Abstract
Å være en høyt industrialiserte land med en av de høyeste mannlige lungekreft dødelighet i Europa, er Belgia en interessant studie område for lungekreft forskning. Denne studien undersøker geografiske mønstre i lunge kreftdødelighet i Belgia. Mer spesifikt det sonder inn bidraget fra enkelte så vel som areal-nivå egenskaper til (sub-distrikt mønstre i) lungekreft dødelighet. Data fra folketellingen i 2001 er knyttet til registerdata fra 2001 til 2011 er brukt, velger alle belgiske innbyggere i alderen 65 + på tidspunktet for tellingen. Individuelle egenskaper inkluderer utdanning, bolig status og hjemme eierskap. Urbanicity, ledigheten, som benyttes i gruvedrift og ansatt i andre høyrisikoindustrier prosentprosent inngår som sub-distriktet egenskaper. Regional variasjon i kreftdødelighet lunge på under distriktsnivå er beregnet med direkte alders standardiserte dødelighet. Sammenhengen mellom lungekreft dødelighet og individuelle og områdets egenskaper, og deres innvirkning på variasjonen av sub-distriktet nivå er beregnet med multilevel Poisson-modeller. Vesentlige sub-distriktet variasjoner i lungekreft dødelighet er observert. Individuelle egenskaper forklare en liten del av denne variasjonen, mens en stor del forklares ved sub-distriktet egenskaper. Personer med lav sosioøkonomisk status oppleve en høyere lungekreft dødsrisiko. Blant kvinner er en forening med lungekreft dødelighet funnet for sub-distriktet egenskaper urbanicity og ledighet, mens for kreftdødelighet menn lunge ble assosiert med ansatt i gruveprosentandel. Ikke bare individuelle egenskaper, men også området egenskaper er derfor viktige faktorer som bestemmer (regionale forskjeller i) lungekreft dødelighet
Citation. Hagedoorn P, Vandenheede H, Willaert D, Vanthomme K, Gadeyne S (2016) Regional ulikheter i Lung Cancer Dødelighet i Belgia i begynnelsen av det 21. århundre: den Bidrag av Individuell og Area-nivå sosioøkonomisk status og industriell eksponering. PLoS ONE 11 (1): e0147099. doi: 10,1371 /journal.pone.0147099
Redaktør: Yinping Zhang, Tsinghua University, Kina
mottatt: 9 juli 2015; Godkjent: 29 desember 2015; Publisert: 13 januar 2016
Copyright: © 2016 Hagedoorn et al. Dette er en åpen tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Data Tilgjengelighet:. Dataene er fra en folketelling bundet dødelighet oppfølgingsstudie og kan ikke gjøres tilgjengelig på grunn av personvern. Forskere kan få full tilgang til data ved å sende inn en søknad til Personvernkommisjonens Belgia. For å få tillatelse til å bruke data fra den belgiske folkeregisteret knyttet til folketellingsdata en autorisasjonsforespørsel (på nederlandsk eller fransk) må sendes til den belgiske Privacy kommisjonen. Forespørselen Fullmakten omfatter et søknadsskjema og andre former om datasikkerhet. De nødvendige skjemaer for anmodningen fullmakten kan lastes ned fra Personvernkommisjonens nettsted (www.privacycommission.be). Ved siden av informasjon om søkeren og en liste over forespurte data, bør be om godkjenning spesifisere hvorfor dataene fra folkeregisteret er nødvendig, for hvilken tidsperiode data vil bli lagret, og hvem som skal ha tilgang til dataene.
Finansiering: Denne forskningen ble finansiert av forsknings~~POS=TRUNC Flandern (FWO) (Grant G025813N). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Lungekreft er en av de vanligste kreftformene i verden. I 2002 anslagsvis 1,18 millioner lungekreft dødsfall ble registrert, sto for 18% av kreftdødsfall og 2% av total dødelighet [1]. I Belgia er lungekreft dødeligheten relativt lav blant kvinner, men stadig voksende og forventes å øke i fremtiden [2]. Belgian men har de høyeste lungekreft dødelighet i Vest-Europa [3]. Belgia er et tett befolket område med en av Europas høyeste nivåene av luftforurensning [4] og en høy konsentrasjon av industri utgjør en risiko for luft, vann og jord kvalitet [5]. Denne høy-risiko innstillingen gjør Belgia en interessant studie område for videre forskning på lungekreft epidemien.
Flytte utover den generelle landsnivå mønster gjennom å utforske geografiske forskjeller i et land gir verdifull innsikt i at risikoområder og bestander og kan identifisere mulige risikofaktorer for økt lungekreft dødelighet. En fersk studie identifisert regional variasjon i forekomsten av lungekreft i Belgia [6], men lite er kjent om regional variasjon i lunge kreftdødelighet og dens underliggende determinanter. Denne studien har derfor som mål å undersøke geografiske mønstre i lunge kreftdødelighet i Belgia på en sub-distriktet nivå og ønsker å sondere inn bidraget fra enkelte så vel som areal-nivå egenskaper til disse geografiske mønstre. Dataene består av en unik og uttømmende datasett basert på individuelt knyttet folketelling dødelighet oppfølgingsdata for total de jure befolkningen i Belgia. Dette gjør oss i stand til å studere effekten av individuelle og område-nivå sosioøkonomisk status (SES) og industriell eksponering på lungekreft dødelighet, både på individ- og under distriktsnivå.
Når det gjelder individuelle sosioøkonomiske kjennetegn, flere studier har funnet en sterk sosioøkonomisk gradient i lungekreft forekomst og dødelighet med økt risiko blant personer med en lavere SES [7,8]. I tillegg, på individuelt nivå, flere arbeidskreftfremkallende midler er blitt assosiert med lungecancer, herunder asbest, arsen, beryllium, kadmium, krom, nikkel, silika og dieselmotor eksos [9,10]. Forskjeller i livsstil, spesielt røyking, og yrkesmessig eksponering er mulige veier gjennom hvilke individuelle egenskaper kan påvirke lungekreft dødelighet [8].
På regionalt nivå er det tre hovedfaktorer som resulterer i regionale dødelighets variasjoner. Den første er den kompositoriske effekten av individuelle egenskaper, der personer med visse egenskaper er gruppert romlig [11]. For det andre kontekstuelle sosioøkonomiske kjennetegn ved nabolaget og levende miljø synes også å påvirke helse og total dødelighet, uavhengig av individuell SES [12,13]. Denne effekten av SES-området har også blitt funnet for kreft dødelighet [14-16] og lungekreft dødelighet [14,16-18], selv om noen studier har funnet liten eller ingen effekt av deprivasjon område på lungekreft dødelighet [15,19] . For det tredje kan fysiske miljøfaktorer føre til regionale ulikheter i lunge kreftdødelighet. Personer som bor nær industrianlegg, spesielt rundt metall industri, sementfabrikker og skipsverft, vanligvis opplever økt lungekreftrisiko [20]. Innbyggere i kullgruve områder ble funnet å ha økte nivåer av lungekreft dødelighet samt [21]. På den annen side, gjorde noen studier ikke finner en klar sammenheng mellom industriell forurensning og lungekreft [22,23]. Innenfor Belgia, har eksponering for kadmium fra lokale sinksmelteverkene vært assosiert med økte nivåer av kreftforekomst lunge blant innbyggerne i Nordøst Belgia [24].
Det har vært rikelig med studier som ser på effekten av enkelte SES [7, 8] og miljøforurensning på lungekreft dødelighet [20,24,25], men relativt lite er kjent om rollen området SES [17]. Få studier undersøkte alle tre faktorer på samme tid i forhold til lungekreft dødelighet, selv om å studere individuelle og område-nivå egenskaper kan gi verdifull informasjon om sykdom etiologi og utsatte områder og befolkninger. Vår uttømmende datasett tillater oss å studere felles effekter av individuelle og området SES og industriell eksponering på lungekreft dødelighet i Belgia. Et første mål er å identifisere sub-distriktet nivåvariasjoner i lungekreft dødelighet; Et annet mål er å gi forklaringer på de observerte mønstre ved å tallfeste bidrag fra enkelte SES, urbanicity, under distriktsnivå ledigheten og ansatt i gruvedrift og i andre høyrisikoindustrier andel.
Materiale og metode
data~~POS=TRUNC
dataene består av en kobling mellom folketellingen i 2001 og registrere data på overlevelse status, utvandring status og føre-of-death informasjon for perioden 1 oktober 2001 til 31. desember 2011 . dataene dekker hele de jure befolkningen i Belgia og ta alle lungekreftdødsfall (definert av ICD-10-kodene C33-C34) fra 2001 til 2011 i betraktning. Som de fleste lungekreftdødsfall skje på eldre aldre, er studiepopulasjonen er begrenset til menn og kvinner i alderen 65 år og eldre. Utvalgsstørrelsen består av 1,742,356 personer (714,535 menn og 1,027,821 kvinner) og 36,099 lungekreft dødsfall (28,883 menn og 7,216 kvinner). Denne studien ble godkjent av den belgiske kommisjonen for beskyttelse av personlige opplysninger. Individuell rekord sammenhengen mellom folketellingen og registrere data ble gjennomført av Statistisk Belgia, offentlig etat som har ansvaret for belgiske nasjonale statistikker. Datasettet ble anonymisert av Statistisk Belgia før den ble gjort tilgjengelig for forskning. All personlig identifiserbar informasjon ble dermed fjernet fra datasettet før analysen.
Enhet for analyse
Den geografiske analyseenhet som brukes i denne studien er det sub-distriktet, et manuelt konstruert romlig enhet til aktiver skillet mellom urbane og ikke-urbane områder og samtidig sikre geografiske enheter som er store nok for robuste analyser. Utgangspunktet er forvaltningsområdet ( «arrondissement») (N = 43), en romlig nivå mellom fylker og kommuner, tilsvarende Eurostat Nomenklatur for territoriale enheter for statistikk (NUTS) nivå 3. Vi identifiserte urbane områder ved hjelp klassifisering av belgiske storbyområder med Luyten og Van Hecke (2007). Basert på morfologiske og funksjonelle kriterier (for eksempel befolkningstetthet, arealbruk, og pendler strømmer) de avgrensede 18 urbane tettbebyggelser i Belgia [26]. Hvis et distrikt inneholder en urban tettbebyggelse, inndelt vi distriktet til en urban og en ikke-urbane sub-distriktet. Som distriktet Hasselt inneholder to urbane tettbebyggelse, er en egen urban sub-distriktet konstruert for hvert tettbebyggelse. Store byområder (for eksempel Antwerpen og Liege) er videre inndelt i to urbane underdistrikter, en som inneholder den indre byen, og en som inneholder de omkringliggende tettbebyggelse. Brussel er delt inn i to urbane underdistrikter, en som inneholder den «indre by» og den andre «ytre by». Distrikter som ikke inneholder en urban tettbebyggelse er ikke videre deles og er klassifisert som ikke-urbane. Det er tre par av tilstøtende ikke-bydeler som har et relativt lite antall innbyggere (Diksmuide og Veurne, Bastogne og Marche-en-Famenne, Arlon og Virton). Disse parene er gruppert sammen for å sikre at hver romlig enhet inneholder minst 50.000 innbyggere. På denne måte blir totalt 68 områder avgrenset, av hvilke 28 er klassifisert som urban og 40 som ikke-urbane (figur 1). Antall lungekreftdødsfall og årsverk ved sub-distriktet varierer fra 18 dødsfall og 34,326 årsverk i kvinner (Philippe) til 1.064 dødsfall og 211,356 årsverk i menn (sentrale byen Antwerpen)
Kartografi.: Didier Willaert
Måling av individuelle egenskaper.
Det er flere indikatorer for individuell SES, inkludert utdanning, inntekt, yrke og bolig status [27], selv om en kombinasjon av variabler inn en indeks kan brukes, så vel [28]. Denne studien måler individuelle SES ved hjelp av informasjon fra folketellingen i 2001 på utdanning, bolig komfort og hjem eierskap. Utdanning fanger kunnskaper og ferdigheter, inntekt og bolig komfort og hjem eierskap fangst materielle ressurser [27]. Hver indikator måler dermed et annet aspekt av SES, fange SES mer treffende [28].
Som de fleste individer i alderen 65+ ble pensjonert, sysselsetting status ble ikke inkludert. Utdanning er basert på høyeste utdanningsnivå oppnådd, og er inndelt i fire grupper basert på International Standard Classification of Education (ISCED): (1) grunnskole eller mindre (ISCED 0-1); (2) opplæringen (ISCED 2); (3) øvre og etter videregående opplæring (ISCED 3-4); og (4) høyere utdanning (ISCED 5-6). Bolig komfort er et vektet indikator basert på antall store reparasjoner som trengs, boareal, antall soverom og fasiliteter. Bolig komfort er klassifisert i fem kategorier: lav kvalitet; grunnleggende kvalitet; god kvalitet; god kvalitet og romslige; og høy kvalitet og romslig [29]. Hjem eierskap er en dummyvariabel som indikerer om en person er leietaker eller eier. Å være gift er vist å ha en beskyttende effekt på kreftrisikoen [30]. Sivilstand (gift /ikke-gift) er derfor inkludert som en kontrollvariabel sammen med alder i år i 2001.
Totalt 473,067 personer (27,2%) har en manglende verdi på en av de enkelte SES variabler. Lungekreft dødelighet for personer med manglende data om utdanningsnivå og /eller hjemme eierskap er litt høyere og lavere, sammenlignet med referansegruppen (resultater ikke vist), mens personer med manglende informasjon om komfortnivå viste ikke signifikant forskjellig dødelighet priser. Men blant personer med manglende verdier ikke vesentlig endre modell resultater, og de ble derfor ekskludert. Som et resultat av den endelige studiepopulasjonen består av 1,269,289 individer (543,407 menn og 725,882 kvinner).
Måling av sub-distriktsnivå egenskaper.
urbanicity, ledighetsraten, andelen gruvearbeidere og andel andre høyrisikoindustrier er inkludert som variabler på under distriktsnivå. Urbanicity er angitt med en dummyvariabel (urban /ikke-urban). Under distrikter tilhører en urban tettbebyggelse som definert av Luyten og Van Hecke (2007) er klassifisert som urbane. Underdistriktene utenfor en urban tettbebyggelse er klassifisert som ikke-urbane. Arbeidsledigheten er inkludert som en proxy for området deprivasjon, og beregnes med antall arbeidsledige personer i prosent av den totale arbeidsstyrken basert på folketellingen i 2001. Arbeidsledigheten er uttrykt i kvartiler; hvert kvartil omfatter omtrent like mange områder
Miljø eksponering for industriell forurensning er anslått gjennom andel av næringer som anses høyrisikoindustrier per sub-distriktet, målt ved to variabler. andelen av sysselsatte befolkningen sysselsatt i gruvedrift, og andelen av den sysselsatte befolkningen sysselsatt i andre høyrisikoindustrier. Å innlemme lag tid mellom eksponering og sykdomsutbruddet, er begge variablene basert på situasjonen i 1981. Variablene ble bygget ved hjelp av en fire-trinns prosedyre. Først blir den totale befolkningen sysselsatt i industrien bestemmes av sub-distriktet. For det andre er manuelle arbeidere i bergverksdrift og i andre høyrisikoindustrier identifisert som jobber i enten gruvedrift eller høyrisiko industrier henholdsvis, mens ikke-manuelle arbeidere ikke. Ahrens og MERLETTI [10] konstruert en liste over bransjer og yrker med kjent risiko for lungekreft, inkludert gruvedrift; gassproduksjon; asbest produksjon; metall industri; skip, kjøretøy og jernbane produksjon; bygningsarbeidere og malere. Kulldriften er den viktigste gruveindustrien i Belgia, men kull er ikke bekreftet som et kreftfremkallende stoff av IARC [31] er heller ikke inkludert i listen av Ahrens og MERLETTI. Kullstøv på den annen side, ikke inneholder flere kreftfremkallende stoffer blant annet sink, arsen og kadmium [32] og kan utsette lokale innbyggere til miljøforurensning gjennom luft eller vann [21]. Kulldriften er derfor lagt til gruvetypene nevnt av Ahrens og MERLETTI (som inkluderer metall malm gruvedrift og utvinning av visse ikke-metalliske mineraler). De øvrige næringer på sin liste er kategorisert som andre høyrisikoindustrier. Tredje, totalt antall sysselsatte i gruvedrift, totalt antall sysselsatte i andre høyrisiko bransjer og totalt sysselsatte befolkningen aggregeres av sub-distriktet. Fjerde, er andelen sysselsatte i gruvedrift per distrikt beregnet ved å dividere totalt antall manuelle arbeidere involvert i gruve av de sysselsatte befolkningen. Den prosentvise ansatt i andre høyrisikoindustrier per distriktet er beregnet ved å dividere totalt antall manuelle arbeidere i andre høyrisikoindustrier av sysselsatte befolkningen. Begge variablene er kategorisert i kvartiler for å hjelpe tolkning.
Metoder
Først, for å få en oversikt over geografiske mønstre i lunge kreftdødelighet i Belgia, aldersstandardisert dødelighet (ASMR), direkte standardisert til 2001 belgiske befolkningen, ble beregnet ved sub-distriktet. De 95% konfidensintervall for ASMR ble beregnet på grunnlag av en gammafordeling, noe som er mer pålitelig når teller er små og variabel [33]. For det andre er det sammenheng mellom lungekreft dødelighet og individuelle og sub-distriktet egenskaper, og deres bidrag til geografiske dødelighetsforskjeller beregnet med multilevel Poisson-modeller. Som den hierarkiske datastrukturen og den ikke-uavhengighet observasjoner er treffende tatt i betraktning, vil multilevel modeller resultere i mer nøyaktige beregninger i forhold til single-level modeller [34]. Videre multilevel modeller tillater for estimering av sub-distriktet-nivå variasjon i lunge kreftdødelighet og for estimering av i hvilken grad individuelle og sub-distriktsnivå egenskaper kan forklare denne variasjonen [14]. En tilfeldig skjærings Poisson modellen brukes blant personer på nivå 1 og underdistrikter på nivå 2. logg over årsverk brukes som utlignet til å gjøre rede for ulike eksponeringstider. Modellen forutsetter at effekten av individuelle og sub-distriktet nivå egenskaper er lik på tvers av underdistrikter, mens lungekreft dødelighet på sub-distriktsnivå (tilfeldig aksen) er lov til å variere. Den gjennomsnittlige relative avvik (ARD) for hver modell blir oppnådd ved etter estimert [35], og brukes for å uttrykke den prosentvise avvik av understrøket-variasjon fra den totale lungekreft dødelighet [19]. Alle analyser ble utført ved bruk av Stata versjon 13.1 [36].
Alle modeller er gjennomført for menn og kvinner hver for seg, og er begrenset til folk i 65 år og eldre. Først blir null-modellen beregnes. Denne modellen er justert for alder bare og fungerer som referansemodell. I tillegg ble tre påfølgende modellene estimeres, hver kontrollert for alder og sivilstand. Modell 1 inkluderer individuell SES og utvides trinnvis ved å inkludere urbanicity og ledighetsraten (modell 2), urbanicity og høy risiko industri (prosent gruvearbeidere, og prosent andre høyrisikoindustrier) (modell 3). Modell 4 omfatter alle kovariater (individuell SES, urbanicity, ledighet og høy-risiko industri).
For å teste for robust av funnene, har flere utfyllende analyser er gjennomført. Modellene ble gjentatt for den innfødte befolkningen i Belgia; for enkeltpersoner bosatt i samme kommune i 1991 og 2001 (forutsatt en stabil bolig for over 10 år); og på kommunenivå. Dette gjorde ikke vesentlig endre resultatene, og heller ikke når modellene ble gjentatt, inkludert manglende verdier for enkelte SES, kodet som en egen kategori. I tillegg ble modeller for menn gjentas inkludert individuell okkupasjon i 1981. Denne analysen kan bare foregå for en undergruppe av den mannlige befolkningen (57%) som kan knyttes til 1981 census og hvor informasjon om okkupasjon var tilgjengelig. Menn ansatt som manuell arbeidstaker i andre høyrisiko bransjer har en betydelig høyere lungekreft dødsrisiko. Men den inkludering av enkelte yrkesmessig eksponering ikke påvirke resultatene for hver enkelt SES eller sub-distriktet egenskaper betydelig. Til slutt ble de modeller inkludert anvendes ved gruvedrift prosent gjentatt med ytterligere bryte ned gruvedrift inn i kullgruver og andre gruve typer. Resultater av de utfyllende analyser er tilgjengelig på forespørsel.
Resultater
Regional variasjon i lunge kreftdødelighet
De geografiske mønstre for lungekreft dødelighet i Belgia for menn og kvinner i alderen 65 + er visualisert i figur 2. kartene viser klare regionale forskjeller i lunge kreftdødelighet i Belgia, men også klare forskjeller i geografiske mønsteret for menn og kvinner. Blant menn en øst-vest mønsteret er synlig med høy lunge kreft dødelighet som ligger i øst i Belgia, mens blant kvinner med høy lunge kreft dødelighet tendens til å bli gruppert i byene. Brussel er en interessant sak som lungekreft dødeligheten er blant de laveste for menn og blant de høyeste for kvinner. Tabell 1 viser tilfeldig variasjon i kreftdødelighet lunge på under distriktsnivå. Null Modellen viser betydelig sub-distriktet-nivå variasjon for både menn og kvinner. Geografiske forskjeller i lungekreft dødeligheten er størst blant kvinner; deres gjennomsnittlige relative avvik (ARD = 22%) er høyere sammenlignet med menn (ARD = 8,8%).
* Direkte standardisert til 2001 belgiske befolkningen. Kilde: Belgisk 2001 census knyttet til folkeregisteret (2001-2011)
Association of enkelte SES med lungekreft dødelighet
Individuell SES er negativt assosiert med lungekreft dødelighet og personer med en høyere SES har en lavere risiko for lungekreft dødelighet (tabell 2 og tabell 3, modell 1). Sammenlignet med lavt utdannede menn, høyt utdannede menn har en betydelig lavere lungekreft dødsrisiko (MRR = 0,55 [95% KI 0,53 til 0,58]). Høyt utdannede kvinner har en lavere lungekreft dødsrisiko også (MRR = 0,82 [95% KI 0,73 til 0,92]), men kreftdødelighet lunge blant kvinner med en øvre- og etter videregående opplæring skiller seg ikke fra den til lav -educated kvinner. Menn som lever i god kvalitet boliger opplever lavere nivåer av lungekreft dødelighet sammenlignet med menn som lever i lav kvalitet boliger. Blant kvinner synes boliger trøst å ha liten sammenheng med lungekreft dødelighet. Eierskap av et hus på den annen side gir lavere lungekreft dødelighet blant kvinner (MRR = 0,65 [95% CI 0,61 til 0,69]) sammenlignet med kvinner som leier. En tilsvarende gunstig effekt av hjemme eierskap på lungekreft dødelighet er observert for menn (MRR = 0,76 [95% KI 0,74 til 0,79]). Sivil status for menn er ikke signifikant assosiert med lungekreft dødelighet, mens det for kvinner å være gift resulterer i en betydelig lavere lungekreft dødsrisiko (MRR = 0,78 [95% KI 0,73 til 0,83]).
Styring for de enkelte SES resulterer i en reduksjon av underområdet nivå variasjon 15,7% i forhold til null-modellen blant kvinner (tabell 1; modell 1). Regional variasjon i individuell SES står dermed for en liten del av under distriktet variasjon i kvinnelige lungekreft dødelighet. Blant menn, inkludering av individuelle SES resulterer i en endring på 6,9% i regional variasjon.
Association of sub-distriktet-nivå egenskaper med lungekreft dødelighet
Når sub-distriktet kjennetegn er inkludert (modell 4), effekten av enkelte SES forbli uendret, noe som indikerer at det er liten confounding mellom de enkelte og sub-distriktet nivå variabler som inngår i modellen. I tråd med den romlige mønsteret observert i kartet (figur 2), kreftdødelighet lunge blant kvinner i urbane områder er betydelig høyere sammenlignet med ikke-urbane områder (MRR = 1,30 [95% CI = 1,16 til 1,46]) (modell 2) . Blant menn er det få forskjeller i lungekreft dødelighet av urbanicity.
Under kommuner med høyere ledighet synes å ha økt nivå av lungekreft dødelighet blant både menn og kvinner, når kontrollert for individuell SES og urbanicity ( modell 2). Spesielt innbyggere bor i underdistrikter i 3th kvartil av arbeidsledighet oppleve høyere lunge kreft dødelighet risiko (MRR
menn Q3 = 1,13 [95% CI = 01.05 til 01.23]; MRR
kvinner Q3 = 1,30 [95% KI = 1,13 til 1,49]). For sub-distriktet andel arbeider i høyrisikoindustrier (modell 3), foreningen med lungekreft dødelighet avhenger av type industri. Den prosentvise arbeider i gruvedrift i sub-distriktet er assosiert med høyere lungekreft dødelighet, særlig blant menn. Kvinne lungekreft dødeligheten er høyere blant kvinner som lever i underdistrikter med den høyeste andelen av gruvearbeidere (MRR = 1,22 [95% CI = 1,06 til 1,41]). Andre høyrisikoindustrier ser ikke ut til å være forbundet med økt lungekreft dødelighet. Tillegg av alle sub-distriktet egenskaper i full modell (modell 4) resulterer i kontrast endringer i virkningen av ledighet for menn og industri for kvinner. Blant kvinner er lungekreft dødeligheten i gruveområdene ikke lenger signifikant forhøyet etter ledighetsraten er inkludert (modell 3 vs 4). Effektene av urbanicity, ledighet og andre høyrisikoindustrier på kvinnelige lungekreft dødelighet forblir uendret. For menn er effekten av arbeidsledighet i stor grad oppveid av inkluderingen av bransjens variabler og en omvendt mønster kan nå observeres, med lavere dødelighet i under kommuner med høy arbeidsledighet (modell 2 vs 4). De forhøyede nivåer av mannlige lungekreft dødelighet observert for gruvedrift forbli i alle kvartiler (modell 3 vs 4). Menn som lever i underdistrikter med den høyeste andelen av gruvearbeidere oppleve opptil 30% høyere lunge kreftdødelighet (MRR = 1,30 [95% CI = 1,18 til 1,43]) sammenlignet med menn i under distrikter med lavest andel av gruvearbeidere (modell 4). Når du går mer i dybden på den typen gruvedrift, er en høyere lungekreft dødsrisiko hovedsakelig observert i underdistrikter med en høy andel av andre enn kull gruver (resultater ikke vist).
sub- distriktet variasjon i lungekreft dødeligheten avtar betydelig etter inkludert sub-distriktet egenskaper i modellen (tabell 1, modell 2 og 3). Etter inkludert alle sub-distriktet egenskaper i tillegg til individuell SES (modell 4), er ARD redusert med 41% blant menn og 63% blant kvinner i forhold til regional variasjon observert i null modell. Sub-district egenskaper dermed forklare noe av geografisk variasjon i lungekreft dødelighet hos både menn og kvinner.
Diskusjoner
Formålet med denne studien var å kartlegge under distriktet-nivå variasjon i kreftdødelighet i Belgia lunge, og å undersøke i hvilken grad individuelle og området SES og industriell forurensning bidra til de observerte geografiske mønstre. Dette er en av de første studiene på kreftdødelighet lunge undersøke den kombinerte effekten av individuelle og områdenivå SES og industriell eksponering. Resultatene viser klare regionale forskjeller i lunge kreftdødelighet i Belgia, men også forskjeller i det geografiske mønsteret for menn og kvinner i alderen 65+. Mens kreftdødelighet lunge blant menn er i hovedsak forhøyet øst i Belgia, kvinner opplever høyere lungekreftdødelighet i urbane områder.
I tråd med tidligere studier [7,8], en sammenheng mellom individ SES og lunge kreftdødelighet er funnet. Personer som er høyt utdannede, som bor i eier-okkupert og høy kvalitet boliger har en lavere risiko for lungekreft dødelighet. Men ikke individuelle egenskaper ikke ut til å være en viktig bidragsyter til regional lunge kreft dødelighet forskjeller. Sub-distriktet egenskaper har en beskjeden effekt på lunge kreftdødelighet. Dette funnet er i samsvar med tidligere forskningsresultater som viser en sammenheng mellom område-egenskaper på lungekreft dødelighet, uavhengig av individuelle SES; de mest belastede områder som har en høyere lungekreft dødelighet sammenlignet med den minst belastede [14,16-18]. Kontrollere for røyking, kan yrkes og miljømessig eksponering i disse studiene ikke fullt ut forklare forhøyede lungekreft dødelighet risiko i belastede områder [17]. Området deprivasjon kan påvirke helse og dødelighet gjennom sosiale normer på helseatferd, mangel på sosial organisasjon og støtte, begrenset tilgang til helsetjenester og andre tjenester, eller gjennom en usunn fysisk miljø [12,37]. Ikke alle studier fant en effekt av område deprivasjon men [15]. Studier inkludert andelen manuelle arbeidere, sosial utjevning [19] og medianinntekten [38] for eksempel ikke rapportere en signifikant sammenheng med lungekreft dødelighet.
Resultatene av denne studien, på den annen side, viser at området egenskaper bør ikke bli oversett, selv om de synes å være mindre assosiert med lungekreft dødelighet, sammenlignet med et individuelt plan egenskaper. Området deprivasjon, målt ved under distriktet-nivå ledighet, er assosiert med økt lungekreft dødelighet. Etter kontroll for industriell eksponering, er denne foreningen i stor grad oppveid for menn, men ikke for kvinner, noe som tyder på en større innvirkning på området deprivasjon for kvinner. Stafford et al. (2005) fant også en sterkere effekt av nabolaget kjennetegn på kvinners helse, muligens fordi kvinner har en tendens til å bruke mer tid i nabolaget de bor i, eller rett og slett fordi de er mer sårbare for nabolaget egenskaper [39].
urbanicity ser ut til å være en bestemmende faktor for kvinnelig lungekreft dødelighet. Kvinner i urbane områder har en 30% høyere risiko for å dø av lungekreft enn kvinner som lever i ikke-urbane områder, også når det kontrolleres for individuelle SES, område deprivasjon og industriell eksponering. Blant menn var forskjeller mellom urbane og ikke-urbane underdistrikter ikke observert. Forhøyede lungekreftrisiko i urbane områder ble observert i andre europeiske studier også, om enn for begge kjønn [40,41]. Området deprivasjon kan forklare bare en del av den urbane overskytende i lunge kreftdødelighet i disse studiene [41]. En høyere røykeprevalens blant kvinner i urbane områder har blitt observert i flere vest-europeiske land [42]. Røykevaner og dermed kan forklare den observerte sammenhengen mellom urbanicity og kvinnelige lungekreft dødelighet.
Mens ledigheten og urbanicity viste litt assosiasjoner til mannlige lungekreft dødelighet, ikke ser ut til næringen å ha en forening. Menn som lever i underdistrikter med gruveindustrien har høyere lunge kreftdødelighet, med opp til 30% økt risiko i underdistrikter med den høyeste andelen av gruvearbeidere.
