《Preventive Medicine Reports》：Differences and similarities in breast and colorectal screening participation: a spatial and temporal analysis to reveal intervention areas, France
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目的(Objective)：尽管乳腺癌与结直肠癌(colorectal cancer, CRC)均已纳入有组织筛查项目(organized screening programs)，但参与率仍不理想且影响因素已发生变化。本研究提出一种可复现的方法，用于可视化上述
目的(Objective)：尽管乳腺癌与结直肠癌(colorectal cancer, CRC)均已纳入有组织筛查项目(organized screening programs)，但参与率仍不理想且影响因素已发生变化。本研究提出一种可复现的方法，用于可视化上述两种筛查项目参与率(participation rate)的时空模式(spatiotemporal patterns)。
方法(Methods)：本研究为生态学研究(ecological study)，纳入法国罗纳省(Rh?ne department)及里昂大都会区(Lyon metropolitan area)共751个人口普查区块(census block, 法称IRIS)中50–74岁女性的乳腺筛查( mammography screening for breast cancer)与结直肠筛查(colorectal cancer screening, CRCS / faecal immunochemical test FIT)参与率。按两个时期进行分析——新冠疫情前(pre, 2015–2019)与新冠疫情后(post, 2020–2022)。采用空间统计局部莫兰指数(Local Moran's I)识别两时期内高参与与低参与聚集区(clusters of high/low participation)，并将两期结果叠加绘制时间演变图，将普查区块分为持续高参与(consecutively high)、持续低参与(consecutively low)、参与改善(improved)、参与恶化(worsened)四类。结合情境因素(contextual factors)对上述趋势进行描述。
结果(Results)：地图显示出明显的空间差异(spatial disparities)。结直肠筛查参与率由约33%升至约38%(+5个百分点)，乳腺筛查参与率则稳定在约49%。在里昂大都会区，即便医疗服务可及性(healthcare access)较好，低收入普查区块仍表现出两种筛查的持续低参与。在罗纳省农村地区，参与率随时间有所改善，全科医生可用性(availability of general practitioners, GPs)似乎是关键决定因素。
结论(Conclusions)：该方法可直观呈现筛查参与率随空间与时间的变化，为决策者识别需干预区域、制定适应当地背景的防癌策略(prevention strategies)提供工具。
本文对发表于《Preventive Medicine Reports》的论文"Differences and similarities in breast and colorectal screening participation: a spatial and temporal analysis to reveal intervention areas, France"（Padilla CM et al., UMR U1309/RSMS, EHESP French School of Public Health, Rennes, France）进行解读总结。
【研究背景与立题依据】
乳腺癌与结直肠癌是法国及全球癌症发病与死亡的主要原因。法国有组织乳腺癌筛查（50–74岁女性每两年一次免费乳腺X线摄影 mammography）与结直肠癌筛查（同性别人群每两年一次粪便免疫化学检测 faecal immunochemical test, FIT，阳性者行结肠镜 colonoscopy）项目，但整体参与率均未达理想水平——近年乳腺癌筛查参与率约44.8%–48.5%，结直肠癌筛查约34.2%，且既往法国研究多单独关注单一癌种筛查，较少同时比较乳腺与结直肠筛查参与的空间分布、时间演变及共同背景决定因素。比利时与瑞士研究提示筛查参与存在地区差异及项目间关联，而法国此方面证据有限。因此研究人员以法国奥弗涅-罗纳-阿尔卑斯大区(Auvergne-Rh?ne-Alpes, AURA)罗纳省（含城市化里昂大都会区 Lyon Metropolitan Area, Lyon MA 与以农村为主的罗纳省其余地区 Rh?ne department/dpt）为研究区域，在普查区块（IRIS，约2000人最小行政统计单元）尺度上分析2015–2022年两癌筛查参与率的空间聚类特征及疫情前后时间变化，以识别需重点干预地区并探讨社会经济地位与医疗服务可及性对其影响异同。
【主要技术方法与数据来源】
研究人员开展描述性生态学研究(ecological study)，以AURA大区癌症筛查协调中心(Regional Cancer Screening Coordination Centre, CRCDC AURA)提供的2015–2022年女性（50–74岁）乳腺X线摄影及FIT筛查参与数据为基础，按IRIS（法国国家统计与经济研究所 INSEE 定义的最小人口普查区块）聚合计算各区块参与率，排除无或不足10名符合条件女性的区块后最终纳入730个IRIS（里昂大都会区492个，罗纳省238个）。将2015–2019年划为新冠疫情前(pre-COVID-19)，2020–2022年为新冠疫情后(post-COVID-19)。采用全局及局部空间自相关（Global & Local Moran's I，queen邻接权重）识别两时期高低参与率聚类( High-High / Low-Low clusters, LISA)，再叠合两时期LISA结果划分四类时空参与趋势：持续高参与(consecutively high)、持续低参与(consecutively low)、参与改善(improved trend)、参与恶化(worsened trend)。背景变量包括至最近乳腺摄影机构行程时间（地理可及性 geographic accessibility）、市镇级全科医生潜在可达性（局部潜在可及性指标，基于改进两步移动搜寻法 enhanced two-step floating catchment area method, E2SFCA）、2020年全国人口普查IRIS级家庭收入中位数(median income)作社会经济地位(socioeconomic status, SES)代理指标。所有分析用R软件 v4.4.1完成。
【研究结果】
3.1 Geographic distribution and clusters of both screenings（两种筛查的地理分布与聚集）
全局莫兰指数(Global Moran's I)乳腺筛查0.41–0.55、结直肠筛查0.42–0.48，均正向显著(p<0.05)，证实存在空间自相关与聚集。LISA图显示：里昂大都会区内两癌筛查低参与Low-Low聚类重合分布于东部郊区（如Vaulx-en-Velin、Vénissieux、Villeurbanne）；罗纳省南部见两癌筛查High-High聚类。疫情前后格局基本维持，但部分区域参与率上升超越欧洲参考阈值。
3.2 Mapping of the spatiotemporal screening participation patterns（筛查参与时空模式制图）
叠合前后期LISA结果制作战略时空地图。里昂大都会区中东部郊区IRIS呈持续低参与（乳腺筛查14.2%、结直肠筛查10.5%），虽经多次干预仍未改善；罗纳省南部（Saint-Symphorien-d'Ozon、Mornant区）呈持续高参与。里昂大都会区部分IRIS（第8区、St Priest、Rilleux-la-Pape）乳腺筛查参与恶化(8.3% vs 结直肠3.4%, p＝0.013)；罗纳省乳腺筛查持续高参与比例(35.7%)高于结直肠(17.6%, p＝0.004)，且乳腺筛查改善模式更常见(15.5% vs 4.2%, p＝0.027)。背景因素分析示：里昂大都会区持续低参与IRIS中位收入极低（乳腺�17,078；结直肠�16,816），尽管GP可及性与至乳腺机构距离尚可，提示城市环境中SES较地理可及性影响更大；罗纳省高/改善参与IRIS对应更高GP密度与更短至乳腺机构行程时间，提示农村/半农村区医疗服务供给为关键。
【讨论与结论翻译】
本研究表明乳腺筛查总体参与率高于结直肠筛查，但二者均存在明显地理差异及不同时间演变轨迹。里昂大都会区近郊弱势群体聚居区两癌筛查持续低参与，即便医疗服务物理可及也不改观，这与低收入、移民比例高、语言文化障碍及健康优先序低有关。相反罗纳省得益于地方多部门多年健康促进行动及较好GP覆盖，南部呈持续高参与、北部乳腺筛查参与改善，提示农村区医疗服务供给至关重要。疫情致部分区域参与暂时下降或改善不一。此方法整合时空与背景特征，可复制推广，助卫生决策者在微地域尺度定位干预靶点并因地制宜设计筛查促进策略。
Conclusion（原文结论意译）：本研究提出的时空可视化方法可呈现乳腺癌与结直肠癌有组织筛查参与率的空间与时间分布模式，为政策制定者识别需优先干预区域、并结合当地社会人口与医疗服务背景调整预防策略提供实用工具。
