辽宁铁岭城市居民食管癌死亡趋势分析及灰色模型预测

铁岭市疾病预防控制中心(112000) 张 亮 陆 文 赵 侠

辽宁铁岭城市居民食管癌死亡趋势分析及灰色模型预测

铁岭市疾病预防控制中心(112000) 张 亮△陆 文 赵 侠

目的 了解铁岭市城区居民食管癌死亡趋势，为恶性肿瘤防治提供科学依据。方法 对2007-2015年城市居民食管癌死亡登记资料进行分析,计算粗死亡率、标化死亡率，用Joinpoint Regression Program 4.3.1分析年度变化百分比(APC),用GM(1,1)灰色模型进行预测。结果 铁岭城市居民2007-2015年食管癌的年均粗死亡率为7.95/10万，标化死亡率5.26/10万，食管癌粗死亡率年度变化百分比为1.95%；男性年均死亡率(粗死亡率为13.87/10万，标化死亡率8.78/10万)高于女性(粗死亡率为2.10/10万，标化死亡率1.54/10万)，差异有统计学意义(χ2=8.99，P=0.003)；GM(1，1)模型预测2016-2019年铁岭市城市居民食管癌死亡率将继续呈上升趋势。结论 铁岭市食管癌死亡率呈上升趋势，尤其对60岁以上男性健康的威胁较大，应重视开展综合防治措施，降低食管癌对居民健康的威胁。

食管癌 死亡率 预测 GM(1，1)灰色模型

恶性肿瘤是造成居民预期寿命损失的主要疾病[1]，食管癌为威胁居民健康的主要恶性肿瘤之一，研究其死亡变化情况对食管癌的防治有重要意义。，本文对铁岭城市居民食管癌死亡率变化情况进行分析和预测，了解食管癌对铁岭城市居民的健康威胁，为铁岭市恶性肿瘤防治工作提供科学依据。

资料与方法

1.资料来源 死亡资料来源于2007年1月1日～2015年12月31日铁岭市死因监测系统，采用ICD-10疾病分类。人口数据由铁岭市公安局提供，标准人口采用2000年全国人口普查数据。为保证数据质量，定期与公安局、统计局、殡葬部门以及妇幼保健部门核对数据，补充漏报的死亡信息。

结 果

1.食管癌死亡情况及变化趋势 铁岭市2007-2015年食管癌死亡总例数为316例，年均粗死亡率为7.95/10万(标化死亡率为5.26/10万)，男性年均粗死亡率为13.87/10万(标化死亡率8.78/10万)，女性年均粗死亡率为2.10/10万(标化死亡率1.54/10万)，男性粗死亡率高于女性，死亡率性别比为6.60:1，差异有统计学意义(χ2=8.99，P=0.003)。从死亡率年度变化趋势来看，2007-2015年食管癌死亡率呈缓慢上升趋势，粗死亡率和标化死亡率APC分别为1.95%和0.49%，上升趋势无显著性；男性粗死亡率和标化死亡率APC分别为2.08%和0.46%，女性粗死亡率和标化死亡率APC分别为0.51%和-1.01%，男性、女性死亡率年度变化均无显著性。结果见表1。

表1 2007-2015年铁岭市城市居民食管癌死亡情况

图1 2007-2015年铁岭市城市居民食管癌年龄别死亡率分布图

表2 2007-2015年铁岭市不同年龄段城市居民食管癌死亡情况

3.死亡率预测 死亡率数据σ值均在阈值范围内，可建模。以2007-2014年食管癌死亡数据为基础数据序列建立模型，结果男性(C为0.76，P为0.43)、女性(C为1.04，P为0.43)及总死亡率(C为0.68，P为0.57)模型精度均较低。对此采用残差修正模型建模，总死亡率(C为0.55，P为0.71)模型精度合格，对2015年食管癌死亡率预测值和实际值比较，准确性的相对误差为0.81%，拟合精度为99.19%，平均相对误差为3.45%，可用于预测，而男性(C为0.57，P为0.57)和女性(C为0.77，P为0.71)精度仍较低。分别以2007-2014年死亡率和2007-2015年死亡率为基础序列建立残差修正模型，结果均显示2016-2019年食管癌死亡率将呈上升趋势。结果见表3。

表3 不同基础数据序列GM(1，1)残差模型参数及总死亡率预测结果

注：*为不适用。

讨 论

铁岭市2007-2015年城市居民食管癌年均粗死亡率为7.95/10万，APC为1.95%，呈缓慢上升趋势，同省内一些地区分析结果接近[3]。通过预测，2016-2019年铁岭市城市居民食管癌死亡率将继续呈缓慢上升趋势，与全国一些地区呈现下降趋势不一致[4]。这可能与铁岭市城区居民流动性较小，特别是60岁以上老年人流动性更小，不良生活方式以及饮食习惯如口重、饮酒等危险因素的长期积累，且随着消费水平的提高，居民吸烟、饮酒、肥胖等危险因素增加有关[5]。男性食管癌死亡率远高于女性，性别比为6.60:1，提示食管癌是以男性为主的恶性肿瘤，可能与男性不良生活习惯、职业暴露机会较多以及心理压力较大等因素有关[6]。

肿瘤预测模型有时间序列模型、灰色预测理论模型、广义加性模型等[7]，GM(1,1)模型是灰色预测理论模型中最常用的一种，模型较简单，对原始数据要求不高，适于短期预测。用GM(1,1)灰色模型进行预测时预测的精度同所用的数据序列长短及数据波动情况关系较为密切,当数据波动较小时,可以选择较长的基础数据序列进行预测,当数据波动较剧烈时,预测的精度就会下降，应选择较短的基础数据序列进行预测。

以2007-2014年死亡序列进行建模过程中，总死亡率可以建立残差修正模型，男性即使缩短基础序列或以残差修正模型均无法建模，女性可建立4维、5维模型[8]，提示当GM(1，1)模型精度不符合要求或较低时，可用残差修正模型或者考虑对原始数据序列进行适当取舍。而对于无论何种维数模型还是残差修正模型都无法进行建模时，应选择其他模型。由于恶性肿瘤死亡率随监测时间出现波动，当文中分别以2007-2014年及2007-2015年死亡率为基础序列进行预测时，预测结果也发生了改变，提示随着监测时间的推移，基础数据序列的延长，模型中也需要不断更新数据重新拟合，以提高预测精度。

经预测，铁岭市城市居民食管癌死亡率在2016-2019年间将继续呈上升趋势，提示应加强重视，开展综合防控措施，倡导健康生活方式，开展早诊早治，降低社会经济负担。

[1]蔡玥，孟群，王才有，等.2015、2020年我国居民预期寿命测算及影响因素分析.中国卫生统计，2016,33(1)：2-8.

[2]林艺兰，陈敏，陈国伟，等.厦门市居民肝癌死亡与减寿趋势预测.中国卫生统计，2016,33(2)：239-241.

[3]安晓霞，孟芳芳，李海娜.2005-2011年本溪市城区居民恶性肿瘤死亡状况与趋势分析.中国慢性病预防与控制，2015，23(9)：72-74.

[4]郭康，周脉耕，石娅娅，等.2006-2012年中国人群食管癌死亡趋势分析.现代预防医学，2015,42(7)：1153-1156.

[5]胡文斌，张婷，秦威，等.2006-2013年江苏省昆山市食管癌发病与死亡趋势分析.现代预防医学，2015,42(15)：2834-2838.

[6]张学飞，李述刚，闫贻忠，等.2006-2010年中国肿瘤登记地区恶性肿瘤疾病负担研究.中华肿瘤防治杂志，2015，22(10)：733-737.

[7]陈万青，郑荣寿，曾红梅，等.中国恶性肿瘤发病趋势分析和预测.中华预防医学杂志，2012,46(7)：581-586.

[8]张慧玲.不同维数的GM(1,1)模型对庐江县肝癌死亡率的灰色预测与分析.中华疾病控制杂志，2010，14(9)：922-924.

(责任编辑：张 悦)

Temporal Trend and Prediction of Mortality of Life Lost due to Esophageal Cancer in Residents in Tieling

Zhang Liang，Lu Wen，Zhao Xia

(TielingCenterforDiseaseControlandPrevention(112000),Tieling)

Objective To explore the trend of mortality and years of life lost due to Esophageal Cancer in residents in Tieling , so as to provide the basis data on preventing Esophageal cancer in Tieling.Methods The data of residents in Tieling dying of Esophageal cancer from 2007 to 2015 was collected and cleared up to calculate the evaluation indexes including the mortality rate, the average percentage change of mortality rate.GM(1,1) model was used to predict the future mortality.Results From 2007 to 2015 , the Average Esophageal cancer Mortality Rate of in residents in Tieling was 5.26 per 100000 persons, and especially 1.95% raised a year.The Mortality Rate would increase from 2016 to 2019.Conclusion Tieling Esophageal Cancer mortality rate is on the rise, especially for elder men more than 60.So that the proper prevention measures should be carried and strengthened.

Esophageal cancer；Mortality；Prediction；GM(1,1)model

△通信作者：张亮，E-mail:liang793401@163.com