Abstract
Bakgrunn
flere tilfeller av skjoldbruskkjertelkreft i Ukraina og Hviterussland observert noen år etter Tsjernobyl-ulykken anses å være i stor grad et resultat av
131I løslatt fra reaktoren. Selv om Hviterussland utbredelsen tyreoideakreft data har tidligere blitt analysert, ble det ikke tatt hensyn til dose målefeil.
Metoder
Vi undersøkte dose-respons mønstre i en skjoldbruskkjertelen screening utbredelsen kohort av 11,732 personer i alderen under 18 på tidspunktet for ulykken, diagnostisert under 1996-2004, som hadde direkte thyroid
131I aktivitetsmåling, og var bosatt i de mest radio aktivt forurensede områdene i Hviterussland. Tre metoder for dose feilretting (regresjon kalibrering, Monte Carlo maksimal sannsynlighet, Bayesiansk Markov Chain Monte Carlo) ble brukt.
Resultater
Det var en statistisk signifikant (
p
0,001) økende dose-respons for utbredt i skjoldbruskkjertelen, uavhengig av regresjon justeringsmetode som brukes. Uten justering for feildosering av den overskytende odds ratio var 1,51 Gy
– (95% KI 0,53, 3,86), som ble redusert med 13% når regresjon-kalibreringsjustering ble brukt, 1,31 Gy
– (95% KI 0,47 , 3,31). En Monte Carlo maximum likelihood metoden ga et overskudd odds ratio på 1,48 Gy
– (95% KI 0,53, 3,87), ca 2% lavere enn den ujusterte analyser. Den Bayesian Fremgangsmåten ga en maksimal bakre overkant odds-forhold på 1,16 Gy
– (95% BCI 0,20, 4,32), 23% lavere enn den ujusterte analyse. Det var signifikante borderline (
p
= 0,053 til 0,078) indikasjoner på nedadkrumning i doserespons, avhengig av justerings metoder som brukes. Det var også border signifikant (
p
= 0,102) modifiserende effekter av kjønn på stråledosen trend, men ingen vesentlige modifiserende effekter av alder på tidspunktet for ulykken, eller alder på screening som modifiserings av doserespons (
p
.. 0.2)
Konklusjoner
i sammendraget, relativt lite bidrag fra udelt klassisk dose feil i denne studien gir forholdsvis beskjedne effekter på regresjonsparametrene
Citation: Little MP, Kwon D, Zablotska LB, Brenner AV, Cahoon EK, Rozhko AV, et al. (2015) Effekt av usikkerheter i Exposure Assessment på skjoldbrusk Cancer Risk blant personer i Hviterussland Exposed som barn eller ungdom på grunn av Tsjernobyl-ulykken. PLoS ONE 10 (10): e0139826. doi: 10,1371 /journal.pone.0139826
Editor: David O. Carpenter, Institute for Health Miljøvern UNITED STATES
mottatt: 15 juni 2015; Godkjent: 16 september 2015; Publisert: 14 oktober 2015
Dette er en åpen tilgang artikkel, fri for all opphavsrett, og kan bli fritt reproduseres, distribueres, overføres, endres, bygd på, eller brukes av alle for ethvert lovlig formål. Arbeidet er gjort tilgjengelig under Creative Commons CC0 public domain engasjement
Data Tilgjengelighet: På grunn av etiske restriksjoner, anonymiserte data kan bare gis på forespørsel med forholdene behagelig til IRBs av det republikanske Research Center for Stråling Medisin og human Ecology, Gomel, Hviterussland, Columbia University /UCSF, NCI. På NCI, det må formaliseres gjennom tekniske Transfer Center. Denne studien involverte mennesker og for å beskytte personvernet til deltagerne, vil dataforespørsler bli vurdert av NCI DCEG data Repository Committee. Forespørsler kan rettes til [email protected]
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av egenutført Research Program av National Institutes of Health, National Cancer Institute, Division of Cancer Epidemiology og genetikk. Dr Zablotska arbeid støttes av NCI kontrakt NO1-CP-21178 og NCI gi 5K07CA132918
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
det overskytende forekomst av skjoldbruskkjertelkreft i Ukraina og Hviterussland observert noen år etter Tsjernobyl-ulykken anses å være i stor grad et resultat av
131I løslatt fra reaktoren [1], og overskuddet er særlig stor blant de som utsettes i barndommen [ ,,,0],2-4]. Skjoldbruskkjertelkreft ble også økt i enkelte utsatte grupper av opprydding arbeidere, men økningen var hovedsakelig knyttet til deres bolig eksponering
131I [5].
Det amerikanske National Cancer Institute, i samarbeid med ulike eksterne grupper forskere, initiert to kohort screening studier av barn og unge som er utsatt for Tsjernobyl nedfall i Ukraina og Hviterussland for å bedre forstå de langsiktige helseeffekter av eksponering for radioaktive iodines. Det har vært en rekke analyser av disse kohortene [3, 4, 6], som dokumenterer betydelig økt risiko for skjoldbruskkjertelkreft i forhold til
131I thyroid dose. Estimering av lav dose og lavdose-rate risiko medfører ekstrapolering av risiko fra utsatte grupper på mye høyere doser og doserater. Systematiske og tilfeldige dosimetriske feil har en stor innvirkning på dette ekstrapolering [7]. Såkalte klassisk feil er den mest alvorlige av disse, og generelt føre til en skjevhet mot null av dose-respons trend, mens Berkson feil vanligvis ikke resultere i partisk estimater av dose-respons trend for modeller med Normal feil struktur [7]. Imidlertid vil Berkson feil forventes å øke standardfeil av effektestimater [7-9]; som understreket av Stram
et al
. [9] inflasjons i usikkerhet i parameterestimatene når feilen er rent Berkson er tilfelle uavhengig av om feilene er delt eller udelt. I den japanske atomic bombe overlevende dose feil er antatt å være en blanding av klassisk og Berkson i form [10, 11], mens mer rent Berkson feil er antatt å dominere dose usikkerhet i medisinske studier [12], og i mange yrkes seg [9]. Både klassisk og Berkson feil kan omfatte både en felles komponent, felles for alle individer i en gruppe, og en udelt del, unikt for et individ i en kohort. Stram
et al
. [9] og Simon
et al
. [13] har foreslått forskjellige metoder for å håndtere komplekse dosimetri systemer som medfører en kompleks blanding av delte og udelte feil. Usikkerhet i doser regnskap for delte og udelte feil har tidligere blitt anslått i Tsjernobyl-utsatte grupper [14, 15], og i enkelte andre grupper [13, 16]. Regresjon kalibrering, hvorved dosen anslaget i en hvilken som helst regresjon er erstattet med den forventede sann dose gitt dose anslaget målte, fungerer godt som en feilkorreksjonsmetode når feildosering er beskjeden, [7]. Full-sannsynlighetsmetoder kan være indisert når feildosering er mer omfattende. Det finnes to typer av full sannsynlighet metode, nemlig Monte Carlo sannsynlighet integrering (MCML) [17-19], og Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) [10, 20]. Begge disse fullsannsynlighetsmetoder fellesskap modellere sykdom i form av den «sanne» dose; i tilfelle av MCML profilen sannsynlighet, av den sanne dose betinget av den observerte dose er vurdert, og maksimert på vanlig måte [17, 18].
Høyaktivt thyroid kreft i Hviterussland-US screening var kohort tidligere analysert [4] med estimater individuelle determinis dose [21]. Stokastiske doseestimater har nylig blitt tilgjengelig [22], som gir fordelinger av mulige doseestimater for hver studiefaget, særlig ta fullt ut hensyn til felles og udelte feil. I denne artikkelen sammenligner vi regresjoner av dose på utbredelsen skjoldbruskkjertelkreft ved hjelp av estimatene stokastiske thyroid dose med de i studiet av Zablotska
et al
. [4] basert på determinis doser [21], og vurdere virkningen av disse endringene, samt justering for effekten av dose usikkerhet ved bruk av standard regresjon-kalibrering, MCML og Bayesiansk MCMC prosedyrer på skjoldbruskkjertelkreft risiko.
Data- og metoder
Study data
Den hviterussiske kohorten inkluderer 11,732 personer som var under 18 år gammel den 26. april 1986 og ble screenet for skjoldbruskkjertelkreft og andre skjoldbrusk sykdommer i 1996- 2004. De opprinnelige individuelle thyroid dose estimatene er basert på skjoldbruskaktivitetsmålinger foretatt innen 2 måneder etter ulykken ved hjelp av flere typer stråling detektorer holdt mot halsen, hvorfra
131I aktivitet i skjoldbruskkjertelen ble avledet; tilleggsinformasjon for dose estimering kom fra intervjudata om kosthold og plassering i den aktuelle perioden og miljø stråling aktivitetsmålinger [21, 22]. Det var unntakene på grunn av feil ID (
n
= 20), ikke kvalifisert alder (
n
= 114), dårlig kvalitet på direkte skjoldbrusk målinger (
n
= 90) ; og forsøkspersonene ble ikke intervjuet (
n
= 14). Vi har også ekskludert fra analyse 121 personer med før kirurgi for godartet skjoldbrusk sykdom, aplasi eller før skjoldbruskkjertelen, forlater studiepopulasjonen av N = 11,611 forsøkspersonene. Det var totalt 87 utbredte skjoldbrusk kreft tilfeller identifisert ved screening i denne undergruppen, akkurat som i data av Zablotska
et al
. [4]
Deter og stokastisk thyroid dose estimater
Beregning av skjoldbruskkjertelen dose på grunn av inntak av
131I inkluderer hensynet til flere eksponeringsveier:. (1) inntak av forurenset melk, som vanligvis er den viktigste reaksjonsveien, (2) inntak av forurensede melkeprodukter, (3) inntak av forurensede bladgrønnsaker, og (4) innånding av forurenset bakkenivå luft. Femti-ni parametre er involvert i beregningen dose.
For beregning av den deterministiske thyroid dose, idet hver av de 59 parametre er tilordnet en enkelt verdi (som kan eller ikke, kan variere fra individ til et annet), slik at bare en dose verdi (såkalt deterministisk) oppnås for hvert individ. For hele kullet ble de deterministiske skjoldbrusk doser på grunn av inntak av
131I funnet å variere fra 0,54 mGy til 33 Gy, med en aritmetisk gjennomsnitt på 0,58 Gy [21]. Nærmere om de grunnleggende forutsetninger og prosedyrer som brukes for determinisdoseberegningene er gitt i vedlegg A og i papir av Drozdovitch
et al
. [22].
For beregning av sannsynlighets thyroid dose ble sannsynlighetsfordelinger tildelt parametere involvert i beregningen. En Monte-Carlo-simulering prosedyren ble deretter benyttet for å oppnå fordelingen av stokastiske skjoldbrusk dosene [22]. Denne fremgangsmåten er lik og generelt i samsvar med den to-dimensjonale (2D) Monte Carlo-metoden [13]. For en bestemt dose realisering noen av modell parameterverdier var i vanlig blant medlemmer av undergrupper, dvs.
deles
blant fagene disse gruppene, noe som tyder på at en feil gjort i denne parameteren ble delt av alle fag som det anvendt. Twenty emne uavhengig, eller
delt
, parametre ble identifisert i doseberegnings prosedyrer som brukes i vår studie. De er parametere for den økologiske modellen som beskriver tidsmessige variasjonen av bakken, luft og matvarer forurensning med
131I og
131I aktivitet i skjoldbruskkjertelen. Andre usikkerheter ble ansett for å være gjenstand avhengig, eller
udelt
. Tjue åtte parametrene som brukes for doseberegninger ble ansett for å være udelte feil relatert til målinger av
131I aktivitet i skjoldbruskkjertelen (7 parametre), skjoldbruskkjertelen masse (en parameter), biokinetic modeller av jod i kroppen (4 parametre), og upresise svar på spørsmål gitt under det personlige intervjuet (16 parametre). Elleve parametre av doseberegningsrutinene som ble ansett å være nøyaktig kjent. Disse inkluderer radioaktiv nedbrytning konstanten
131I, energi pr nedbrytning av
131I absorbert i skjoldbruskkjertelen, fraksjon av inntatt
131I overført til blod, og forsinkelse mellom melking og forbruk av sju typer av melk og melkeprodukter som samt mellom høsting og forbruk av bladgrønnsaker. Nærmere om den generelle formen av prosedyrene som brukes er gitt i vedlegg A og i papir av Drozdovitch
et al
. [22].
Ett tusen sett med stokastiske skjoldbrusk doser fra
131I inntak ble beregnet for de 11,732 hviterussiske kohort medlemmer [22]. Den globale aritmetisk gjennomsnitt av individuelle gjennomsnittsskjoldbrusk doser for hele kullet var 0,68 Gy. Det aritmetiske gjennomsnittet av 1000 individuelle stokastiske skjoldbrusk doser varierte fra 0,54 mGy til 39 Gy. Usikkerhetene i skjoldbruskkjertelen dose ble drevet av udelte feil knyttet til anslagene for verdier av
131I aktivitet i skjoldbruskkjertelen og skjoldbruskkjertelen massen av faget; bidraget av delte feil til den totale usikkerheten var liten. Den geometriske standardavvik på stokastiske doser varierte mellom kohort medlemmer 1,33 til 5,12 med en aritmetisk gjennomsnitt på 1,76 og et geometrisk gjennomsnitt på 1,73. De største geometriske standardavvik (GSD) var assosiert med liten
131I aktivitet i skjoldbruskkjertelen. Det erkjennes at usikkerheten knyttet til instrumental thyroid dose verdi kan ha blitt grovt undervurdert, hvis det er grunn til å tro at: (1) personen som ble intervjuet ikke var studiefaget med den tildelte direkte thyroid måling, eller (2 ) eksperimentelle eller skrivefeil ble gjort under direkte thyroid måling eller dens behandling. Men, for å vurdere doser til alle forsøkspersonene på samme måte, ble det antatt at den direkte thyroid målingen er riktig utført og behandlet, en antagelse begrunnes med svært lite antall utelukkelser på grunn av dårlig kvalitet på direkte skjoldbrusk målinger (
n
= 90).
aritmetisk gjennomsnitt
på 1000 individuelle
stokastiske
doseestimater [22] og
determinis
doseestimater [21] brukes av Zablotska
et al
. [4] er i hovedsak de samme for de fleste forsøkspersonene (se figur 4 i Drozdovitch
et al
. [22]). Det er imidlertid små forskjeller som for en stor del på grunn av den asymmetriske naturen til log-normal fordeling av
individuelle stokastisk
doser, og for en liten del av forskjeller i den måte på hvilken de to sett av dosene var beregnes, for eksempel:
-. Den måten som bakgrunnen på grunn av den ytre og indre forurensning av det menneskelige legeme til det signal registreres av strålingsdetektoren brukt i den direkte skjoldbruskkjertelen målingen ble tatt i betraktning,
-. Usikkerheten er tilordnet til datoen for måling, noe som påvirker den økologiske aktiviteten til
131I i skjoldbruskkjertelen ved måletidspunktet, og følgelig forholdet mellom målt til økologisk
131I aktivitet som definerer
instrumental
thyroid dose; og Selge
-. Godtgjørelses av matvareforbruk for forsøkspersonene med ren hukommelse husker.
Dose feil modell
dosimetrisystem estimering systemet har en stokastisk design for å modellere delte feil, og tar høyde for usikre doserelaterte parametere. Ved hjelp av dette systemet, produserte vi 1.000 simuleringer av fordelingen av thyroid dose for alle forsøkspersonene. Regresjon kalibrering fortsatte ved å bruke gjennomsnittet av disse 1.000 individuelle stokastisk dose erkjennelser, snarere enn (deterministisk) sentrale anslag, i regresjonene på dose. Som er standard, for regresjon kalibrering dose feiljustering vi brukte det aritmetiske gjennomsnittet av utvalget på 1000 stokastisk dose erkjennelser for hver enkelt (som tilnærmet forventning om den sanne dose for hver enkelt betinget av all dosimetri informasjon og andre parametere) som plug-in estimat av de virkelige doser. Profilen Sannsynligheten ble utledet ved å integrere sannsynligheten over disse dose 1000 simuleringer. Enten du bruker regresjon kalibrering (aritmetiske middel doser) eller MCML, ble parameterestimater innhentet via maksimal sannsynlighet, og profil sannsynlighet tillit grenser avledet på vanlig måte [23]. Bayesiansk MCMC Fremgangsmåten er litt forskjellige, og er beskrevet i mer detalj i Vedlegg B. I motsetning til regresjon kalibrering, både Bayesian MCMC og MCML fremgangsmåter innebærer bruk av 1000 realisasjoner av hele kullet dose snarere enn 1.000 individuelle stokastisk dose erkjennelser for hvert kull medlem. Det bør understrekes at disse kohort dose erkjennelser er ikke uavhengige mellom individer. På grunn av den ganske annerledes natur modell, rapporterer vi avvik informasjon kriteriet (DIC) [24] i tabell 1 for de passer av den bayesianske modellen. For å kunne vurdere kjede konvergens også antatt at det er Gelman-Rubin statistikken [25], ellers kjent som potensielle skalaen reduksjonsfaktor (PSRF), utledet som kvadratroten av den bakre marginale variansen til den innenfor-kjeden varians for hver parameter når flere kjeder benyttes; Dette vil være nær en hvis de mange kjedene er nær konvergens.
Alle modellene har underliggende prisene justert for alder (behandlet kategorisk), kjønn og fylke.
Thyroid kreftrisiko modellen
den primære statistiske modellen som ble brukt var en logistisk modell av odds ratio (OR), der sannsynligheten for faget
i
med alderen på screening
en
, kjønn
s
, alder eksponering
e
på tidspunktet for ulykken (1986) og med ekte thyroid dose
D
, blir en sak av skjoldbruskkjertelkreft er gitt ved: (1)
[alderen på eksponering,
e
, og alder ved screening,
en
, er omtrent sentrert ved å trekke frem sine omtrentlige middelverdier i dataene, nemlig 8 og 22 år, henholdsvis; dette letter konvergens av iterativt-reweighted minste kvadraters algoritme brukes til å maksimere sannsynligheten [23]]
Etikk erklæringen
Dataene ble arrangert på tre samarbeidende institusjoner:. republikanske Research Center for Stråling Medicine and human Ecology, Gomel, Hviterussland, Columbia University /University of California San Francisco (UCSF), og National Cancer Institute (NCI). Alle fag undertegnet et informert samtykkeskjema, og undersøkelsen ble gjennomgått og godkjent av de institusjonelle gjennomgang styrene i de deltakende institusjonene i både Hviterussland (Institutional Review Board of republikanske Research Center for Stråling Medicine and Human Ecology, Gomel) og USA (Special studier Institutional Review Board of National Cancer Institute). Vi innhentet skriftlig informert samtykke fra de pårørende, vaktmester, eller foresatte på vegne av mindreårige /barn som deltok i studien. De institusjonelle gjennomgang styrene i begge land (Hviterussland, USA) godkjent samtykket prosedyren. Dataene ble avidentifisert før de overføres til USA deltakende institusjonene. Nøkkelen til data eksisterer i Hviterussland, men amerikanske forskere ikke har tilgang til den når som helst. Anonymiserte data kan leveres på forespørsel med forholdene behagelig til de tre partiene (republikanske Research Center for Stråling Medicine and Human Ecology, Gomel, Hviterussland, Columbia University /UCSF, NCI). På NCI, det må formaliseres gjennom tekniske Transfer Center. Denne studien involverte mennesker og for å beskytte personvernet til deltagerne, vil dataforespørsler bli vurdert av NCI DCEG data Repository Committee. Forespørsler kan rettes til [email protected].
Resultater
Sammenligning av effekten av revisjon til dosimetri
Tabell 1 viser at bruk av en enkel lineær kobling i logistisk modell (1), er det en meget statistisk signifikant økende dose-respons (
p
0,001) for alle sett av doseestimater. Dose-respons ved hjelp av ulike sett av doseestimater er vist i figur 1.
Modellene er justert for alder (behandlet kategorisk), kjønn og oblast i referanse. Stiplet rød linje viser odds ratio = 1. Den nederste panelet viser lavere dose ( 0,5 Gy). Del av doserespons
Sammenligning av effekten av ulike justeringer for dose feil i logistisk modell
Tabell 1 viser at uten justering for feildosering av det overskytende odds ratio (EOR) er 1,51 Gy
– (95% KI 0,53, 3,86), og dette er noe redusert (med ca 13%) hvis regresjon -calibration justering (aritmetisk gjennomsnitt på 1000 individuelle stokastisk doseestimater) brukes, 1,31 Gy
– (95% KI 0,47, 3,31). Standard feil er også nesten upåvirket av justering for dose feil. En Monte Carlo maximum likelihood metoden gir en EOR på 1,48 Gy
– (95% KI 0,53, 3,87), ca 2% lavere enn de ujusterte dose estimater (tabell 1). Den Bayesiansk metode gir en maksimal posterior EOR på 1,16 Gy
– (95% BCI 0,20, 4,32), ca 23% lavere enn de ujusterte dose estimater (tabell 1). Men i motsetning til regresjon kalibrering, er litt bredere konfidensintervaller på parametrene. Den lineære bayesianske modellen
α
koeffisient har PSRF av 1,027, mens for de lineære-eksponentiell Bayesianske modeller
α
koeffisient har PSRF 1,006 og
γ
koeffisient har PSRF 1,008 -alle indikerer tilfredsstillende konvergens. Det var ingen indikasjoner på manglende konvergens for andre typer dose feilretting modell (regresjon kalibrering, MCML). Tabell 1 viser at det er tilnærmet signifikant (
p
= 0,057 til 0,078), indikasjoner på nedadkrumning i dose-respons, avhengig av justerings metoder som brukes. Det er også border signifikant (
p
= 0,102) modifiserende effekter av kjønn på EOR, med menn som har markert høyere stråling risiko (tabell 1). Tabell 1 viser at effektene av alder på tidspunktet for ulykken eller alder ved screening som modifiserende midler for stråle dose-respons er generelt ikke statistisk signifikant (
p
0,2). Figur 2 viser de svake indikasjoner på reduksjon av overflødig odds ratio med økende alder på tidspunktet for ulykken.
For øvrig som figur 1.
Diskusjoner
Re-analyse av prevalens data fra Hviterussland og USA thyroid screeningundersøkelse, og ved hjelp av sett av stokastiske doseestimater, viser at det er en svært statistisk signifikant økende dose-respons (
p
0,001) , bekreftet resultatene fra en tidligere analyse av dette datasettet [4]. Bruken av aritmetisk gjennomsnitt (regresjon kalibrering)
vs
determinis thyroid dose estimater resultert i relativt beskjedne forskjeller i regresjon risikoestimater. Justering av regresjon for feildosering ved bruk MCML ga små reduksjoner i stråling risikoestimater i forhold til de deterministiske anslag, mens du bruker regresjon kalibrering eller MCMC resulterte i noe mer betydelige reduksjoner i strålingsrisiko. Justering av regresjonslinjen for feildosering ved bruk av full likelihood metoder noe forstørret parameter konfidensintervaller.
Det er generelt anerkjent at dosemålingsfeil kan endre hovedsakelig form av strålings dose-responskurve [26], som er avgjørende for fremskrivning av risikoen ved høy dose og høydose-priser til de på lave /moderate doser og lave doserater. Regresjon kalibrering [7], som innebærer substitusjon av «estimert dose» av forventning om den «sanne dose» gitt den estimerte en, har vært mye brukt i japansk atombomben overlevende data [27-32]. Som understreket av Carroll
et al
. [7], er dette en omtrentlig fremgangsmåte i ikke-lineær dose-virkningsforhold, som fører til rimelige korrigerte punktestimater av modellparameterne når feilene er for stor, men ikke fullt ut tar hensyn til alle de variasjon indusert av målefeil . Ulike full sannsynligheten metoder, særlig Bayesian MCMC og MCML metoder er mer hensiktsmessig når feil er større. En tilpasset Bayesiansk metode for korreksjon for målefeil-to-trinns Bayesiansk metode-har blitt brukt til montering av gener relative risikomodeller til de japanske atombomben overlevende kreft dødelighetsdata [10, 33, 34]. Bayesiansk tilnærming brukt i denne artikkelen er noe forskjellig fra de ovennevnte Bayesianske tilnærminger siden den foreslåtte tilnærmingen er basert på bayesiansk modell gjennomsnitt i stedet for målefeil modell tilnærming brukt ovenfor. Det er beskrevet i ytterligere lengde i Appendix B. Resultatene av en tilsvarende grad av justering når regresjon-kalibrering og diverse full sannsynlighet metoder brukes paralleller disse i mange andre strålings datasett [10, 17, 35, 36].
Et bemerkelsesverdig trekk ved foreliggende analyse er minimal effekt av justering for dose feil på anslagene thyroid kreft risiko. Den MCML Fremgangsmåten fører til en reduksjon i EOR 2%, regresjon kalibrerings resulterer i en reduksjon i EOR 13%, mens den Bayesian MCMC metode gir en reduksjon på 23%. I lys av de samlede usikkerhet i risikoestimatene vi ikke dømme at disse relativt beskjedne forskjeller av betydning. Alle tre metodene tar hensyn til blandede Berkson og klassisk feil i dose, som følge av den distinkte måling og estimering forbundet med skjoldbruskkjertelen masse og
131I thyroid aktivitetsmålinger. Nesten all usikkerhet er definert av udelte (klassisk) feil knyttet til feil i aktivitet
131I i skjoldbruskkjertelen og skjoldbrusk masse. Disse resultatene parallelt de i den uavhengige analysen av Ukraina thyroid prevalensdataene [36], hvor to forskjellige typer regresjon kalibrering og en Monte Carlo maximum likelihood metoden ble benyttet for å korrigere for mulige virkninger av dose feil, ingen som gjorde nevneverdig forskjell på doseresponstrend parametere. Dose usikkerheter er generelt større enn de i den parallelle ukrainske kullet [36]. Imidlertid årsakene til den relativt beskjedne virkningen med å justere for dose feil er i stor grad en følge av det faktum at disse feilene er fremdeles forholdsvis liten. Usikkerheten har et geometrisk gjennomsnitt GSD på 1,73 (vs 1,47 i Ukraina) og en høyere andel av
stokastisk
skjoldbrusk doser med en GSD større enn 2,0 (11% i denne studien vs 3,8% i Ukraina) [22] . En interessant (og betryggende funksjon) av foreliggende analyse, som med analyse av Ukraina thyroid prevalensdataene [36], er at regresjon kalibrering gir lignende resultater enten full-sannsynlighet metode (MCML, Bayesiansk MCMC), selv parameter konfidensintervall er noe bredere med en av de full sannsynligheten metoder (tabell 1).
det bør understrekes at studien er helt atskilt fra parallell studie i Ukraina, og dosimetriske gjenoppbygging er også av svært forskjellig form, som vi gjør klart i Metoder og over. Gitt forskjellene mellom de to datasettene, er en felles analyse ikke indikerte
prevalens skytende odds ratio at vi utlede av 1,31 Gy
-. (95% KI 0,47, 3,31) ved hjelp av regresjon-kalibrering (tabell 1) er noe lavere enn, men statistisk samsvar med (
p
= 0,12) det som kan utledes fra de japanske atomic bombe overlevende utsatt for ekstern stråling under 20 år, 3,07 Gy
– (90% KI 2,14, 4,14) [37]. Det er lavere enn (og marginalt statistisk uforenlig med (
p
= 0,04)) estimatet på 7,7 Gy
– (95% CI 2,1, 28,7) avledet fra en samlet analyse av fem barndomsutsatte grupper [38]. Men analysene av FNs vitenskapelige komité om virkningene av Atomic Radiation (UNSCEAR) [37] og Ron
et al
. [38] er basert på forekomst data, og tolkningen er derfor noe forskjellig fra utbredelsen risiko for at vi anslå. Ron
et al
. [38] også beregnet en samlet overskudd relativ risiko (ERR) /Gy noe som åpner for et ikke-null ERR på null dose (i hovedsak noe som åpner for en ekstra forskyvning i risiko uavhengig av stråledosen), som var 3,8 Gy
– (95 % CI 1,4, 10,7). Viktigere, samlet risiko i studiet av Ron
et al
. [38] er beregnet for befolkningsgrupper utsatt for eksterne ioniserende stråling (gamma og røntgen), mens i vårt analyserer den viktigste komponenten i stråledosen (95%) ble på grunn av interne eksponeringer til
131I.
Vi observerte grense betydelige indikasjoner på nedadkrumning (med andre ord, en progressiv reduksjon med økende dose i den oppadgående helling av ERR, i stedet for negativ helning) i dose-respons (
p = 0,057 til 0,078
tabell 1), i samsvar med tidligere funn i denne kohort av Zablotska
et al
. [4]. Skjoldbruskkjertelen er kjent for å være en av de mest radiosensitive organer med hensyn til kreftrisiko [37], i særdeleshet er det rikelig litteratur som dokumenterer overskudd tyreoideacancer etter eksponering for ekstern stråling i barndommen [38]. Den samlet analyse av Ron
et al
. [38] indikerte at generelt tyreoideacancer oppviste en lineær dose-respons, med indikasjoner på en reduksjon av risiko ved høye doser ( 20 Gy). Men analysene av Ron
et al
. [38] var alle i skjoldbruskkjertelen kreftforekomst, og så kan ikke være direkte sammenlignbare med utbredelsen analyse utført her. Mer nylig Sigurdson
et al
. [39] og Veiga
et al
. [40] likeledes observert en reduksjon i thyroid kreft dose-respons, men til en mye høyere dose, fra omtrent 20 Gy, i studier av pasienter behandlet med radioterapi for første primær cancer i barndommen. En fersk oppdatering av solid kreftforekomst i LSS kohorten indikerte mulig utflating av doserespons ved doser på ca. 2 Gy eller mer [41]. Cardis
et al
. også observert en omsetning i dose-respons over ca 5 Gy i en case-control studie av Tsjernobyl-utsatte barn i Hviterussland og Russland [42]. Som sådan, omsetningen som vi, Zablotska
et al
. [4] og Cardis
et al
. [42] observere, og til en noe lavere dose, på mindre enn 5 Gy (fig 1), er noe uvanlig. Analyse av den rådende skjoldbrusk kreft i Ukraina ga ikke signifikante indikasjoner på nedbøyning [3], funnene gjenspeiles også i analysen justert for feildosering ved hjelp av regresjon kalibrering eller MCML metoder (
p
= 0,102 til 0,112) [36 ].
det var på det meste svake indikasjoner på reduksjon av relativ risiko med økende tid etter ulykken (tabell 1). Det er noen indikasjoner på eventuelle avdrag på skjoldbruskkjertelkreft relativ risiko med økende tid etter eksponering blant de som utsettes i barndommen [38, 43, 44]. Det er sannsynlig at vår årsklasse, med oppfølging begrenset til en relativt smal tidsintervall, 1996-2004, ca 10-18 år etter Tsjernobyl-ulykken, mangler makt til å oppdage slike nedgangstider i risiko, som i alle fall ikke ville være forventet før 15-19 år etter ulykken [38]. Vi observerte svake og statistisk ikke-signifikant (
p
0,2) indikasjoner på varianter av overflødig odds ratio med alder ved screening (tabell 1). [22].
