文章信息
- 包鹤龄, 王临虹, 王丽敏, 方利文, 张梅, 赵振平, 丛舒.
- Bao Heling, Wang Linhong, Wang Limin, Fang Liwen, Zhang Mei, Zhao Zhenping, Cong Shu.
- 中国2013年35~69岁女性人群子宫颈癌和乳腺癌筛查率及影响因素研究
- Study on the coverage of cervical and breast cancer screening among women aged 35-69 years and related impact of socioeconomic factors in China, 2013
- 中华流行病学杂志, 2018, 39(2): 208-212
- Chinese Journal of Epidemiology, 2018, 39(2): 208-212
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2018.02.014
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文章历史
收稿日期: 2017-07-06
2. 100050 北京, 中国疾病预防控制中心, 慢性非传染性疾病预防控制中心;
3. 100050 北京, 中国疾病预防控制中心, 危险因素监测室
2. Division of Risk Factor Surveillance, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China;
3. National Center for Chronic and Non-communicable Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China
乳腺癌和子宫颈癌(两癌)是威胁女性健康的两大生殖系统恶性肿瘤[1-2]。开展以人群为基础的筛查能够有效降低人群中两癌死亡率,提高生存质量[3]。2009年起,我国针对农村35~64岁女性开展两癌筛查项目,每年免费为农村地区1 000万适龄女性提供子宫颈癌筛查、为120万适龄女性提供乳腺癌筛查[4];2012年起城市癌症早诊早治项目在城市40~69岁女性中开展乳腺癌筛查[5]。但国家组织性筛查的范围与数量仍十分有限,为此本文通过人群监测了解35~69岁女性两癌筛查覆盖率,探讨分布特征与影响因素,为科学评估和完善两癌筛查、合理分配公共卫生资源提供科学依据。
资料与方法1.研究对象:源自2013年全国慢性病与危险因素监测(监测对象为调查前12个月内在调查县/区居住≥6个月且年龄≥18岁的中国籍居民)。本文根据两癌筛查项目覆盖的年龄范围确定研究对象,从数据库中抽取69 875名35~64岁研究对象分析子宫颈癌筛查率,抽取77 146名35~69岁研究对象分析乳腺癌筛查率。由调查员通过面对面询问获得研究对象相关信息,包括年龄、民族、婚姻状况、文化程度、家庭收入、职业类型、医疗保险、健康体检习惯以及健康状态。
2.研究方法:
(1)抽样设计:监测采用多阶段分层整群抽样,在全国31个省分层整群抽取298个县/区作为初级抽样单元,每个县/区采用按人口规模大小成比例的概率抽样(PPS)抽取3个乡镇/街道,每个街道/乡镇内采用PPS抽取2个村/居委会,每个村/居委会随机抽取1个居民组(含50户家庭),每户家庭中采用KISH表法随机抽取1名监测对象。
(2)样本量估计:采用公式
3.统计学分析:
(1)指标定义及变量分类方法:①两癌筛查率:自报既往曾经接受过两癌筛查者占全部研究对象的比例,根据筛查时间分为既往一次筛查率和3年内筛查率;②城乡分类:根据国家统计局2014年统计用区划代码和城乡划分代码[6],分为城镇和乡村;③社会经济因素分类:家庭年均收入按照四分位数法分为 < 18 000元(Q1)、18 000~29 999元(Q2)、30 000~49 999元(Q3)、≥50 000元(Q4)4组;文化程度按最高学历分为小学及以下、初中或高中、大学及以上3组。
(2)统计学方法:本研究采用抽样权重和事后人口分布结构加权(以全国第六次普查人口为标准人口)的累计加权方法计算筛查率[7],计算公式为
应用泰勒级数方差法估计抽样误差与率的95%CI;采用基于复杂抽样设计的Rao-Scott χ2检验比较不同人群筛查率差异,以双侧检验P < 0.05为差异有统计学意义。建立混合效应回归模型,以是否接受两癌筛查为因变量,建立logistic回归方程,加入省、县/区、乡镇、村居、个体5水平的随机截距,调整随机截距中省、县/区、乡镇、村居水平的随机效应,以研究对象的社会经济特征为自变量,由自变量系数和标准误转化成OR值及其95%CI,通过Wald检验计算P值。采用SAS 9.4统计软件清理数据及估计率,混合效应logistic回归方程采用MLwiN 2.30统计软件。
结果1.基本情况:66 130人完成子宫颈癌筛查情况调查(应答率为94.6%),其中城镇占47.1%,已婚占92.0%,汉族占89.3%,文化程度仅为小学及以下者占53.7%,农业人口占46.5%;72 511人完成乳腺癌筛查情况调查(应答率为94.0%),其社会经济特征分布与子宫颈癌筛查分析样本基本一致(表 1)。
2.两癌筛查率特征:
(1)地区差异:既往至少接受过一次子宫颈癌、乳腺癌筛查者分别占26.7%(95%CI:24.6%~28.9%)和22.5%(95%CI:20.4%~24.6%)。城市两癌筛查率均高于农村;东部地区两癌筛查率高于中部和西部地区。其中东部城市两癌筛查率最高,西部农村最低;3年内筛查率低于既往一次筛查率(表 2)。
(2)不同社会经济人群中的差异:40~44岁女性中两癌筛查率最高,随后逐渐降低(图 1)。不同社会经济特征人群筛查率的差异有统计学意义(P < 0.000 1),大学及以上女性子宫颈癌和乳腺癌筛查率最高,分别为50.1%(95%CI:45.7%~54.5%)和48.9%(95%CI:44.3%~53.5%),显著高于小学及以下者(P < 0.000 1);从事非农业工作、家庭收入高、有城镇职工医保的女性两癌筛查率分别高于从事农业工作或未就业、低家庭收入、新农合或无医保者(P < 0.000 1)。见表 3。
3.两癌筛查的多因素分析:≥50岁女性接受两癌筛查的可能性显著低于35~49岁组(P < 0.000 1)。居住在农村与子宫颈癌筛查相关性无统计学意义(P=0.731 2),但对乳腺癌筛查有统计学意义(P=0.030 4)。中部和西部地区女性接受乳腺癌筛查可能性显著低于东部地区,而西部地区女性对接受子宫颈癌筛查影响的差异无统计学意义(P=0.092 1)。小学及以下、无医保对两癌筛查影响最大;有城镇职工医保接受两癌筛查可能性明显高于其他医保类型;从不体检的女性接受筛查可能性明显低于经常体检者(表 4)。
讨论本文显示,2013年中国女性两癌筛查覆盖水平远低于欧洲国家[8]。且两癌筛查覆盖率存在明显的地域差异,城市高于农村,东部地区高于中、西部。多因素分析显示,居住在农村和西部地区与乳腺癌筛查相关,与子宫颈癌筛查相关性的差异无统计学意义,表明乳腺癌筛查可能受区域因素影响,亦可能与筛查项目开展范围不同有关。子宫颈癌筛查项目已覆盖全国约50%县/区,而乳腺癌筛查范围较小[4-5],应重点提高中、西部及农村地区乳腺癌早诊的认知与筛查。
≥50岁组女性两癌筛查率以及筛查可能性显著低于35~49岁组,这与我国女性两癌发病与死亡率随年龄增加而增长的趋势相反[9-10]。尽管乳腺癌筛查的年龄范围仍存争议,但50~74岁女性接受钼靶筛查降低乳腺癌死亡风险的证据充分[11]。高年龄组筛查率低与我国机会性筛查比例大有关,能否筛查受个人文化程度、经济收入、医保以及对筛查认知和接受度等因素影响。本文显示文化程度高和家庭经济收入高、非农业工作、医保报销比例高、体检频率高的女性筛查可能性更大,表明中国两癌筛查以机会性筛查、日常体检为主[12]。与此同时,约80%子宫颈癌死亡集中在低社会经济地位人群[13],因此提高低社会经济地位女性筛查水平具有重要公共卫生价值。开展组织性筛查能够明显减少社会经济因素对筛查的影响[14]。为此,我国应继续开展以人群为基础的组织性筛查,关注两癌发病死亡高风险人群筛查情况,建立有针对性的筛查人群招募机制,重点提高≥50岁、低社会经济地位女性接受筛查的可及性。
本文利用全国监测数据分析两癌筛查率以及地区差异,基于抽样设计的估计方法提高了估计精度,混合效应模型避免了整群抽样聚集效应的影响;但估计样本量时所选相对误差较大,降低了估计精度,横断面设计与询问调查可能受选择偏倚、回忆偏倚的影响,系本文的不足。而我国目前尚未建立完整的筛查登记系统,人群代表性的横断面调查是目前反映筛查覆盖率的唯一途径。
利益冲突: 无
[1] | International Agency for Research on Cancer. GLOBOCAN 2012: Estimated Cancer Incidence, Mortality and Prevalence Worldwide in 2012[DB/OL]. http://globocan.iarc.fr/Default.aspx.2015-11-02. |
[2] | Chen WQ, Zheng RS, Zhang SW, et al. Cancer incidence and mortality in China, 2013[J]. Cancer Lett, 2017, 401(1): 63–71. DOI:10.1016/j.canlet.2017.04.024 |
[3] |
罗晓敏, 宋莉, 吴久玲, 等. 中国农村妇女宫颈癌检查项目2012和2013年上报数据结果分析[J]. 中华预防医学杂志, 2016, 50(4): 346–350.
Luo XM, Song L, Wu JL, et al. Analysis of the reported data of national rural cervical cancer screening project from 2012 to 2013, China[J]. Chin J Prev Med, 2016, 50(4): 346–350. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2016.04.012 |
[4] |
代敏, 石菊芳, 李霓. 中国城市癌症早诊早治项目设计及预期目标[J]. 中华预防医学杂志, 2013, 47(2): 179–182.
Dai M, Shi JF, Li N. The design and goals of Chinese urban cancer early diagnosis and treatment project[J]. Chin J Prev Med, 2013, 47(2): 179–182. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2013.02.018 |
[5] | Smith RA, Brooks D, Cokkinides V, et al. Cancer screening in the United States, 2013:a review of current American cancer society guidelines, current issues in cancer screening, and new guidance on cervical cancer screening and lung cancer screening[J]. CA Cancer J Clin, 2013, 63(2): 88–105. DOI:10.3322/caac.21174 |
[6] | 中华人民共和国国家统计局. 统计用区划和城乡划分代码[EB/OL]. (2014). http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/. |
[7] |
胡楠, 姜勇, 李镒冲, 等. 2010年中国慢病监测数据加权方法[J]. 中国卫生统计, 2012, 29(3): 424–426.
Hu N, Jiang Y, Li YC, et al. Weight analysis method for Chinese chronic diseases surveillance in 2010[J]. Chin J Health Stat, 2012, 29(3): 424–426. DOI:10.3969/j.issn.1002-3674.2012.03.045 |
[8] | Douglas E, Waller J, Duffy SW, et al. Socioeconomic inequalities in breast and cervical screening coverage in England:are we closing the gap?[J]. J Med Screen, 2016, 23(2): 98–103. DOI:10.1177/0969141315600192 |
[9] |
陈万青, 郑荣寿. 中国女性乳腺癌发病死亡和生存状况[J]. 中国肿瘤临床, 2015, 42(13): 668–674.
Chen WQ, Zheng RS. Incidence, mortality and survival analysis of breast cancer in China[J]. Chin J Clin Oncol, 2015, 42(13): 668–674. DOI:10.3969/j.issn.1000-8179.20150571 |
[10] |
包鹤龄, 刘韫宁, 王黎君, 等. 中国2006-2012年子宫颈癌死亡情况与变化趋势分析[J]. 中华流行病学杂志, 2017, 38(3): 58–64.
Bao HL, Liu YN, Wang LJ, et al. Analysis on mortality of cervical cancer and its temporal trend in women in China, 2006-2012[J]. Chin J Epidemiol, 2017, 38(3): 58–64. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.01.011 |
[11] |
李卫芹, 李蓉, 刘佩芳, 等. 中国乳腺癌筛查模式探讨[J]. 中华流行病学杂志, 2016, 37(7): 1039–1043.
Li WQ, Li R, Liu PF, et al. Discussion of breast cancer screening model in China[J]. Chin J Epidemiol, 2016, 37(7): 1039–1043. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2016.07.026 |
[12] | Sabik LM, Bradley CJ. The impact of near-universal insurance coverage on breast and cervical cancer screening:evidence from massachusetts[J]. Health Econ, 2016, 25(4): 391–407. DOI:10.1002/hec.3159 |
[13] | Lauby-Secretan B, Scoccianti C, Loomis D, et al. Breast-cancer screening-viewpoint of the IARC Working Group[J]. N Engl J Med, 2015, 372(24): 2353–2358. DOI:10.1056/NEJMsr1504363 |
[14] | Palència L, Espelt A, Rodríguez-Sanz M, et al. Socio-economic inequalities in breast and cervical cancer screening practices in Europe:influence of the type of screening program[J]. Int J Epidemiol, 2010, 39(3): 757–765. DOI:10.1093/ije/dyq003 |