《Cancer Epidemiology》：Spatial clustering of gynecological cancers in China: A countrywide migration-adjusted analysis at the district level
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中国妇科癌症发病率持续上升，本研究首次通过迁移调整数据，在2845个区县进行空间分析，发现宫颈癌高发区集中在中部和东南沿海，子宫体癌和卵巢癌高发带覆盖东北、北部及东南沿海，低发区主要位于西部和中部。研究强调区域差异和人口流动对资源分配的影响。
梁芳雪|郝淑秀|孙慧欣|杜琳琳|李贵金|刘新宇|王新树|金红|郭丽媛|王彤|李琦
哈尔滨医科大学癌症医院放射肿瘤科，中国哈尔滨150081
摘要
在中国，过去十年中主要妇科癌症的发病率持续上升。空间流行病学分析对于通过可视化风险地图制定精准预防策略至关重要。然而，以往的研究主要基于居民登记数据，常常忽略了流动人口，可能会引入选择偏差。我们对中国宫颈癌、子宫体癌和卵巢癌的发病率进行了全国范围内的区/县级空间分析，使用了考虑了内部迁移情况的贝叶斯模型估计值。全球和局部Moran’s I统计量被用来检测和可视化显著的空间聚集模式，具体包括高-高（HH）聚集区（高发病率区域被其他高发病率区域包围）和低-低（LL）聚集区（低发病率区域被其他低发病率区域包围）。这三种癌症均检测到显著的正空间自相关（P < 0.000001）。对于宫颈癌，836个区/县显示出HH聚集特征（主要分布在中部和东南沿海地区），而1013个区/县显示出LL聚集特征（主要集中在东北部、北部和西部地区）。对于子宫体癌，899个区/县形成HH聚集区，特别是在东北部、北部和东南沿海地区；982个区/县显示出LL聚集特征，主要分布在中部和西南部地区。对于卵巢癌，794个区/县表现出HH聚集特征，集中在东北部、北部和东南沿海地区；857个区/县表现出LL聚集特征，主要分布在东部、中南部和西部地区。作为首个纳入迁移调整数据的全国范围空间研究，我们的发现揭示了中国妇科癌症发病率的显著地理差异。这些结果强调了制定地区性预防策略的必要性，并指出资源分配必须考虑人口流动性。本研究为面临类似迁移相关健康挑战的其他地区提供了一个可复制的框架。
引言
在中国，过去10-15年中，宫颈癌、子宫体癌和卵巢癌的发病率持续上升[1]。就发病率而言，这三种癌症目前均位列女性癌症前十位[2]。由于中国医疗资源分布不均以及筛查项目覆盖率的地区差异，妇科癌症风险的空间异质性进一步加剧[3]。因此，空间流行病学分析对于通过可视化风险地图提供科学依据以制定精准癌症预防策略至关重要。
以往关于中国女性癌症的空间流行病学研究主要依赖于国家癌症登记年报的数据[4]。该系统的一个关键局限性在于，它主要记录的是根据户籍系统在特定地点正式登记的人口数据。这可能与实际长期居住在该地区的人口（包括移民）不同[5]。户籍登记地点与永久居住地不同的人口构成了内部流动人口，这是我们进行迁移调整的重点。重要的是，这一定义涉及居住状态，并不包括仅为短期目的（如癌症诊断或治疗）而前往其他地点的人，因为癌症登记通常基于患者的永久居住地。因此，流动人口中的癌症病例往往被遗漏，这可能在癌症发病率监测中引入显著的选择偏差。我们最近发现，在考虑迁移状态时，发病率和病例数存在显著差异[6],[7]。此外，大多数现有的空间研究仅限于个别省份或城市[8]，而在中国癌症登记系统中最小的行政单位——区/县级的全国范围分析尚未开展。这种细尺度的分析对于检测微妙的地理异质性至关重要。
为了解决这些问题，我们首次对中国大陆所有区/县中最常见的三种妇科癌症进行了小范围的空间流行病学研究，并纳入了内部迁移的调整。我们对发病率和病例数进行了空间自相关分析，以探讨聚集模式，包括其类型、位置和范围。发病率反映了疾病发生的风险，而病例数则反映了实际的疾病负担。通过整合这两个指标，本研究旨在为资源分配提供细致的基础，并为全球解决与迁移相关的健康差异建立一个可复制的框架。
研究设计
研究设计
我们采用了基于人口的空间流行病学设计，研究了2016年中国2845个区/县中常见妇科癌症发病率的空间分布，并考虑了流动人口的影响。选择区/县级作为分析单位，是因为这是中国癌症登记数据可获得的最低行政单位，从而能够实现最高的空间分辨率，以检测局部聚集现象。
数据来源
妇科癌症发病率数据
妇科癌症发病率的全球空间分析
全球Moran’s I指数显示，中国内地宫颈癌发病率在区/县级层面存在显著的正空间自相关（病例数：Moran’s I = 0.27，P < 0.000001；发病率：Moran’s I = 0.46，P < 0.000001）。同样，子宫体癌也表现出空间聚集（病例数：Moran’s I = 0.34，P < 0.000001；发病率：Moran’s I = 0.52，P < 0.000001），卵巢癌也是如此（病例数：Moran’s I = 0.34，P < 0.000001）；
讨论
在空间流行病学中，使用小规模研究单位有助于更好地检测疾病异质性并提高公共卫生地图的空间分辨率[16],[17]。我们的研究通过进行首次全国性的区级妇科癌症分析并纳入内部迁移数据，推动了空间流行病学的发展。结合发病率和病例数提供了资源分配的互补视角：
结论
本研究发现了中国调整后妇科癌症发病率的显著空间模式：宫颈癌热点地区集中在中国中部，而子宫体和卵巢癌则形成了跨越东北部和北部地区的高发病率带。所有三种癌症的低发病率区域主要分布在西部和中部地区，东南沿海省份则出现了重叠的高风险聚集区。这些差异可能反映了地区人口结构的变化
资助
本研究得到了国家自然科学基金（资助编号：82073492）的支持。
CRediT作者贡献声明
李琦：撰写 – 审稿与编辑、项目管理、方法论、概念构思。梁芳雪：撰写 – 初稿撰写、方法论、数据分析、数据管理。郝淑秀：撰写 – 初稿撰写、方法论、数据分析、数据管理。孙慧欣：方法论、数据管理、概念构思。杜琳琳：数据分析、数据管理、概念构思。李贵金：数据分析、数据管理、概念构思。刘新宇：数据分析、数据管理，
利益冲突声明
我没有任何需要声明的利益冲突。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（资助编号82073492）的支持。
出版同意
不适用。
