Zusammenfassung
Hintergrund
Obwohl Mundhöhle Krebs (OCC, ICD-10-Codes C01, C02, C03, C04, C05, und C06) zählt elfte zu den häufigsten Krebserkrankungen weltweit, für etwa 2% aller Krebserkrankungen, fehlt eine Trendanalyse von OCC in Hong Kong. Hong Kong hat das rasche Wirtschaftswachstum mit sozio-kulturellen und ökologischen Wandel nach dem Zweiten Weltkrieg erlebt. Dies zusammen mit den gesammelten Daten in der Krebsregister liefert interessante Grundlage für eine epidemiologische Studie über den Einfluss von soziokulturellen und Umweltfaktoren auf die OCC Ätiologie.
Methoden, um eine multidirektionale statistische Analyse der OCC-Trends in den letzten 25
Jahren wurde mit den Datenbanken des Hong Kong Krebsregister durchgeführt. Das Alter, Zeit und Kohorte (APC) Modellierung wurde Alter, Zeit und Kohorteneffekte auf OCC Entwicklung zu bestimmen, angewandt. Joinpoint Regressionsanalyse wurde verwendet, säkularen Trend Veränderungen beider altersstandardisiert und altersspezifischen Inzidenzen zu finden.
Ergebnisse
Das APC-Modell festgestellt, dass OCC Entwicklung bei Männern vor allem von der Alterseffekt dominiert wurde, während bei Frauen, linearen Zeitraum Wirkung zusammen mit einem Alterseffekt zu erhöhen wurde deutlich. Die joinpoint Regressionsanalyse zeigte eine allgemeine Abwärtstrend der altersstandardisierte Inzidenzraten von OCC für Männer während des gesamten Untersuchungszeitraum, während Frauen ab einen deutlichen Aufwärtstrend von 2001 unter Beweis gestellt.
Schlussfolgerungen
Die Ergebnisse legen nahe, dass OCC Inzidenz in Hong Kong wird mit einem kumulierten Risikoverhalten der Bevölkerung, trotz erheblicher soziokulturellen und ökologischen Veränderungen nach dem Zweiten Weltkrieg.
Schlüsselwörter Mundhöhle Krebs Epidemiologie Alter, Zeit und Kohortenanalyse Joinpoint Regressionsanalyse Hintergrund zugeordnet werden
obwohl Mundhöhle Krebs (OCC) zählt elf zu den häufigsten Krebserkrankungen weltweit, einem Anteil von etwa 2% aller Krebserkrankungen [1], eine angemessene Trendanalyse davon fehlt in Hong Kong. Die weltweit altersstandardisierte Inzidenzraten (ASR) pro 100'000 Einwohner sind 5,3 für Männer und 2,5 für Frauen [2]. Es gibt große regionale Diskrepanz in OCC Inzidenzraten. In Ländern wie Sri Lanka, Indien, Pakistan und Bangladesch, stellt OCC die am häufigsten auftretende Krebsart bei Männern [3]. Andere Hochrisikoregionen sind Südostasien, Osteuropa und Teilen von Südamerika. Kürzlich steigende Inzidenz OCC bei Erwachsenen unter 45 Jahren hat sich in den westlichen Ländern [4], und der Grund dafür ist nach wie vor hitzig diskutiert [5, 6] nachgewiesen worden. Während Tabak und übermäßiger Alkoholkonsum die Hauptrisikofaktoren von OCC zu sein [7, 8], andere Faktoren wie menschliche Papillomavirus-Infektion, Ernährung und sozioökonomische Situation in Betracht gezogen werden, zu einer erhöhten OCC Inzidenz [3, 9, 10] beitragen.
Informationen über OCC wurde in Hong Kong und in die Krebsregister bereits seit 1963. spezifische Daten über OCC bezogen auf bestimmte orale Standorte nach der ICD-10 Klassifikation [11] C01 bis C06, wurden routinemäßig gesammelt gesammelt . Der ASR von OCC in Hong Kong ist 3.9 für Männer und 2,4 für Frauen [12]. Auch wenn diese Zahlen einen niedrigen oder mittleren OCC Risiko für die Gesamtbevölkerung darstellen, zeigen die Inzidenzraten in Hong Kong jährlichen Schwankungen, wahrscheinlich aufgrund der komplexen Zeittrends. Solche komplexen Trends in Teil Hongkongs Wirtschafts- und Einwanderungs Situationen widerspiegeln. Das schnelle Wirtschaftswachstum nach dem Zweiten Weltkrieg (WWII) zusammen mit kontinuierlichen Einwanderung von Menschen vor allem aus Südost chinesischen Provinzen wie Guangdong und Fujian zu erheblichen Veränderungen in der Lebens- und Gesundheitsbedingungen in Hongkong führen. Beide Umstände können Einfluss auf die Entwicklung von OCC Vorfälle Raten. Ziel dieser Studie war zu beschreiben und OCC Entwicklungstrends in Hong Kong in den letzten 25 Jahren zu analysieren und die Rollen der sozio-ökologischen Faktoren zu OCC im Zusammenhang zu untersuchen.
Methoden
Datenquelle
The Hong Kong Cancer Registry ist ein offizielles Mitglied der Internationalen Vereinigung der Krebsregister [13]. Detaillierte Daten von Krebsinzidenz und Mortalität in seiner offiziellen Website für den Zeitraum 1983 bis 2012 [12] dokumentiert. Die folgenden Krebsarten wurden in die Studie als OCC enthalten: Krebserkrankungen der Basis der Zunge (ICD-10: C01), andere und nicht näher bezeichneter Teile der Zunge (C02), Gummi (C03), Mundboden (C04), Gaumen (C05), und andere und nicht näher bezeichneter Teile des Mundes (C06).
statistische Analyse
die ASRs jedes Geschlecht für jedes Jahr zwischen 1986 und 2010 wurden unter Verwendung der direkten Methode für Altersregulierend berechnet, entsprechend der Weltgesundheitsorganisation Welt Standardbevölkerung 2000 Fälle mehr als 20 Jahren kategorisiert wurden in drei Altersgruppen nach Geschlecht: Gruppe 1: 20 bis 44 Jahre alt, Gruppe 2: 45 bis 64 Jahre alt, und Gruppe 3: im Alter von 65 oder höher. Für jede Altersgruppe wurden die jährlichen altersspezifischen Erkrankungsraten zwischen 1986 und 2010 berechnet. Verbünde und Berechnung von altersstandardisierte Inzidenzraten und altersspezifischen Inzidenzraten wurden mit ihren eigenen Krebs Statistik Query-System direkt in der Website des Hong Kong Krebsregister durchgeführt [12].
Die säkularen Trends der OCC Inzidenz Zur Abschätzung in Hong Kong, die jährliche prozentuale Veränderung der Inzidenzraten wurde für den gesamten Betrachtungszeitraum berechnete 1986 bis 2010, sowohl für jede Altersgruppe und auch die gesamte Bevölkerung jedes Geschlechts. Die jährliche prozentuale Veränderung Schätzung wurde auf der Annahme beruht, dass die Inzidenzraten ständig verändert und linear auf der Log-Skala [14]. Außerdem wurde eine Analyse der zeitlichen joinpoint Zeitpunkt der Trendwechsel in einer linearen Steigung [15] zu untersuchen, durchgeführt. In diesem joinpoint Analyse erhebliche Änderungspunkte der Inzidenz-Trends und jährliche prozentuale Veränderung Werte für jede segmentierte Trendlinie wurden berechnet. Bei allen Berechnungen wurde ein P-Wert von weniger als 0,05 als statistisch signifikant. Alle Berechnungen der jährlichen prozentualen Veränderung und joinpoint Analysen wurden mit dem "Joinpoint" Software-Version 3.5.4 vom US National Cancer Institute auf einem Windows XP Home Edition (National Cancer Institue, Bethesda, MD) zur Verfügung gestellt durchgeführt.
Ein Alter die Einflüsse der chronologischen Alter, Bevölkerung Geburtskohorte und Zeitdauer der Diagnose [16] zu analysieren wurde, Periode und Kohorte (APC) Modell verwendet. In Bezug auf das chronologische Alter, wurde die Bevölkerung in zehn Gruppen aufgeteilt; neun quinquennial Altersgruppen 40 bis 84 Jahre alt, und eine Gruppe von 85 Jahren oder darüber. die ganze 25 Jahre Beobachtungszeitraum 1986 bis 2010 in Bezug auf die Zeitdauer der Diagnose wurde in fünf Intervalle aufgeteilt, die jeweils einen Zeitraum von 5 Jahren umfasst. Vierzehn überlappende Geburtskohorte Perioden wurden zwischen 1896 und 1965 in 10 Jahres-Abständen, beginnend mit der Kohorte von 1896 bis 1905, endend mit dem man von 1961 bis 1970. Bezogen auf die Annahme eingestellt, dass OCC Inzidenzraten der Poisson-Verteilung, sieben statistische Modelle folgen in log-linearen Skala wurden mit den folgenden Wirkungen festgestellt; alters nur (A), perioden nur (P), kohorten nur (C), alters Periode (AP), Alterskohorte (AC), und Voll APC. Akaike Informationen von Kriterien (AIC) jedes Modell bestätigt die Zuverlässigkeit der Modelle abzuschätzen
Durch lineare Abhängigkeiten zwischen Alter, Zeit und Kohorteneffekte (Cohort = Zeitraum - Alter)., Ist es klar, dass die gleichzeitige Schätzung von Diese drei Effekte unmöglich. Diese fundamentale "Identifikationsproblem" des APC-Modellschätzung wurde mit den folgenden mathematischen Maßnahmen in Angriff genommen: 1.) AIC Berechnung von A, P und C-Modelle
2) Da das P-Modell den geringsten Anpassungsgüte nachgewiesen fast eine einfache lineare Funktion für beide Geschlechter, eine Alternative P Modell berechnet wurde darstellt, weniger Parameter und eine bessere Güte der Anpassung einschließlich. Das P-Modell, bei dem P durch 1 ersetzt wurde) eine Konstante (y = a, a konstant
) wurde "P-Konstante" Modell mit dem Namen; 2) eine lineare Funktion (y = ax + b, a und b sind Konstanten
) wurde als "P-linear" Modell; und 3) eine quadratische Funktion (y = ax ^ 2 + bx + c, a, b und c sind Konstanten
) wurde als "P-quadratische" -Modell.
3) AICs der oben genannten drei Alternative Zeitraum Modelle wurden berechnet, um die am besten geeignet alternatives Modell für jedes Geschlecht Gruppe zu erfahren.
4) eine bessere Anpassung Zeitraum Modelle wurden auf AP und APC-Modelle, um eine bessere Anpassung zu erreichen, hochgerechnet und die "Identifikationsproblem zu überwinden "eines vollständigen APC-Modelle.
Alle im Zusammenhang mit Alter Berechnungen, die Periode und Kohortenanalyse wurden auf Macintosh OSX Version 10.8.1 mit ausgeführt 'JMP 10 (für Macintosh)" Software Version 10.0.0 . (SAS Institute Inc., Cary, NC) [17].
Ergebnisse | altersstandardisierte und altersspezifischen Inzidenzen
ASRs für OCC in Hong Kong von 1986 bis 2010 sind in Abb hervorgehoben. 1. einer Gesamt 5888 Fälle, 29 (0,5%) Fällen waren 20 Jahre oder jünger. Sie wurden aus altersspezifischen Inzidenzen Berechnung ausgeschlossen, da kein OCC Fall in dieser Altersgruppe für jedes Geschlecht in der Hälfte der Zeit Jahren berichtet wurde. Männer zeigten einen kontinuierlichen Abwärtstrend während des gesamten Zeitraums mit einer jährlichen prozentualen Veränderung von -1,2 (95% C. I .: -1,7, -0,6). Kein signifikanter Trendwechsel wurde in der joinpoint Regressionsanalyse gefunden. Auf der anderen Seite zeigte der Trend bei Frauen eine wesentliche Änderung im Jahr 2001 joinpoint im Jahr 2001 (95% C. I .: 1991, 2006). Verglichen mit dem anfangs sanft Abwärtstrend mit einem jährlichen prozentualen Veränderung von -1,2 (95% CI: -2,6, 0,2), der zweite Teil des Diagramms zeigt eine erhöhte Aufwärtstrend mit einer jährlichen prozentualen Veränderung von 3,5 (95% CI: 0,5 , 6.7). Feige. 1 altersstandardisierte Inzidenzraten von OCC (C01-C06) in Hongkong. Die altersstandardisierte Inzidenzraten von OCC pro 100.000 Personen in Hong Kong und die Ergebnisse der joinpoint Regressionsanalysen 1986-2010
Altersspezifische Inzidenzraten der mittleren Altersgruppen, 45 bis 64 Jahre alt, sind in den hervorgehoben. 2 und 3 (Abb. 2 für Männer, Abb. 3 für Frauen). Beide Geschlechter zeigten eine signifikante Trendänderungen um das Jahr 2005, die jointpoint für Männer im Jahr 2004 (95% C. I .: 1999 2007), während die für Frauen im Jahr 2006 (95% C. I .: 2003, 2008) ist. Der erste Abwärtstrend bei der jährlichen prozentualen Veränderung Wert in beiden Geschlechtergruppen waren statistisch signifikant: für Männer: -3,1 (95% CI: -4,1, -2,0), für Frauen: -2,2 (95% CI: -3,5, -0,9 ). Im zweiten Teil der Graphen, zeigten Frauen, die einen steileren Anstieg der Inzidenzraten mit einer jährlichen prozentualen Veränderung von 13,7 (95% C. I .: -2,3 32,5), im Vergleich zu Männern. Altersspezifische Inzidenzraten im hohen Alter Gruppen, 65 Jahre alt oder älter, und die Ergebnisse der joinpoint Regressionsanalysen werden auch in den Fig. 2 und 3. Die Inzidenzraten in einem allmählichen Rückgang während des gesamten Zeitraums mit einer jährlichen prozentualen Veränderung von -0,9 bei den Männern sind (95% CI: -1,7, -0,1), Raten bei Frauen zeigen einen deutlichen Aufwärtstrend mit einem jährlichen Prozentsatz Veränderung von 1,6 (95% CI: 0,5, 2,7). Feige. 2 Altersspezifische Inzidenzraten von OCC (C01-C06) in Hong Kong unter den Menschen. Altersspezifische Inzidenzraten von OCC pro 100.000 Personen in Hong Kong unter den Männern, und die Ergebnisse der joinpoint Regressionsanalysen 1986-2010
Abb. 3 Altersspezifische Inzidenzraten von OCC (C01-C06) in Hong Kong bei den Frauen. Altersspezifische Inzidenzraten von OCC pro 100.000 Personen in Hongkong unter den Frauen, und die Ergebnisse der joinpoint Regressionsanalysen 1986-2010
Alter, Zeit und Kohortenmodell
die Güte der Anpassung für verschiedene Modelle Alter mit, Zeitraum und Kohorteneffekte wurde durch Berechnung AIC bewertet. Je kleiner der AIC-Wert, desto besser ist das Modell geeignet ist. Da das P-Modell den geringsten Anpassungsgüte zeigte, eine konstante und eine lineare und quadratische Funktion innerhalb jeder Periode Parameter wurden ein Modell mit besserer Güte der Anpassung zu finden hochgerechnet. Bei den Männern zeigte die "P-Konstante" Modell eine bessere Passform im Vergleich zu dem ursprünglichen "P", "P-linear" und "P-quadratische" Modelle, während bei Frauen die "P-linear" Modell eine bessere zeigte fit (Abb. 4 für Männer, Abb. 5 für Frauen, Tabelle 1). AICs von modifizierten Modelle obigen Ergebnisse gemäß Tabelle 2 sind in einem "AP (P-linear)" Modell, zum Beispiel gezeigt, bedeutet, dass ein "P-linear" Modell zu einem Modell AP hochgerechnet wurde, wohingegen ein "APC (P -konstant) "Modell ist das gleiche wie ein AC-Modell. Ein "AP (P-Konstante)" Modell, das gleiche wie ein A-Modell, ist die beste Lösung Modell für Männer (269,8 AIC =), während ein "AP (P-linear)" Modell am besten geeignet für Frauen (AIC = 223,8) . Feige. 4 Geschätzte Zeit und alternative Periode Modelle (relative Risiken) bei den Männern. Geschätzte Zeit und alternative Periode Modelle (relative Risiken) und das 95% Konfidenzintervall (CI) von Mundkrebs Inzidenzraten bei den Männern, von 1986 bis 2010. Eine kontinuierliche Linie stellt die beste Lösung Modell
Abb. 5 Geschätzte Zeit und alternative Periode Modelle (relative Risiken) bei den Frauen. Geschätzte Zeit und alternative Periode Modelle (relative Risiken) und das 95% Konfidenzintervall (CI) von Mundkrebs Inzidenzraten bei Frauen, von 1986 bis 2010. Eine durchgezogene Linie die beste Passform Modell stellt
Tabelle 1 Verschiedene Anfälle von der Modelle der Periode (P) und alternative P Modelle
Geschlecht
Modell
Zahl parameters
d.f.
AIC
Men
P
5
45
464.5
P-Konstante
1
49
458,7
P-lineare
2
48
458,9
P-quadratic
3
47
460.9
Women
P
5
45
340.7
P-Konstante
1
49
336,2
P-lineare
2
48
335,6
P-Quadrat
3
47
336,7
Andere Passungen der Modelle der Periode (P) und alternative P-Modelle von OCC Inzidenzraten (C01-C06) in Hong Kong, von 1986 bis 2010. (df: Freiheitsgrad, AIC: Akaike- Informationskriterien, kleinere Zahl zeigt die bessere Anpassung)
Tabelle 2 Zusammenfassung der verschiedenen pass~~POS=TRUNC von modifizierten Modelle
Geschlecht
Modell Bei
Zahl parameters
d.f.
AIC
Men
A
10
40
269.8
P-Konstante
1
49
458,7
C
14
36
294,1
AP
14
36
275,6
AP (P-konstante) 10
40
269,8
AC
23
27
285,1
APC (P-constant)
23
27
285.1
Women
A
10
40
224.3
P-lineare
2
48
335,6
C
14
36
259,9
AP
14
36
228,9
AP (P-linear)
11
39
223,8
AC
23
27
244,5
APC (P-linear)
24
27
246,5
Zusammenfassung der verschiedenen Passformen des Alters (A), am besten ausgestattete Periode (P), Kohorte (C), Alter und Zeit (AP), Alter und Kohorte ( AC), und Alter, Zeit und Kohorte (APC) Modell von OCC Inzidenzraten (C01-C06), von 1986 bis 2010 Modelle, deren P Effekte hochgerechnet werden durch die am besten passende P-Modelle; also bei Männern entspricht das AC-Modell der APC (P-Konstante) Modell. (Df: Freiheitsgrad, AIC: Akaike Informationen von Kriterien)
6 zeigt die geschätzten relativen Risiken Abbildung (RRS) der "AP (P-Konstante)" Modell für Männer, während die geschätzten RRs für Frauen in der hervorgehoben werden "AP (P-linear)" Modell (Fig. 7). In beiden Geschlechtern erhöht sich das Risiko für OCC stetig mit dem Alter. Feige. 6 Geschätzte Alterseffekte (relative Risiken) von der am besten passende Modell unter den Menschen. Geschätzte Alterseffekte (relative Risiken) aus dem Alter und P-Constant-Modell von OCC Inzidenzraten (C01-C06) unter den Menschen, 1986-2010
Abb. 7 Geschätzte Alterseffekte (relative Risiken) von der am besten passende Modell bei den Frauen. Geschätzte Alterseffekte (relative Risiken) von Alter und P-lineare Modell von OCC Inzidenzraten (C01-C06) unter den Frauen, from1986 bis 2010
Diskussion
Mit geänderter multidirektionale statistische Ansätze, fand die Studie, dass Menschen die Risikoverhalten sind entscheidend für die OCC-Inzidenz in Hong Kong. Nach dem Zweiten Weltkrieg hatte Hong Kong das rasche Bevölkerungswachstum durch Zuwanderung und auch erhebliche wirtschaftliche Entwicklung erlebt. Innerhalb von 50 Jahren seiner Bevölkerung und das Bruttoinlandsprodukt pro Kopf war fast verzehnfacht. Seit der Übergabe im Jahr 1997 hat Hongkong seine ehemaligen Stadtstaat Charakter als Sonderverwaltungsregion in China erhalten. Aufgrund dieser engen geopolitischen Lage, Hong Kong ist der Lage, eine fast vollständige Datenbank über Krebsfälle, Bevölkerung, Wirtschaft und öffentlichen Gesundheitsdaten einzurichten. Wie zuvor beschrieben, hat die Daten Glaubwürdigkeit der Hong Kong Cancer Registry wesentliche Verbesserung nach 1983 [18] unterzogen. Die Haftung jedes Todesfall mit seiner besonderen Todesursache zusammen mit einem stetigen Rückgang der Fälle ohne Sterbeurkunde registrieren half im Jahr 2009 den Anteil der nachgewiesenen Krebsfälle auf 99,3% erhöht [19]. Des Weiteren sind beide Ureinwohner und Einwanderer waren meist aus Südost chinesischen Provinzen, also von ähnlichen genetischen Hintergrund. Aus diesen Gründen könnte Hongkong eine ideale Bevölkerung einschließlich sozio-ökologische Faktoren zu gestalten und Testen von Hypothesen über Krebsrisiken haben.
In dieser Studie erfasst APC-Modellierung, dass das Alter Effekt zusammen mit einem linear Zeitraum Wirkung zu erhöhen waren die wahrscheinlichsten Erklärungen für OCC Entwicklung Raten bei Frauen in Hong Kong. Während Alterseffekt ist ein gemeinsamer ätiologischer Faktor für viele Krankheiten und Aspekte des täglichen Lebens, Zeit Wirkung zeigt auf vorhandene Potenzial altersunabhängige Faktoren, die Themen [16]. Bei Männern Hong Kong, so scheint es, dass eine konstante Zeit zusammen mit einem Alterseffekt die OCC Raten bestimmt. In beiden Geschlechtergruppen, schwanken die Alterseffekte des Modells mehr mit zunehmendem Alter im Einklang mit Berichten aus anderen Ländern zu sein [3]. Es kann daher angenommen werden, dass OCC Entwicklung in Hong Kong ist auch in erster Linie durch kumulative Exposition gegenüber Risikofaktoren verursacht. Während die Kohorteneffekt direkt am Tag der Geburt mit der Exposition in Verbindung gebracht werden kann, könnte es auch eine Quantifizierung der Generationen Veränderungen im Lebensstil nach der Geburt [20] darstellen. Unter der Annahme, dass die Kohorteneffekte von geringerer Bedeutung sind in OCC Entwicklung, die wichtigsten ursächlicher Faktor in Hongkong könnte der Faktor Alter sein zusammen mit Tabakrauchen, die an anderen Orten gefunden wurden [9, 21, 22].
Obwohl der APC Modellierung verwendet, um die zeitabhängigen Veränderungen des Alters, Periode und Kohorteneffekte individuell, ihre Berechnung und Interpretation zu verstehen, mit viel Komplexität aufgrund einer inhärenten "Identifikationsproblem" besucht. für diese Schwierigkeit, joinpoint Regressionsanalyse beider altersstandardisiert und altersspezifischen Inzidenzraten durchgeführt wurde, zu kompensieren. Im Einklang mit Hochrisikoländern wie Indien und Sri-Lanka [23, 24], sowie mit vielen europäischen Ländern [9] und Nord China [25], wurden die Verringerung der OCC Inzidenzraten für Hong Kong Männer während der Zeit von 1986 bis 2010. im Gegensatz dazu wurde ein deutlicher Aufwärtstrend in den letzten 5 bis 10 Jahre in Hong Kong Frauen nachgewiesen. Von besonderem Interesse sind Männer im mittleren Alter, wo die Inzidenzrate Dieser Anstieg ist jedoch seit 2004 zugenommen hat, nicht erreicht, eine statistisch signifikante Höhe der jährlichen prozentualen Veränderung Wert. Dies ist wahrscheinlich auf Grund der eher kurzen Beobachtungszeitraumes, nach einer signifikanten Änderung der joinpoint Regressionsanalyse bestätigt. In den letzten Jahrzehnten wurden in wirtschaftlich entwickelten Ländern [26] vor allem bei Frauen, langfristigen Aufwärtstrends für OCC Inzidenz festgestellt. Eine ähnliche Veränderung der Trend kann in Hong Kong Frauen nachgewiesen werden ab dem Jahr 2000. Insbesondere Frauen im mittleren Alter eine deutliche Aufwärtstrend zeigen, mit einem besonderen joinpoint 2006
Dennoch gibt es Mängel dieser Studie. Erstens macht das Fehlen eines pathologischen Tumorstaging Untersuchungen auf Verbesserungen bei der OCC Diagnose, Screening-Verfahren, Beratung Raten und deren Auswirkungen auf die Sterblichkeit im Laufe der Zeit nicht möglich. Die Tatsache, dass Hong Kong Bewohner vor der 1960er Jahre hatte oft keine Geburtsurkunden geboren, ihr Alter zu überprüfen, stellt eine zweite Manko, die jedoch in dieser Studie könnte mit der APC-Modellierung aufgewogen wurden. Eine andere schwerwiegende Einschränkung ist das Fehlen von Informationen über den Alkoholkonsum in Hong Kong. Alkohol gilt als ein wichtiger Risikofaktor zu sein, einem Anteil von 7-19% des OCC [21]. Erst seit 2004 detaillierte Daten des Alkoholkonsums wurden in Hong Kong als Teil des "Behavioral Risikofaktor Surveillance System" gesammelt. Dies verhindert, dass leider jede Interpretation und statistische Analysen in Bezug auf zeitliche Veränderungen und eventuelle Auswirkungen auf die OCC Entwicklung. Zukünftige epidemiologische Forschung muss die spezifische biologische Assoziation zwischen dominierenden Risikoverhalten und OCC Entwicklung zu betrachten, eine Strategie, die einen Einblick in die besondere Pathogenese von OCC in Hong Kong liefern könnten. Wie allgemein bekannt ist, ist das Rauchen als Hauptdosisabhängigen Risiko von OCC angesehen [8, 21, 22]. Etwa ein Viertel der OCC Fälle angenommen mit dem Rauchen kausalen Zusammenhang zu haben [21]. Die Hong Kong Cancer Registry hat vor kurzem damit begonnen, einige grundlegende demographische Daten, wie Topographie und Morphologie des Krebses zu sammeln, während Informationen über die Rauchgewohnheiten der jeweils noch fehlt [19]. Somit ist es nicht möglich, im Detail den Zusammenhang zwischen Rauchen und OCC Entwicklung in Hong Kong.
Fazit
OCC Entwicklung in Hong Kong zu diskutieren können in Betracht gezogen werden hauptsächlich unterliegen Risikofaktoren im Laufe der Zeit eine kumulative Exposition zu sein, aber nicht wesentlich zu geo-politischen oder soziogeographischen seine Faktoren zu soziokulturellen Schmelztiegel Charakter
Abkürzungen
A:.
Age-only
< AC dfn>:
Alterskohorte
AIC:
Akaike Informationen von Kriterien
AP:
Alter-Periode
APC:
Alter, Zeit und Kohorte
ASR:
altersstandardisierte Inzidenzrate
C:
Cohort-only
OCC:
Mundhöhle Krebs
P:
Perioden nur
RR:
Relative Risiko
WWII:
Zweiten Weltkrieg
Erklärungen
Danksagung
dieser Studie erhielten keine finanzielle Unterstützung.
Interessen konkurrierende
die Autoren erklären, dass sie keine Interessenkonflikte haben.
Beiträge Autoren
KU in der Gestaltung beteiligt der Studie durchgeführt, um die statistische Analyse, und das Manuskript eingezogen. CPM und ECML beteiligte sich an der Gestaltung der Studie und half, das Manuskript zu entwerfen. RAZ half bei der Konzeption der Studie beteiligten sich in seiner Gestaltung und Koordination, und half, das Manuskript zu entwerfen. Alle Autoren gelesen und genehmigt haben das endgültige Manuskript.
