)4253(437)893(32
24、9)1188(204)5918.16(618)5213.91(646)2563(935)59.1(15.9)58.7(15.5)1006(417)8622.22(167)981(115)229(119)108(27.2)8590.90(176)1010(119)231(122)109Note:All SES variables with percentages represent the percentage of persons living within a county with that characteristics calculated by theCensus American
25、Community Survey(ACS)2011-2015;Median Family Income and Median Household income are in dollars;ANOVA P0.001forallvariables.SD:Standarddeviation.Mean:Meanvalue.J South Med Univ,2023,43(8):1417-1424http:/www.j-1420学意义(P0.001)。意大利的一项研究表明受教育程度和盲肠腺癌风险之间相关性不显著 18。因此我们主要从经济水平低下特征展开讨论。鉴于资源有限和基础设施的缺乏,低收入地区的癌
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