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低剂量CT筛查对人群肺癌死亡率及全因死亡率影响的Meta分析: 2024年; 目的:系统评价低剂量计算机断层扫描(low-dose computed tomography screening, LDCT)在筛查人群中降低肺癌死亡率和全因死亡率的有效性。方法:计算机检索PubMed、Embase、Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台等数据库公开发表、国内外有关LDCT筛查肺癌的前瞻性研究,检索时间为2000年1月至2023年8月。对符合纳入标准的研究进行数据提取及质量评价,主要结局指标为肺癌死亡率,次要结局指标为全因死亡率、预防1例患者因肺癌死亡或全因死亡需筛查人数。使用R 4.3.1软件进行Meta分析。结果:共纳入9项前瞻性研究,涵盖了123 880名被筛查者,年龄范围为40~75岁,各项研究的中位随访时间在3.6~13.0年。Meta分析结果显示,相比于非LDCT筛查组,LDCT筛查降低了人群16%的肺癌死亡率(RR=0.84,95%CI:0.78~0.91,P<0.001);全因死亡率降低情况差异无统计学意义(RR=0.93,95%CI:0.84~1.03,P=0.151)。亚组分析表明,非LDCT筛查组(对照组)具体亚类与肺癌死亡率降低情况相关。Meta回归结果表明,中位随访时间与全因死亡率降低情况相关。若通过LDCT筛查预防1例患者因肺癌死亡,在非影像学预防/全人群中预计需筛查人数为139名;预防1例患者全因死亡预计需筛查人数为81名。结论:使用LDCT进行肺癌筛查能明显降低40~75岁人群的肺癌死亡率,对特定年龄和风险群体进行LDCT筛查具有重要的公共卫生意义。; 字晓慧吴芃郑苏菲孙楠赫捷

基于灰色马尔科夫模型预测四川省肺癌死亡率趋势研究: 2024年; 目的预测未来5年四川省肺癌死亡率变化趋势,为四川省加强肺癌防治提供理论依据。方法通过《四川统计年鉴》明确该省2005至2021年肺癌死亡率情况,运用灰色马尔科夫模型结合Matlab2017b软件对四川省未来5年的肺癌死亡率进行预测。结果灰色模型的预测精度为95.07%,通过马尔科夫链进行优化后,预测精度上升至98.06%,优化后的模型拟合预测效果更精准。灰色马尔科夫模型预测未来5年四川省肺癌死亡率将呈持续上升趋势。结论灰色马尔科夫模型可以对四川省肺癌死亡率进行较好的预测和拟合,该组合模型可以作为未来预测肺癌死亡率发展趋势的一种新方法,为肺癌防治提供理论依据。; 柴琪邓颖杨智博秦露闫俊岚张红周永召; 关键词：马尔科夫链肺癌死亡率

全球老龄人口肺癌死亡率时空演变及影响因素分析: 于一鸣

多环芳烃综合暴露与肺癌死亡率关系的研究: 多环芳烃(PAHs)是广泛存在于环境中的一类致癌性有机污染物,人体可经呼吸道、消化道和皮肤接触等多途径暴露。由于一般人群PAHs暴露水平远低于职业暴露,肺癌死亡率相对于全死因死亡率比例也较低,所以一般人群PAHs暴露水平...; 朱媛媛; 关键词：多环芳烃生物标志物

2009-2018年婺城区肺癌死亡率变化趋势被引量：3: 2021年; 目的分析2009—2018年金华市婺城区肺癌死亡率及变化趋势,为婺城区制订肺癌防制措施提供依据。方法通过浙江省慢性病监测管理信息系统收集2009—2018年婺城区居民肺癌死亡资料,计算不同性别、年龄和地区居民肺癌粗死亡率和标化死亡率,采用年度变化百分比(APC)分析肺癌死亡率变化趋势,采用死亡率差别分解法分析人口因素和非人口因素对肺癌死亡率的影响。结果2009—2018年婺城区居民肺癌粗死亡率为50.13/10万,标化死亡率为48.08/10万,粗死亡率呈上升趋势(P<0.05),APC为3.458%。男性肺癌粗死亡率为74.60/10万,高于女性的25.21/10万(P<0.05)。农村居民肺癌粗死亡率为56.95/10万,高于城市居民的41.02/10万(P<0.05),城乡居民肺癌粗死亡率均呈上升趋势(P<0.05),APC分别为1.715%和4.394%。随着年龄增长肺癌粗死亡率呈上升趋势(P<0.05),45~<60岁肺癌死亡率呈下降趋势(P<0.05),APC为-6.200%。死亡率差别分解法结果显示,人口因素的贡献值为18.60/10万,贡献率为314.19%;非人口因素的贡献值为-12.68/10万,贡献率为-214.19%。男性人口因素贡献值和贡献率高于女性,城市居民人口因素贡献值和贡献率高于农村居民。结论2009—2018年婺城区肺癌粗死亡率呈上升趋势,变化趋势与婺城区人口老龄化有关,今后应重点关注男性和老年人群。; 陈静英朱匡纪; 关键词：肺癌死亡率贡献率

基于路径模型的肺癌死亡率影响因素研究: 2021年; 为研究影响肺癌死亡率的因素,本文基于美国数据(DATA USA)中的相关数据作为样本,建立以肺癌死亡率因变量的路径模型。首先通过相关分析确定纳入模型的解释变量,运用SPSS软件分析所获得的样本数据,通过逐步回归法建立回归方程,得到相关系数和回归系数,并绘制路径图。分析结果表明:抽烟是引发肺癌的主要原因之一,此外石油,煤和内燃机等燃烧后和沥青公路尘埃产生的苯等有害物质也是导致肺癌的重要因素,因此应该提倡不吸烟,并加强城市环境卫生工作。; 肖霏滕文珍徐汝屹刘啟竹张汝阳; 关键词：肺癌死亡率

中国2013—2018年≥30岁居民肺癌死亡率变化轨迹分析被引量：10: 2021年; 目的分析中国2013—2018年≥30岁居民肺癌死亡率变化轨迹,为制定肺癌防治策略提供科学依据。方法收集2013—2018年中国死因监测数据集中2013年1月1日—2018年12月1日报告的全国31个省(自治区、直辖市)605个监测点588245例≥30岁居民的肺癌死亡数据,采用2010年中国人口普查数据作为标准人口计算标化死亡率,并选取不同性别分地区、城乡和年龄别肺癌死亡率数据应用潜分类增长模型对不同发展趋势的亚组进行轨迹分析。结果中国≥30岁居民2013、2014、2015、2016、2017和2018年肺癌粗死亡率分别为40.2/10万、40.0/10万、44.8/10万、44.9/10万、45.4/10万和46.5/10万,标化死亡率分别为35.4/10万、37.2/10万、38.8/10万、36.5/10万、36.6/10万和36.1/10万,肺癌标化死亡率呈先升后降的趋势(χ2趋势=3.42,P<0.001)。轨迹分析结果显示,男性肺癌死亡率随年份变化的轨迹可分为4个亚组,第1组呈线性下降趋势,其余3组均呈二次项曲线;东、中、西部30~70岁居民的肺癌死亡率随年份变化的轨迹相同,且随着年龄的增加进入更高死亡率亚组的发展轨迹;女性肺癌死亡率随年份变化的轨迹可分为3个亚组,均呈先升后降的趋势;东部农村45~49岁居民更早进入下一个更高死亡率亚组的发展轨迹。结论中国2013—2018年≥30岁男性和女性居民肺癌死亡率变化存在不同轨迹模式,识别我国分地区、城乡和年龄别居民肺癌死亡率的变化轨迹有助于有针对性地制定相应的肺癌防治策略。; 赵健刘利群艾飞玲万霞; 关键词：肺癌死亡率

广州市城区居民肺癌死亡率和发病率趋势分析及预测被引量：33: 2020年; 目的分析广州市城区居民肺癌死亡率和发病率的变化趋势,预测2016-2025年肺癌死亡率,为广州市制定肺癌防治策略提供依据。方法采用Joinpoint模型计算广州市城区居民模型2002-2015年肺癌发病率和1972-2015年肺癌死亡率的年度变化百分比(annual percent change,APC),分析其变化趋势。采用ARIMA模型预测2016-2025年肺癌死亡率。结果1972-2015年,广州市城区肺癌粗死亡率呈上升趋势,由13.65/10万上升至56.11/10万(APC=3.3%,P<0.001)。2016-2025年肺癌粗死亡率仍呈逐年上升趋势,2025年将达65.78/10万,年均增长率为1.60%。2002-2015年,广州市城区肺癌粗发病率总体呈上升趋势,由51.84/10万上升至68.65/10万(APC=2.3%,P<0.05)。结论广州市城区居民肺癌死亡率在未来10年仍呈逐年增长趋势,过去13年肺癌发病率总体呈上升趋势,肺癌仍是威胁广州市城区居民健康的恶性肿瘤。; 伦文慧李铁钢毛纯吕嘉春; 关键词：肺癌死亡率发病率

2014-2018年泰安市肺癌死亡率变化分析被引量：3: 2019年; 目的肺癌是导致泰安市居民死亡的首位癌症。本研究分析近年泰安市肺癌死亡率变化情况,为卫生决策提供科学依据。方法利用山东省死亡信息系统收集年户籍为泰安市的全部肺癌死亡者,按照性别、年龄和城乡分别汇总各年份肺癌死亡人口及年合计死亡数,计算各类死亡率,采用秩相关分析进行逐年趋势分析。结果泰安市2014-2018年肺癌平均死亡率为60.64/10万,死亡率呈逐年下降趋势,rs=0.9,P=0.037;男性平均死亡率为82.29/10万,高于女性的38.10/10万,差异有统计学意义,χ~2=2281.637,P<0.01;城市平均死亡率为63.83/10万,高于农村的59.35/10万,差异有统计学意义,χ~2=19.408,P<0.01。随年龄增长,死亡率逐渐升高,尤其到>65岁,死亡率最高,为304.21/10万~420.5/10万,且χ~2趋势检验差异有统计学意义,χ~2=36.40,P<0.01。个县市区中,新泰市肺癌平均死亡率最高,为71.00/10万。结论泰安市肺癌死亡率居恶性肿瘤死亡首位,疾病负担较为沉重,应将预防重点放在男性人群、城市人群及高年龄人群。; 刘灵芝周媛傅连臣; 关键词：肺癌死亡率

组合模型在肺癌死亡率预测中的构建和应用被引量：2: 2018年; 目的用3种预测方法对肺癌死亡率进行拟合,选择最优方法,建立组合模型并进行预测。方法用动态数列、joinpoint回归、指数平滑对2001～2013年金昌队列肺癌死亡率进行拟合,选择单项模型形成组合模型进行拟合并预测。组合模型权重系数的计算基于算术平均法、方差倒数法、均方误差倒数法、简单加权平均法。结果单项预测模型以指数平滑法拟合精度最高,为79.67%,Joinpoint线性回归拟合精度为74.27%。指数平滑与Joinpoint线性回归进行组合,其中以算术平均法及均方误差倒数法预测效果最好,拟合精度分别为86.87%、85.80%。结论组合模型优于单项预测法,可以用于肺癌死亡率预测。; 曲红梅白亚娜; 关键词：肺癌死亡率

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