某大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病情况及乳腺癌发病趋势预测

杨冬华，白亚娜，蒲宏全，任晓卫，李海燕，胡晓斌，苏 辉，孙 仙，晁利利，李娟生

女性常见恶性肿瘤包括乳腺癌和妇科生殖系统恶性肿瘤，如子宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌、外阴癌、输卵管癌、阴道癌等，其中以乳腺癌、子宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌为高发[1]。研究表明，我国女性恶性肿瘤发病年龄趋于年轻化，且大部分恶性肿瘤与女性年龄、生活方式、雌激素水平有关[2-4]。

灰色模型是在灰色理论的基础上对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测的方法，是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行的预测，其通过对原始数据进行处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列并建立相应的微分方程模型，具有计算简单、预测精度高、对样本含量和概率分布无严格要求等特点[5]。GM(1，1)模型是一种单变量一阶线性模型，是灰色模型预测中最基本的模型，其较多变量多阶预测模型计算简单、拟合精度高、预测效果好，且对样本含量和概率分布无严格要求，适应性强，可用于慢性疾病、肿瘤及流行因素较稳定疾病的预测[6-7]。本研究回顾性分析了某大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病情况，并运用GM(1,1)模型预测乳腺癌发病趋势，旨在了解某大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病特点及规律，为各部门制定有效防控策略及措施提供依据。

1　资料与方法

1.1资料来源本研究资料来源于某大型厂矿2001—2010年职业女性病案登记档案，共纳入158 380例女性，均保留职工工号，主要工作部门为采矿、冶炼、服务3个部门，其中采矿部门包括二矿、三矿、龙首矿，冶炼部门包括精炼厂、冶炼厂、镍都实业，服务部门包括机关和供应分公司。

1.2观察内容乳腺癌、卵巢癌、子宫颈癌、子宫内膜癌的时间分布、年龄分布及部门分布等。

1.3统计学方法应用SAS软件进行统计分析，计数资料采用χ2检验或趋势χ2检验，检验水准α=0.05。采用GM(1,1)模型并利用SAS软件中IML模块矩阵计算功能，通过编程实现该人群乳腺癌发病趋势预测，具体方法如下：将2001—2010年该职业人群乳腺癌发病率作为原始数列xt并利用SAS软件读入，生成一阶累加序列yt；调用SAS中ILM模块，计算矩阵参数a、u；根据矩阵计算预测值、绝对误差和相对误差；进行模型拟合精度评价并运用灰色建模软件定义数组。拟合精度评价标准为，优：后验差比值(C)<0.35，P>0.95；合格：C<0.50，P>0.80；基本合格：C<0.65，P>0.70；不合格：C>0.65，P<0.70[8-9]。

2　结果

2.2年龄分布该人群中35岁以上女性共有122 182例，不同年龄女性乳腺癌(χ2=6.068，P=0.108)、卵巢癌(χ2=1.921，P=0.539)、子宫颈癌(χ2=0.820，P=0.867)发病率比较，差异均无统计学意义；子宫内膜癌发病率比较，差异有统计学意义(χ2=12.619，P=0.006，见表2)。

表1　某大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病情况的时间分布

表2　某大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病情况的年龄分布

2.3部门分布该人群中在采矿、冶炼、服务部门工作女性共有62 347例，不同工作部门女性乳腺癌(χ2=2.519，P=0.269)、卵巢癌(χ2=4.714，P=0.099)、子宫颈癌(χ2=3.229，P=0.159)、子宫内膜癌(χ2=6.355，P=0.071)发病率比较，差异均无统计学意义(见表3)。

2.4乳腺癌发病趋势预测拟合精度评价结果显示，C=0.50，P=1.00，GM(1,1)模型拟合精度为合格，模型比较理想，可用于预测该人群女性乳腺癌发病趋势。预测结果显示，该人群女性乳腺癌2011—2013年发病例数分别为14、15、16例，呈增长趋势(见表4)。

表3　某大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病情况的部门分布

表4GM(1,1)模型预测的某大型厂矿职业暴露女性乳腺癌发病趋势

Table4Incidence trend of breast cancer predicted by model GM(1,1)among women with occupational exposure in a large mine factory

年份实际发病例数预测发病例数绝对误差相对误差平均误差2001550　　　0　　0　　200288-0 25633-3 20411 97172003781 3326019 03717 94462004791 9663128 090113 167520051010-0 35179-3 517910 559520061210-1 61802-13 483511 275620071511-3 82846-25 523014 6148200911121 021169 283313 8329201011131 9353917 594514 3140201114201215201316

3　讨论

本研究结果显示，该人群2001—2010年卵巢癌发病率呈下降趋势，子宫颈癌发病率呈增长趋势，乳腺癌和子宫内膜癌发病率变化不明显，但乳腺癌总发病率为568.25/10万，发病例数及所占构成较大，表明乳腺癌为该大型厂矿职业女性主要肿瘤，这与普通人群女性乳腺癌发病率较高有关。该人群子宫颈癌发病例数从2001年的1例增加到2009年的4例，整体发病率呈增长趋势，应加以重视和关注。

在描述性流行病学分析中，常用35～64岁截缩发病率来反映社会劳动人口健康威胁情况，并间接反映经济损失[10]。本研究结果显示，不同年龄女性乳腺癌、卵巢癌、子宫颈癌发病率均无明显差异，而子宫内膜癌发病率有明显差异。说明年龄因素对该人群中35～岁女性除子宫内膜癌的其他恶性肿瘤发病的影响是一致的，该大型厂矿劳动人口存在健康威胁，应采取综合性的预防措施以降低女性恶性肿瘤发病率。

本研究结果显示，不同工作部门女性乳腺癌、卵巢癌、子宫颈癌、子宫内膜癌发病率均无明显差异，表明工种对该大型厂矿职业暴露女性恶性肿瘤发病的影响也是一致的。虽然不同工作部门暴露因素不同，但受职业因素、饮食习惯及生活方式等的影响，该人群女性恶性肿瘤发病率仍偏高，提示应从减少职业暴露、改善饮食习惯及生活方式等方面多管齐下进行综合预防。

运用GM(1,1)模型预测的该人群女性乳腺癌2011—2013年发病率呈增长趋势，模型拟合精度为合格，模型比较理想，可在一定程度上反映该人群女性乳腺癌发病趋势，提示今后应重点预防和控制该人群乳腺癌的发病。但由于GM(1,1)模型主要反映的是数据规律性，不能反映各种非规律性的社会因素对预测数据的影响，在运用该模型预测结果进行决策时需考虑特殊情况或其他暴露因素的影响，以制定更科学、更合理的预防策略及干预措施[11]。

1李桂玲.妇科恶性肿瘤化疗的护理体会[J].实用心脑肺血管病杂志，2010，18(9)：1337.

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5邓聚龙.灰色理论基础[M].武汉：华中科技大学出版社，2002：176-215.

6李菊林，高琪，金小林，等.灰色预测模型对流动人口疟疾的分析[J].中国热带医学，2007，7(6)：872-873.

7孙金杰，马英豪，李沪建.围产儿出生缺陷发病率的灰色预测及SAS实现[J].中国卫生统计，2010，27(3)：311-312.

8肖德才，符湘云，胡荍，等.基于SAS的住院量灰色预测及实现[J].中国卫生统计，2012，29(4)：586-587.

9刘思峰，党耀国.预测方法与技术[M].北京：高等教育出版社，2005：239-273.

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11任正洪.孕产妇死亡率的灰色预测[J].中国卫生统计，2005，22(1)：20-22.