一个合适的方法来估计癌症发病率在区域没有癌症登记处

文摘

客观的。使用从数据库注册中心和PMSI宣称癌症病例估计Departement-specific四个主要癌症的发病率。方法。情况下提取使用主要诊断代码然后手术。PMSI病例/注册病例比率为2004为模仿然后Departement-specific 2007年发病率估计使用这些比率和2007 PMSI病例。结果。2007年,只有研究和乳腺癌发病率估计满意地验证了infranational没有卵巢和肾癌。乳房,估计全国发病50578例,发病率每年每100000人98.6例。发病率研究,21172男性和18327女性,发病率24.8每100000和38。对于卵巢,估计发病率为4637,8.6每100000人。肾脏,6775男性和3273女性发病率13.3,100.000和5.2。结论。发病率估计使用PMSI病人标识证明鼓励虽然仍依赖的假设统一的癌症治疗和编码。

1。介绍

在负责约350000新病例和150000例死亡每年在法国,癌症是一个主要卫生问题及其监控最大的公共卫生问题。关于监测、FRANCIM,法国的癌症登记网络,负责详尽的癌症病例的集合在10到14法国划分(根据癌症类型)对应于15%到20%的法国人。然而,估计流行病学指标在整体的规模在全国划分是必要的,不仅对揭示病因和地理因素或社会差异还计划需要的医疗资源(预防、治疗和监测)。

在过去的十年左右,FRANCIM和生物统计学的济贫院民用里昂已经提供国家癌症发病率估计(1,2]。通常的方法来生产这些估计是使用注册表发病率数据一起CepiDC死亡率数据(中心d 'Epidemiologie苏尔les导致26日12月)(3]。原理是计算平均比率发病率和死亡率在癌症登记处覆盖的面积与国家死亡率数据然后使用这一比例,实现国家发病率的一个估计。均值比率估计在注册中心区域可以合理地认为是代表整个国家的比例,同样是不正确的的一个部门,因为这个比例可能是高度变量之间的划分,因为相同的值不一定导致发病率死亡率相同。事实上,许多因素可以影响患者生存和产生异质性之间的比例划分:不同的病人管理(诊断或治疗过程),预防或筛选策略,或与这些政策合规的人口。因此,由于发病率和死亡率不能用于提供Departement-specific发病率估计,应该寻求一种新方法。

一个有趣的数据来源,在报道最近一起使用与注册表数据来估计Departement-specific癌症发病率:医院数据库项目的des医疗系统d信息医学研究院(PMSI) [4- - - - - -6]。这个medicoadministrative数据库举行帮助管理卫生机构和提供更好的预算估计。

以前的工作(7]讨论了使用住院的问题从PMSI数据来估计Departement-specific乳腺癌的发病率。然而,持续改善质量的病人识别PMSI数据现在使用同一病人的标识符可以使用特定的而不是stay-specific数据

在本文中,我们的目标是估计Departement-specific发病率研究,2007年乳腺癌、肾脏和卵巢癌症的使用意味着registry-extracted PMSI-extracted病例比率(事件)的病例。

2。材料和方法

2.1。医院Stay-Specific PMSI数据库,数据和特定的数据

法国技术de l信息关于l 'Hospitalisation (ATIH)可用数据短期呆在所有卫生机构2002 - 2007年在法国。在我们的分析中,我们保留了有关个人特征变量(性别、年龄、居住地区和代码),住院(保持数量和主要诊断根据国际疾病分类(icd - 10) (8根据目录),医疗过程des发动Medicaux (CdAM)直到2004年9)和新分类公社des发动Medicaux及游离)[10)从2004年到2007年,加上一个匿名字母数字病人标识符(11,12]允许链接相同的住院病人在连续的机构。刺穿,标识符是系统生成的过程(函数d 'Occultation des信息Nominatives)自2001年以来,法国卫生机构。住院病人没有可用的标识符被排除在分析。

独立两个算法用于提取分析住院。第一个提取所有保持与主要诊断癌症。相应的CIM 10码C18为研究癌症,C21 C50乳腺癌,C56和C57.0 C57.4卵巢癌症,和C64 C66 + C68肾癌。第二个算法提取的保持与癌症主要与手术诊断和癌症。使用CdAM和CCAM代码,后者提取认为95程序研究癌症,31日为乳腺癌,114个卵巢癌症,44为肾癌。

每种类型的萃取后,住院被命令的序列号识别第一个保持每个病人的,那么只有保持保持进行分析。这些保持被统计在每个部门年龄:10组研究癌症(50 - 54 15 - 44,45-49…80 - 84,和≥85岁),11组肾癌的妇女(15 - 39,40-44 45-49,…,80 - 84,和≥85岁),和十三组的乳腺癌,卵巢癌,和肾癌的男性(15 - 29 - 34,35-39,…,80 - 84,≥85岁)。

2.2。注册事件癌症病例

FRANCIM网络可用数据事件2004年癌症病例注册(最近和检查数据集本研究开始时)。

癌症网站测定肿瘤根据国际疾病分类,第三个版本(ICD-O-3) [8),与侵入性肿瘤。这些代码是:使用C18为研究癌症,C21 C50乳腺癌,C56和C57.0 C57.4卵巢癌症(不包括形态学编码8442/3,8451/3 8461/3,8462/3,8472/3,和8473/3),和C64 C66 + C68肾癌。

使用的癌症登记处是十一的划分:苹果白兰地酒,Cote d’or,杜省,Herault, Isere, Loire-Atlantique, Bas-Rhin, Haut-Rhin, Saone-et-Loire,索姆和冰斗湖。事件的癌症病例数由同一年龄组住院。

2.3。建模PMSI情况下事故案件的比例

我们的方法是模型,在年龄的函数,PMSI例/事件病例比率;即比癌症住院患者的数量在PMSI数据库事件情况下出现在注册中心的数量。这个比例是来自划分信息的两个来源(即存在。划分,注册表)。然后应用PMSI数据划分没有注册,为了估计癌症发病率在这些领域。这个比率从2004年的注册表和PMSI数据;然后向PMSI数据申请2007年获得Departement-specific发病率为2007。

方法采用模型比被Remontet等。[详细7]。是一个发病率的标定方法,从癌症登记处获得,被认为是引用或“真正的”价值而PMSI这个值的情况下只允许一个近似值。更准确地说,这个比例是模仿年龄的函数(影响使用立方回归平滑样条)和集成(视为随机效应)。

此外,估计PMSI /事件情况下比情况下,数据质量标准要求:链接率大于或等于95%。这个链接率被定义为保持与个人标识符的数量的比率保持的总数。

的分析进行了四个女性癌症网站但只有男性研究癌症和肾癌。当癌症病例的数量很小,不可能考虑between-Departement变化地区的注册中心。我们然后总结数据从几个划分和计算PMSI病例每年龄组/事件情况下比在整个区域。

整个国家发病率计算求和所有区域来估计。进行验证,我们比较这些国家发病率值FRANCIM值之前通过建模/死亡率[发生率1,2,13]。

2.4。验证的估计

通过三个步骤进行了验证。在步骤1中,PMSI病例/事件病例比率计算在所有年龄段使用每个算法每癌症site-sex组合和集成。事实上,Departement-specific估计源于这种方法无效,除非划分之间的比率是同质的(总是1 >或< 1)。在步骤2中,观察到的比率对于一个给定的年龄组相比,集成图形建模的意思是比所有与注册中心(图划分1)。然而,适用于所有划分模型均值比率不应该遭受“集成效应”。在这种效果,观察到的比例每年龄组往往是系统性地高于或低于平均比率而缺席,观察到的比例分布在均值比率。癌症发病率高的网站(乳腺癌、研究),第三步是一个交叉验证(7]。发病率与注册中心估计在给定的区域来从PMSI数据一起PMSI病例/事件情况下比通过一个模型数据的部门被排除在外。比较观察病例数和预测的数量情况下产量预测误差(PE) (7]。在假设H₀正确的预测,PE遵循χ²规则的自由度等于年龄组的数量。5%的α采用风险设定临界值拒绝H₀。癌症发病率较低(卵巢、肾),交叉验证不能被使用,因为很难确定PE的统计分布,所以只有图形验证完成。此外,对比观察和预测的总数量情况下进行(χ²一个自由度)。计算相对误差(RE)是观察和预测之间的差异情况下除以观察病例数。

结果被映射为标准化发病率比(先生)使用软件MAPINFO(版本7.0)。

3所示。结果

2004年,PMSI数据库包括20721587年住院的718044名保持作为主要诊断癌症。的链接速度保持为96.4%。在2007年,有21201102的721823得了癌症主要诊断和链接率为99%。

为了说明我们的验证过程分析相对于乳腺癌显然详细而相对于其他癌症网站不太详细。

3.1。乳腺癌

六个注册选择估计乳腺癌的发病率(表1)。四个划分注册被排除在外,因为在2004年,他们的链接率太低;它介于49.7%和94.9%之间。


	注册表数据		PMSI数据		验证步骤

癌症的网站	数量的划分	观察到的情况下	算法	提取的情况下	的划分比< 1	部门的影响	交叉验证
							体育¹

研究
男人	8	2009年	1	2660年	0	没有	0	0
男人	8	2009年	2	1850年	7	是的	0	2
女性	8	1625年	1	2042年	0	没有	0	0
女性	8	1625年	2	1373年	7	是的	2	1
乳房
女性	6	3946年	1	4624年	0	没有	0	0
女性	6	3946年	2	4037年	2	没有	2	0
卵巢
女性	6	390年	1	529年	0	没有	NA³	NA
女性	6	390年	2	383年	3	没有	NA	NA
肾脏							NA	NA
男人	8	657年	1	786年	0	没有	NA	NA
男人	8	657年	2	573年	7	没有	NA	NA
女性	5	231年	1	284年	0	没有	NA	NA
女性	5	231年	2	202年	3	没有	NA	NA

¹预测误差:数量的注册中心之间呈现统计上的显著差异观察和预测情况下的年龄组。
²χ²:数量的注册中心之间呈现统计上的显著差异总观察和总预测情况下预测。
³不适用。

表1网站显示了癌症病例的总数和case-extraction算法以及估计验证的三个步骤:同质性PMSI病例/事件情况下比通过划分比< 1、集成效应和交叉验证。

关于比率的同质性,结果表明,算法2是不够的。的确,而算法1 PMSI病例数总是高于所有划分的事故情况下,算法2,前数字有时更高(2划分)(4划分),有时低于后者。

关于旅行的效果,人物1礼物,为每个部门与注册中心和算法1,观察到的比率的年龄段以及模仿的意思是比所有与注册中心划分。没有异质性的比例划分如下的事实,没有部门每个年龄段比例为系统性地高于或低于模型均值比率(尽管集成苹果白兰地酒往往是系统性地高于模拟平均比率)。因此可以得出结论,没有部门影响乳腺癌算法1(随机效应的方差很小:0.023)。

对于交叉验证,表2提出了乳腺癌的详细结果。算法1,观察和预测之间的区别每个年龄组(PEs)的病例数量小而算法2,两个划分显示巨大差异,特别是最后一个年龄组。此外,总共的观察和预测之间的差异情况下(χ²)小算法1:因此,该算法1可能可靠地用于乳腺癌的估计。


		算法1					算法2

旅行	观察到的情况下	PMSI情况下	预测的情况下	体育¹	χ²²	再保险³	PMSI情况下	预测的情况下	体育¹	χ²²	再保险³

苹果白兰地酒	449年	566年	487年	8	3所示。0	+ 8.5	493年	480年	27.4	2。0	+ 6.8
杜省	409年	495年	426年	12.8	0.7	+ 4.2	401年	398年	34.3	0.3	−2.7
Herault	919年	1031年	872年	7.1	2。5	−5.1	900年	880年	12	1。8	−4.3
Isere	901年	1039年	873年	9	0.9	−3.1	901年	869年	8.9	1。2	−3.5
Loire-Atlantique	963年	1138年	959年	5	0.0	−0.4	1036年	1019年	10.9	3所示。1	+ 5.8
冰斗湖	305年	355年	306年	7.3	0.0	+ 0.3	306年	304年	10.1	0.0	−0.5
总	3946年	4624年	3923年				4037年	3950年

¹体育:预测误差,根据假设的预测是正确的,PE遵循χ²法律10自由度;也就是说,5%α风险,如果体育> 18.3,那么这个部门的预测是不正确的。
²χ与一个自由度²,阈值3.84。
³再保险:相对误差;即预测cases-observed病例/观察到。

表3显示了国家估计获得通过添加估计获得所有划分算法1以及国家估计阐述FRANCIM [14)通过使用的发病率和死亡率1,2,13]。比较这两个估计是一种验证结果的分析。


	国家估计基于PMSI病例/事件病例的比例		FRANCIM估计

癌症的网站	病例数	标准化率¹	病例数	标准化率¹

研究
男人	21172年	38.0	20453年	37.4
女性	18327年	24.8	18052年	24.4
乳房
女性	50578年	98.6	52492年	103.4
卵巢
女性	4637年	8.6	4402年	7.9
肾脏
男人	6775年	13.3	6328年	13
女性	3273年	5。2	3201年	5。3

¹标准化的世界人口年龄结构。

全国2007年乳腺癌发病率估计为50578例。世界的年龄标准化发病率(WASR)是每100000人98.6例之间多样的划分从71.4到127.1(表4)。


		研究

旅行	代码	男性	女	乳房

还	01	35.1	25.2	82年
恩河	02	44.1	26.1	103.2
阿利埃河	03	38.9	27.4	81.8
Alpes-de-Haute-Provence	04	43.5	24.3	98.1
Hautes-Alpes	05年	35.9	17.4	94.3
Alpes-Maritimes	06	37	26.1	98.6
阿尔代什	07年	44.3	26	84.9
阿登	08年	43.6	19.5	95.7
特玛	09年	40.5	25.8	80.7
奥布河	10	28.8	23.3	84.1
这是	11	35.2	24.3	95.6
Aveyron	12	30.3	23	80.3
Bouches-du-Rhone	13	37.7	26.5	111.6
苹果白兰地酒	14	36.6	20.3	92.5
Cantal	15	27.3	20.5	83.3
Charente	16	38.2	24.8	93.5
Charente-Maritime	17	43.8	27	92.5
雪儿	18	40.2	27.7	94.9
科雷	19	32.9	22.9	84.7
科多尔	21	35.7	22.7	84.9
Cotes-d 'Armor	22	40.3	28.7	95.1
Creuse	23	41	27	83.2
多尔多涅河	24	40.8	22.8	91.6
杜省	25	34.5	24.7	89.6
德龙	26	37.3	28.3	97.9
代	27	43.4	25.2	97.2
Eure-et-Loir	28	38.2	25.9	101.1
Finistere	29日	39.3	24	94.4
Corse-du-Sud	2	48.9	29.2	79.5
Haute-Corse	2 b	23.1	22.5	107.1
加尔省	30.	40.8	23.6	109年
Haute-Garonne	31日	34.4	22.5	96.8
蒙古包	32	34.6	26	79.7
吉伦特派	33	37.9	28	93.6
Herault	34	38.6	22.7	94年
Ille-et-Vilaine	35	30.8	19.6	90.3
里边的	36	34.6	27.6	86.8
Indre-et-Loire	37	35	27.5	108.8
Isere	38	35.9	23.4	96.3
侏罗山脉	39	36.3	19.5	81.8
兰德斯	40	37.5	24.4	92.7
Loir-et-Cher	41	37.9	27.6	104.9
卢瓦尔河	42	40.7	27.1	97.5
Haute-Loire	43	43	25.3	77.9
Loire-Atlantique	44	39.8	23.7	108.4
卢瓦尔	45	40	22.7	96.7
很多	46	35.3	22.3	83.3
Lot-et-Garonne	47	32.3	24.2	71.4
Lozere	48	39.8	20.9	98.1
Maine-et-Loire	49	42.8	25.7	127.1
Manche	50	32.6	18.6	86.8
马恩	51	38.9	27.2	106.6
Haute-Marne	52	41.2	18.4	99.4
Mayenne	53	42.2	20.4	91.4
Meurthe-et-Moselle	54	41.7	26.5	109.9
默兹	55	34.8	31.3	101.7
Morbihan	56	38.1	23.3	92年
摩泽尔河	57	41.6	24.4	101.8
说	58	48.6	22.8	80.6
北方	59	41.6	26.2	102年
瓦兹	60	38.8	26.3	93.7
Orne	61年	41.5	27.4	112.6
加莱海峡	62年	40.5	27.7	97.6
Puy-de-Dome	63年	42.2	24.7	87.7
Pyrenees-Atlantiques	64年	37.4	22.9	91.8
Hautes-Pyrenees	65年	39.6	23.8	83.8
Pyrenees-Orientales	66年	40.9	24	96.3
Bas-Rhin	67年	38.1	23.5	97.7
Haut-Rhin	68年	35.3	25.3	86.8
罗纳	69年	39.9	24.6	99.3
Haute-Saone	70年	42	28.5	100.5
Saone-et-Loire	71年	43.4	25.3	97.9
Sarthe	72年	31.2	19.8	103.9
萨瓦	73年	35.3	23.5	88.8
萨瓦省	74年	29日	17.8	96.3
巴黎	75年	35.8	25.5	117.6
Seine-Maritime	76年	34.9	24.3	103.5
Seine-et-Marne	77年	37.5	30.2	101.6
退休后	78年	34.9	26.1	107.1
Deux-Sevres	79年	44.1	23.4	91.3
索姆	80年	44.6	23.6	104.7
冰斗湖	81年	28.7	21.2	87.5
Tarn-et-Garonne	82年	34.1	23.6	108.8
Var	83年	36.3	24.6	109.1
vaulcuse	84年	45.6	25.7	101.6
买受人	85年	40.2	25.3	103.6
公报	86年	39.7	20.1	93.7
Haute-Vienne	87年	39.6	24.8	89.3
孚日山脉	88年	37.7	25.3	89.6
Yonne	89年	43.2	25.4	99.5
Territoire-de-Belfort	90年	43.6	26.6	88年
Essonne	91年	35.1	26.3	101.3
上塞纳省	92年	35.6	25.5	100.8
Seine-Saint-Denis	93年	37.7	26.3	One hundred.
Val-de-Marne	94年	35.6	24.6	104.2
瓦尔'Oise	95年	34.1	23.2	103.9
法国		38	24.8	98.6

3.2。研究癌症

估计Departement-specific研究癌症的发生率,我们使用来自八个注册表的数据。数据从三个划分与注册中心2004年被排除在外,因为链接率太穷(72.6%对94.9%)。

不分性别,PMSI例/事件病例比率获得算法1是同质的(随机效应的方差很小:0.024),这并非如此2算法的集成效应在两种性别。此外,算法1相反,交叉验证失效评估由算法2在两个划分。因此,我们现在只有估计算法1。全国2007年发病率估计为21172例男性和18327例女性。估计每100000年国家WASR 38例男性和女性24.8。在国家层面上,我们估计在高协议与FRANCIM(每100000人40.8例和24.8例每100000名女性)。

在划分WASR范围从23.1到48.9在男性和女性从17.4到31.3。

3.3。卵巢肿瘤

使用了六个癌症登记处Departement-specific发病率的估计。三个划分与注册表被排除在外,因为链接速度太穷(80%对93.5%)。

PMSI例/事件病例比率进行算法1产生均匀的比例划分,没有部门观察效果。这不是算法2的情况观察异质性。然而,正如前面提到的部分方法,无法进行交叉验证来验证估计算法1,因此,由于Departement-specific的正式验证估计的困难,我们只有现在国家估计基于该算法1。全国发病率是4637例,它对应于一个WASR的每100000人8.6例。

3.4。肾癌

数据链接的质量与注册中心根据不同性别的划分。因此,八个部门注册中心被认为是男性(一个注册表被排除在外,因为链接率92.5%)和五个注册为女性(4注册排除在外,因为链接率介于89.7%和94.4%)。

,只有一个图形验证的估计可以进行,因为困难的验证Departement-specific估计,只有国家估计。

至于卵巢癌症和不分性别,算法1执行比算法2。2007年,全国肾癌的发病率约为6775男性和3273女性;全国WASR每100000人13.3,但女性(5.2 100000)低很多。

3.5。爵士地图

Departement-specific乳腺癌研究估计,如表所示4先生,这些癌症的地图数据所示2,3,4。这些地图没有卵巢和肾癌的构造,因为困难的正式验证Departement-specific发病率。

总的来说,没有明确的地理梯度可以看到。然而,对于研究癌症的男性,西南地区发病率低。这个地区女性要大得多。一个明显的低发生率地区乳腺癌是法国西南部象限。

4所示。讨论

估计四个癌症的发病率在每个区域来,PMSI从数据库提取使用两种算法。算法1针对所有住院癌症患者;也就是说,那些主要诊断是癌症,因为积极的实验室检测,转移分期,癌症相关的程序,或突然潜在致命的进展(恶化或复发)。因此,随着事件所包含的一些普遍的病例情况。这是常见的发病率估计基于医院的数据(15- - - - - -17)和确认:PMSI数据发现数量高于入射情况下发现注册(真实与算法算法1比2)。然而,PMSI例/事件情况下比获得算法1似乎稳定之间的划分使得估计Departement-specific发病率。相比之下,算法2,最初的手术是有选择性地;它提取仔细PMSI病人数量的事件的病例数比算法1。因此,PMSI案例/事件案例之间的比率更异构划分(不同程度根据癌症的网站)。此外,交叉验证表明,发病率估计在某些划分与注册中心是无效的。实际上,算法2,预测误差的临界值在两性交叉研究癌症,女性乳腺癌。总之,简单和更少的选择算法1比算法更充足2估计Departement-specific发病率。

在国家层面上,我们估计都同意FRANCIM预测(13),除了乳腺癌(我们的估计较低)。这是预期的,因为估计使用发病率/死亡率不考虑最近的趋势缓慢下降的乳腺癌发病率在法国18和在其他国家19,20.]。我们估计在2007年在法国每年50578新病例似乎比52492例源于FRANCIM因此更现实的预测。这种比较是有趣,因为它表明,平均划分,我们的方法会导致可靠的估计。最后,我们的图形验证不能构成一个正式的验证,因为在临界情况下,一个人不能要求一个“集成效应”。图形化方法将只作为一种工具来检测重要偏离模型假设。

PMSI数据仅关注住院病人;因此,我们的方法并不适用于癌症如皮肤黑色素瘤或basocellular癌症,这通常是早期无需住院治疗。此外,该方法认为相同的治疗选择所有的划分;动机的选择四个癌症网站(21]。在结肠和直肠癌症(连续两个文章22,23),Phelip等人表明,手术切除了在90%的情况下没有显著的地理划分之间的变化。高可变性在治疗选择从PMSI数据库case-extraction导致问题。例如,在岁男性,可以治疗前列腺癌手术,放疗,甚至独自激素疗法(无需住院),膀胱癌的手术治疗取决于阶段。如果能够避免手术,缺乏“癌症手术”PMSI数据库导致missingness PMSI癌症病例。

此外,我们的方法将从根本上假设在一个给定的年龄段,PMSI例/事件情况下比是常数之间的划分而几个因素可能影响率。首先,链接住院是至关重要的。的确,在前一个工作(7),一个链接导致考虑不足的数量保持而不是患者的数量。因此,between-Departement可变性的平均数量保持每patient-essentially由于不同的住院治疗政策和编码practices-prevented正确的估计。2002年,链接率很低(92%),但改善2004(近96%),因为“Tarification l 'Activite”的实现(一个未来的支付系统)。这个速度进一步提高全国多达2007。这高质量很快就会成为一个常态。使用同一病人标识符允许保持单个记录每个病人无论住院的数量,确保更好的同质性PMSI数据。

变化也可能源于不同的编码习惯在不同的卫生机构因为无知或误解的编码规则。宽PMSI interinstitution可变性的情况下/事件情况下,比例可能导致大幅between-Departement多样性,尤其是之间的划分与一些健康机构。

此外,PMSI病例/事件病例比率反映了这样一个事实:对于一个给定的发病率水平,划分之间的患病率可能不同。事实上,不同的癌症特异性生存之间划分影响医院流行;因此,PMSI病例的数量。事实上,生存在一个给定的区域来可能随存在/缺乏系统的检查,参考卫生机构的存在与否24),和教育25)的人口和社会经济水平(26]。如果存活率高,因为完整的治疗,医院患病率和PMSI情况下会减少,这将低估发病率,但如果生存是很高,但与更多的程序,相关医院患病率和PMSI情况下将增加,这将高估Departement-specific发病率。不同存活率的影响划分医院流行无疑是复杂的把握和依赖于癌症网站正在研究。

我们的方法的另一个隐含的假设是一个常数PMSI病例/事件病例比率从2004年到2007年。这是合理的因为数据质量的来源被认为是常数,尽管在短时间之内提高癌症治疗会改变癌症的患病率。时间的另一个效应是国家标准的编码PMSI的变化数据。例如,编码姑息治疗是“癌症”取代了特定icd - 10编码(Z51.5)。最近,在2009年的规则的选择主要诊断改变了;这种变化应该评估的影响。然而,这种影响将是有限的上下文中四个癌症研究。

改进的方法是可能的。更好的跟踪同一病人在未来几年内将排除大量的流行情况。划分之间的比例将有所不同。理想情况下,如果所有流行病例被排除在外,这一比率将被解释为事件住院病例的比例,将不再受不同的患病率在不同的划分。另一个改进是增加医疗保险的数据(感情舌头Duree (ALD30)的银行数据库d 'Assurance病);这种可能性的可行性研究正在进行中。

5。结论

使用一个适当的方法,现在看来可能某些癌症的发病率估计Departement-specific对于一个给定的。验证过程应伴随这些估计。然而,这个验证只是部分因为Departement-specific估计仍将遭受类似的编码实践的基本假设所有医院。

缩写

WASR:	世界的年龄标准化发病率
先生:	标准化发病率比。

确认

这个项目是由国家研究所的资助癌症,法国。作者感谢FRANCIM网络分享其发病率数据库。

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