2022年上消化道癌症发病率的全球模式:按亚型和解剖亚部位划分的人群研究

Global patterns of upper gastrointestinal cancer incidence by subtype and subsite in 2022: a population-based study

作者信息Yuanjie Zheng, Nuopei Tan, Yi Teng, Tianyi Li, Jiachen Wang, Yujie Wu, Qianru Li, Mengdi Cao, Siyi He, Tingting Zuo, Changfa Xia, Wanqing Chen
PMID42282122
发布时间2026-04
DOI10.1016/j.jncc.2026.03.005

实验完整度

中

采用GLOBOCAN 2022和CI5 XII数据,进行描述性统计分析及相关性分析;未涉及实验室功能或机制验证。

重点核对

数据来源:GLOBOCAN 2022数据库(185个国家或地区) 亚型和亚部位比例来源:CI5 Vol. XII(2013-2017年,460个癌症登记处,65个国家) 按性别和年龄组(<65和≥65岁)计算亚型和亚部位比例 年龄标准化方法:Segi-Doll世界标准人群直接法 排除标准:排除超过75%未指定亚部位的GC登记处

摘要

目的:提供按组织学亚型和解剖亚部位划分的食管癌和胃癌发病率的更新全球评估。方法:我们利用GLOBOCAN 2022和《五大洲癌症发病率》第十二卷(2013-2017)的数据,估算食管癌亚型(鳞状细胞癌[ESCC]和腺癌[EAC])和胃癌亚部位(贲门[CGC]和非贲门[NCGC])的发病率。按性别、世界区域和人类发展指数(HDI)类别计算各国年龄标准化发病率(ASIRs)。进行Spearman相关分析以评估ASIRs与HDI之间的关联。结果:2022年,全球估计新发食管癌病例511,000例(ESCC占83% [ASIR为每10万人年4.1],EAC占16% [ASIR为0.8]),东亚占全球ESCC病例的53%和EAC病例的25%。在968,000例胃癌病例中,CGC占13%(ASIR为每10万人年1.2),NCGC占87%(ASIR为8.0),东亚分别占CGC和NCGC病例的44%和55%。值得注意的是,按年龄分层分析显示,中亚南部早发性疾病(<50岁)负担突出,占全球早发性ESCC的57%和早发性EAC的35%。总体而言,北欧、西欧、北美和大洋洲的EAC发病率超过ESCC。全球超过50%的EAC病例发生在HDI极高的国家。男性发病率始终高于女性,尤其以EAC(男女ASIR比高达7.0)和CGC(高达4.7)的男性与女性ASIR比升高为著。结论:ESCC和NCGC是全球最常见的上消化道癌症亚型,东亚负担最高。至关重要的是,中亚南部已成为早发性食管癌(<50岁)的关键区域。区域、性别和年龄特异性的发病率差异凸显了制定针对性预防策略以减轻这些癌症全球负担的必要性。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
本研究旨在提供按组织学亚型和解剖亚部位划分的食管癌和胃癌的更新全球发病率评估,并分析不同国家、世界区域和人类发展指数下的发病模式。
核心机制
文中未明确说明
主要证据
数据来源为GLOBOCAN 2022估算的185个国家或地区的总病例数,以及CI5 Vol. XII(2013-2017)中460个登记处的亚型和亚部位比例;通过将比例应用于GLOBOCAN病例数估算亚型和亚部位病例数。
研究意义
研究提示区域、性别和年龄特异性的发病率差异凸显了制定针对性预防策略的必要性,以减少上消化道癌症的全球负担。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据来源与处理

获取食管癌和胃癌的全球及注册处层面数据,以计算亚型和亚部位比例。

利用GLOBOCAN 2022获取各国新发食管癌和胃癌病例总数,利用CI5 Vol. XII获取不同性别和年龄组的亚型和亚部位比例。

2

比例计算

计算亚型和亚部位的分布比例,用于估算全球病例数。

按性别和年龄组(<65和≥65岁)计算每个国家的ESCC、EAC、CGC和NCGC比例,对于没有注册数据的国家使用区域比例代替。

3

病例数估算

通过将比例应用于GLOBOCAN 2022的总病例数,估算各亚型和亚部位的病例数。

将按性别和年龄组的比例乘以对应的GLOBOCAN 2022总病例数,得出各亚型和亚部位的估计病例数。

4

ASIR计算与比较

计算年龄标准化发病率,并比较不同区域、性别和HDI的差异。

使用Segi-Doll世界标准人群直接法计算ASIR,并报告男性和女性ASIR比以及按年龄分层(<50和≥50)的截缩ASIR和病例数。

5

相关性与敏感性分析

评估ASIR与HDI的关联,并验证结果对分类变化的稳健性。

使用Spearman秩相关分析评估ASIR与HDI的关联;在敏感性分析中,排除EC其他癌和GC未指定亚部位(C16.8-9),重新计算比例和ASIR。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
R版本4.3.3----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
数据来源
GLOBOCAN 2022数据库版本和访问日期;CI5 Vol. XII数据库版本和访问日期;HDI数据版本(2021-22)
阅读提示:Methods - Data sources
比例计算
年龄分组(<65和≥65岁);最小病例数要求(至少2例/层);分母定义(EC: ESCC+EAC+其他癌,GC: CGC+NCGC含未指定);排除标准(GC登记处未指定比例>75%)
阅读提示:Methods - Statistical analysis
病例数估算
比例应用方式(0-64组用于0-64岁,≥65组用于65+);国家、区域和HDI类别的整合方法
阅读提示:Methods - Statistical analysis
ASIR计算
标准人群(Segi-Doll世界标准人口)
阅读提示:Methods - Statistical analysis, References 17
统计分析与敏感性
Spearman相关分析的国家数(EC 172, GC 174);HDI分组截断值(低<0.550,中0.550-0.699,高0.700-0.799,极高≥0.800);敏感性分析分母(EC: ESCC+EAC,GC: CGC+NCGC [C16.1-6])
阅读提示:Methods - Statistical analysis,3.4 Sensitivity analysis