侵袭性癌症诊断后缺血性卒中风险升高:一项全国性人群研究

Elevated risk of ischemic stroke after invasive cancer diagnosis: A nationwide population-based study

作者信息Carmit Libruder, David Tanne, Barbara G Silverman, Binyamin Binyaminy, Rita Dichtiar, Lital Keinan-Boker
PMID42706874
期刊Cancer
发布时间2026-09-15
DOI10.1002/cncr.70536

实验完整度

基于全国癌症和卒中登记处的回顾性队列分析,包含182,221名患者,无体外或动物实验,主要通过统计模型验证。

主要模型

回顾性人群队列(≥40岁首次侵袭性癌症患者)

重点核对

癌症诊断后0-3、3-6、6-12个月的时间窗 按癌症部位、年龄、性别、人口统计学亚组进行分层标准化 以全国人群为参考计算SIR 以死亡作为竞争事件估计累积发病率

摘要

背景 癌症和卒中是发病率和死亡率的主要原因,且共同负担不断增加。本研究旨在提供跨多个癌症部位和人口统计学亚组的癌症诊断后缺血性卒中(IS)风险的人群基础估计。方法 进行了一项回顾性队列研究,链接了以色列国家癌症和卒中登记处。2014年至2021年间诊断出首次侵袭性癌症的≥40岁居民,随访1年内首次发生IS。使用标准化发病率比(SIRs)评估IS风险,并按癌症部位、诊断后时间、癌症分期和人口统计学亚组进行分析。使用死亡作为竞争事件估计1年累积发病率。结果 在182,221名患者中,癌症诊断后1年内IS的SIR为1.8(95%置信区间[CI],1.7–1.9)。风险在诊断后前3个月达到高峰(SIR,2.5;95% CI,2.2–2.7)。观察到胰腺癌(SIR,5.9;95% CI,4.8–7.3)和肺癌(SIR,3.9;95% CI,3.4–4.4)的SIR最高。SIR随年龄从40-54岁成人的3.6(95% CI,2.8–4.6)下降至≥75岁者的1.4(95% CI,1.3–1.6)。SIR随分期增加,从局限性疾病的1.2(95% CI,1.0–1.4)上升至转移性疾病的2.8(95% CI,2.5–3.2)。IS的1年累积发病率为0.62%,范围从乳腺癌的0.30%至胰腺癌的1.62%。结论 癌症诊断后的早期阶段是IS风险增加的关键窗口期。将针对性的脑血管风险评估纳入肿瘤护理可能有助于早期识别高风险亚组,并支持量身定制的预防策略。

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
侵袭性癌症诊断后,患者发生首次缺血性卒中的风险是否高于一般人群,其风险大小如何随癌症部位、时间、分期和人口统计学特征变化?
核心机制
癌症相关高凝状态和全身炎症可能促进血栓形成,导致缺血性卒中风险增加;治疗相关因素和抗凝治疗中断也可能起作用。
主要证据
通过链接全国癌症和卒中登记处进行回顾性队列分析,计算SIR和竞争风险累积发病率,发现总体风险增加1.8倍,前3个月风险最高,胰腺癌和肺癌风险最高,分期越晚风险越高。
研究意义
癌症诊断后早期是卒中风险增加的关键窗口期,在肿瘤护理中纳入靶向脑血管风险评估可能有助于早期识别高风险亚组并支持定制预防策略。

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

建立队列

识别符合条件的研究人群,以评估癌症诊断后的卒中风险

从以色列国家癌症登记处纳入2014-2021年首次诊断侵袭性癌症的≥40岁居民,排除仅通过死亡证明识别、良性或原位癌患者,共182,221人。

2

识别卒中事件

准确识别随访期间新发的缺血性卒中事件

通过加密身份证号链接以色列国家卒中登记处,根据ICD-9出院代码定义首次IS,排除卒中史患者。

3

统计分析

比较癌症患者与一般人群的IS风险,并评估不同亚组和时间的差异

计算SIR,按年龄、性别、人群分层标准化,进行时间、分期、人口统计学亚组分析,并使用竞争风险模型估计1年累积发病率。

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
SAS软件,版本9.4SAS Institute Inc--

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
队列构建
纳入标准:年龄≥40岁、首次原发性侵袭性癌症、诊断年份2014-2021;排除仅通过死亡证明、良性肿瘤、原位癌者。
阅读提示:Methods中的研究人群定义
卒中事件确定
IS定义使用ICD-9代码434.xx、433.x1、436、997.02;排除既往卒中史。
阅读提示:Methods中的结果定义
统计计算
SIR标准化变量(年龄、性别、人群组);时间窗0-3、3-6、6-12个月;竞争风险模型处理死亡。
阅读提示:Methods中的统计分析部分