Заболеваемость раком прямой кишки в Архангельской области: тренды и краткосрочный прогноз (по данным областного канцер-регистра)

Introduction. More than 1 million new cases of rectal cancer (RC) are annually detected worldwide, and together with colon cancer this tumor is the 4th most frequent cause of cancer death. Objective: To analyze short-term prognosis of RC incidence for certain population subgroups in the Arkhangelsk region, Russia. Material and methods . The data on all primary RC cases in the Arkhangelsk region in the time period from 2000 to 2015 were selected. Crude (whole population) and age-standardized incidence rates were calculated depending on gender and place of residence (urban or rural). The ARIMA model (autoregressive integrated moving average) was chosen to analyze the variations of the time series and to estimate prognosis. To transform the series to a stationary form and to reduce dispersion, the first or second differences of their values and the natural logarithms were taken. The incidence values for the period 2016–2018 were predicted on stationary series of RC incidence from 2000 to 2015. Results. Crude and age-standardized RC incidence rates in Arkhangelsk region increased from 14.4 and 11.4 in 2000 to 23.5 and 15.1 per 100,000 in 2015. Age-standardized RC incidence rates for males, females, urban and rural populations increased from 14.8, 10.1, 9.3 and 15.1 to 20.3, 12.6, 12.3 and 20.4 per 100, 000, respectively. Actual values of incidence rates among all population, male/female and rural/urban population in 2015 were within the confidence interval of the prognosis. The constructed prognosis model assumes an increase in the RC incidence among all population groups, which may cause the detection of 279 new cases by 2018; i.e. 16 cases (6%) more than in 2015. Conclusion. The incidence rates of RC have been steadily increasing in all population groups, and the rate of growth depends only partly on the population ageing. The number of new patients is expected to increase by 6 % in 2018.

Ежегодно в мире выявляется более 1 000 000 новых случаев рака прямой кишки (РПК), вместе с раком ободочной кишки эта опухоль является четвертой по частоте причиной онкологической смертности [1]. Абсолютное число случаев РПК будет увеличиваться в течение как минимум двух следующих десятилетий [2]. При этом размах стандартизованных по возрасту показателей (СВП) заболеваемости в различных странах составляет от 4–10 до 30–38 на 100 000 населения [3].

В Российской Федерации СВП заболеваемости составил в 2015 г. у мужчин 14,9 на 100 000 насе‑ ления (2005 г. – 13,8 на 100 000), у женщин – 9,3 на 100 000 населения (2005 г. – 8,5 на 100 000). Стан‑ дартизованный по возрасту показатель смертности для обоих полов с 2005 по 2015 г. снизился с 6,9 до 6,2 на 100 000 населения [4]. Разброс показателей заболеваемости между отдельными регионами России в 2015 г. составлял от 5,3 на 100 000 на‑ селения в Республике Карачаево‑Черкесия до 16,8 на 100 000 населения в Мурманской области для обоих полов.

Выделяют три эпидемиологические модели при колоректальном раке:

• 1.    Западная (США, Новая Зеландия, Кана‑ да) – характеризуется высоким, но стабильным либо снижающимся уровнем заболеваемости, снижающимся уровнем смертности, большим и растущим разрывом между уровнями заболевае‑ мости и смертности. Эта модель характерна для экономически развитых стран. Начинающуюся с середины 1990‑х гг. тенденцию расхождения между возрастающей заболеваемостью и снижаю‑ щейся смертностью в развитых странах объясняют улучшением диагностики вследствие увеличения доступа к эндоскопической колоноскопии, в том числе в рамках популяционного скрининга, и по‑ ложительными сдвигами в лечении.

• 2.    Восточноевропейская (страны Восточной Ев‑ ропы, Россия) – характеризуется высоким уровнем заболеваемости и смертности, при этом оба эти по‑ казателя растут и разрыв между ними небольшой. Эта модель, представлена в странах с довольно высокой ожидаемой продолжительностью жизни

• 3.    Модель, характерная для стран с низким и очень низким уровнем экономики (страны Африки, Южной и Центральной Азии, Южной Америки), отличается низким уровнем и заболеваемости, и смертности. При этом оба показателя практически идентичны по значению. Низкие уровни заболе‑ ваемости в этих странах обусловлены, главным образом, двумя факторами: низкой распространен‑ ностью известных факторов риска (преобладанием растительных продуктов в диете), а также невысо‑ кой ожидаемой продолжительностью жизни: на‑ селение не «доживает» до своего колоректального рака, поскольку наиболее инцидентным он стано‑ вится среди старших возрастных групп [5].

населения, но ограниченными ресурсами и инфра‑ структурой здравоохранения. Эта модель также характерна для ряда стран Центральной и Южной Америки, Азии с относительно высоким уровнем экономического развития.

Повышение уровня экономического развития, улучшение первичной профилактики и внедрение популяционного скрининга приводят к изменению эпидемиологической модели рака. В этой связи важна своевременная оценка влияния программ, нацеленных на улучшение качества онкологиче‑ ской помощи, на эпидемиологические показате‑ ли. Анализ временных рядов заболеваемости и смертности помогает сделать это, а также дать кратковременный прогноз онкологической забо‑ леваемости. Наиболее точные данные о заболевае‑ мости для анализов временных рядов получают из популяционных регистров – систем персонального учета больных с момента первичной диагностики злокачественной опухоли до смерти [6, 7].

Исследования по оценке и прогнозированию ди‑ намики заболеваемости РПК в России и отдельных ее регионах крайне редки и требуют регулярного обновления. Они необходимы для планирования ресурсов здравоохранения, выработки мер по улуч‑ шению эпидемиологической ситуации, снижению смертности. Данные Архангельского областного канцер‑регистра (АОКР) могут быть использова‑ ны для исследования такого типа, поскольку он располагает надежными персонифицированными сведениями обо всех случаях злокачественных новообразований в АО с 2000 г., и их качество было подтверждено международными аудитами [8–11].

Цель исследования – анализ временных рядов и кратковременный прогноз заболеваемости раком прямой кишки у отдельных групп населения Ар‑ хангельской области.

Материал и методы

Тема исследования была одобрена этическим комитетом при Северном государственном меди‑ цинском университете, протокол № 04105–16 от 24.05.2016.

Формирование базы данных для анализа

Анонимизированные данные обо всех случаях злокачественных новообразований ректосигмо‑ идного соединения, прямой кишки и анального канала (коды Международной классификации болезней 10‑го пересмотра (МКБ‑10) C19–C21) в АО за период с 2000 по 2015 г. были извлечены из базы данных АОКР. Сформированная база дан‑ ных содержала следующие переменные: пол, дата рождения, район проживания, дата установления диагноза, диагноз по МКБ‑10, морфологический тип опухоли с кодировкой по Международной клас‑ сификации болезней для онкологии Международ‑ ного агентства по изучению рака (МАИР) версия 3, пересмотр 1 (МКБО‑3.1), клиническая стадия с расшифровкой по системе TNM (7‑я версия).

В ходе анализа были рассчитаны грубые (вся популяция) и стандартизированные по мировому стандарту показатели заболеваемости РПК. Ана‑ лиз заболеваемости был проведён в зависимости от пола, района проживания (город или сельская местность). Для этого данные о численности на‑ селения АО и его половозрастном составе были получены в региональном бюро статистики Архан‑ гельскстат. В расчетах использовались данные на 1 января каждого года. Стандартизация по возрасту проводилась прямым методом с использованием Мирового стандарта ВОЗ (2000 г.). Для анализа данных была использована программа Microsoft Office Excel 2010.

Методы анализа временных рядови прогнозирования

Для анализа вариаций использованных времен‑ ных рядов и прогноза выбрали статистическую ин‑ тегрированную модель авторегрессии скользящего среднего (ARIMA, autoregressive integrated moving average). Поскольку использование данной модели предполагает оценку стационарных рядов, отдель‑ ные значения которых не зависят от предыдущих (исключена автокорреляция), были взяты первые или вторые разности их значений на выбранных временных шкалах. Для уменьшения дисперсии временной серии в расчетах использованы ло‑ гарифмы значений показателей заболеваемости. Оценку стационарности рядов проводили с помо‑ щью теста Дики – Фуллера [12]. Проверка качества прогноза осуществлялась при помощи метода «скользящего конца истории».

Результаты

Исходные временные серии заболеваемости раком прямой кишки представлены в табл. 1. На первом этапе анализа показатели заболеваемости протестированы на стационарность методом Дики – Фуллера (табл. 2), при этом ни один из анали‑ зируемых рядов исходно не прошел этого теста. На втором этапе для приведения рядов к стацио‑ нарному виду и уменьшения их дисперсии были

таблица 1 Грубые (оба пола) и стандартизованные по возрасту показатели заболеваемости РПк для различных групп населения Архангельской области в период с 2000 по 2015 г., (данные АОкР) Год Абсолютные значения, оба пола Заболевае‑ мость, грубые, оба пола Заболевае‑ мость, миро‑ вой стандарт, оба пола Мужчины    Женщины АО, мировой АО, мировой стандарт       стандарт на 10 000       на 10 000 Город АО, ми‑ ровой стандарт на 10 000 Село АО, ми‑ ровой стандарт на 10 000 2000 198 14,4 11,4 14,8 10,1 9,3 15,1 2001 201 14,6 11,4 14,1 10,2 9,1 15,9 2002 202 15,1 11,5 14,4 10,1 9,4 15,9 2003 204 15,5 11,8 14,9 10,1 9,5 17,2 2004 214 16,2 12,1 16,3 9,7 9,7 17,4 2005 220 16,4 12,2 16,2 9,9 9,4 17,7 2006 204 16,6 12,1 16,2 9,9 9,4 16,9 2007 214 17,6 12,7 16,7 10,5 10,1 17,8 2008 252 18,4 13,1 16,9 10,9 10,7 17,5 2009 229 19,8 13,7 18,2 11,3 11,2 18,4 2010 260 19,6 13,2 18,1 10,8 10,6 17,2 2011 239 20,4 13,6 19,6 10,5 10,8 18,1 2012 252 20,8 13,6 19,1 10,8 11,3 17,1 2013 254 22,9 15,1 20,8 12,2 12,4 19,4 2014 310 23,4 15,1 20,3 12,6 12,4 19,9 2015 263 23,5 15,1 20,3 12,6 12,3 20,4 таблица 2

Анализ динамики стандартизованных по возрасту показателей заболеваемости РПк в 2000–2015 гг. на стационарность (статистика теста Дики – Фуллера, значимость на уровне 0,05)

До приведения к стационарному виду t статистика p Абсолютные значения Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑4,595538 ‑3,759743 0,0125 Грубые показатели, Расширенный тест Дики – Фуллера ‑1,619917 0,7229 оба пола Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,875302 Стандартизованные Расширенный тест Дики – Фуллера ‑2,172957 0,4606 показатели, оба пола Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,875302 Мужское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑0,387678 ‑3,098896 0,8866 Женское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑2,325461 ‑3,875302 0,3924 Городское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑2,144718 ‑3,875302 0,4737 Сельское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,536714 ‑3,828975 0,0776 После приведения к стационарному виду t статистика p Абсолютные значения Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,944351 ‑3,875302 0,0454 Грубые показатели, Расширенный тест Дики – Фуллера ‑5,757905 0,0036 оба пола Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,875302 Стандартизованные Расширенный тест Дики – Фуллера ‑8,450585 0,0001 показатели, оба пола Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,875302 Мужское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑6,410701 ‑3,098896 0,0002 Женское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑5,780971 ‑3,875302 0,0035 Городское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑6,372751 ‑3,875302 0,0016 Сельское население Расширенный тест Дики – Фуллера Уровень и критическое значение          5 % уровень ‑3,404252 ‑3,144920 0,0327 взяты первые или вторые разности их значений и натуральные логарифмы. В итоге все ряды были приведены к стационарному виду.

На третьем этапе были построены модели и спрогнозированы значения для проверки точности прогноза. Для этого спрогнозированное на 2015 г. значение показателя заболеваемости для каждого из временных рядов сравнивалось с фактическим его значением (табл. 3).

Точность модели оказалась достаточно высокой. Фактические значения заболеваемости для 2015 г. не только находятся в доверительном интервале прогноза, но и отличаются от точечных значений прогноза на один знак после запятой. Это позво‑ ляет говорить о достаточной точности выбранных моделей. Фактическое значение абсолютного числа заболевших оказалось меньше нижней границы доверительного интервала прогноза, что свиде‑ тельствует о том, что представленная модель для расчета абсолютного числа заболевших недоста‑ точно точна. В этой связи этот показатель не был использован для прогнозирования в дальнейшем.

На заключительном этапе построен прогноз для изучаемых уровней заболеваемости на период 2016–18 гг. (табл. 4). При этом произведена пере‑ оценка параметров модели: прогнозные значения, представленные в виде натуральных логарифмов, были экспонированы. Прогнозные значения как грубой, так и скорректированной по возрасту за‑ болеваемости РПК будут расти во всех группах населения. Абсолютное число заболевших также имеет тенденцию к увеличению. На рис. 1 пред‑ ставлена модель динамических рядов 2000–15 гг. и ближайший прогноз показателя стандартизованной по возрасту заболеваемости РПК (оба пола). От‑ мечен рост грубых показателей заболеваемости РПК в АО с 14,4 до 23,5 на 100 000 населения, число заболевших увеличилось с 198 в 2000 г. до 263 в 2015‑м. Построенная модель прогноза пред‑ полагает повышение уровня заболеваемости РПК в 2018 г. до 25,3 на 100 000 населения, что может привести к выявлению 279 новых случаев, или на 16 (6 %) больше, чем в 2015 г.

Обсуждение

Рак прямой кишки характеризуется высокими показателями инцидентности, является одной из основных причин онкологической смертности, вместе с раком ободочной кишки занимает третье место в мире по распространённости [3]. В этой связи прогнозирование количества новых случаев данной патологии крайне важно для планирования ресурсов и возможностей здравоохранения для диагностики и лечения этой патологии. По нашим данным, это первый анализ по оценке и прогно‑ зированию динамики заболеваемости при РПК в Российской Федерации.

В проведенном исследовании показано, что заболеваемость РПК и число новых случаев неу‑ клонно растут. Более того, после стандартизации по возрасту и, таким образом, исключения его влияния на показатели заболеваемости РПК их значения также повышались и в целом, и во всех анализируемых подгруппах населения. Это может говорить о том, что в Архангельской области дей‑ ствие факторов, способствующих развитию РПК, продолжается. К таким факторам риска РПК можно отнести «западный образ жизни», включающий ожирение, сидячий образ жизни и высококалорий‑ ную, богатую жирами диету с дефицитом клетчат‑ ки, а также низкий уровень образования, который связан с более высоким потреблением алкоголя [13–17]. Последнее может объяснить (на 80 %) более высокие уровни заболеваемости РПК среди

Рис. 1. Прогноз, стандартизованной по возрасту заболеваемости раком прямой кишки в Архангельской области (оба пола). Модель ARIMA

таблица 3

тестирование точности прогноза стандартизованных по возрасту показателей заболеваемости РПк на 2015 г. на основе приведенных к стационарному виду временных рядов 2000–14 гг.

Показатель Прогноз Фактические значения Заболеваемость, абсолютные Прогноз 321 263 значения, оба пола Верхняя граница доверительного интервала 380 Нижняя граница доверительного интервала 268 Заболеваемость, грубые показа‑ Прогноз 24,0 23,5 тели Верхняя граница доверительного интервала 24,8 Нижняя граница доверительного интервала 23,1 Заболеваемость, стандартизован‑ Прогноз 15,1 15,1 ные показатели, оба пола Верхняя граница доверительного интервала 16,0 Нижняя граница доверительного интервала 14,3 Прогноз 20,8 20,3 Заболеваемость, мужчины Верхняя граница доверительного интервала 22,9 Нижняя граница доверительного интервала 18,8 Прогноз 12,8 12,6 Заболеваемость, женщины Верхняя граница доверительного интервала 14,1 Нижняя граница доверительного интервала 11,7 Заболеваемость, городское на‑ Прогноз 12,7 12,3 селение Верхняя граница доверительного интервала 13,8 Нижняя граница доверительного интервала 11,6 Заболеваемость, сельское насе‑ Прогноз 20,2 20,4 ление Верхняя граница доверительного интервала 22,3 Нижняя граница доверительного интервала 18,3 таблица 4

Прогноз показателей стандартизованной по возрасту заболеваемости РПк в Архангельской области на основе динамических рядов заболеваемости 2000–15 гг. (данные АОкР)

Показатель Прогноз 2016 2017 2018 Прогноз 268 273 279 Абсолютные значения, число 327 361 395 заболевших, оба пола Верхняя граница доверительного интервала Нижняя граница доверительного интервала 219 206 196 Прогноз 24,0 24,5 25,3 Заболеваемость, грубые показатели, оба пола Верхняя граница доверительного интервала 24,8 25,8 26,6 Нижняя граница доверительного интервала 23,1 23,3 23,8 Прогноз 15,2 15,3 15,4 Заболеваемость, стандартизован‑ ные показатели, оба пола Верхняя граница доверительного интервала 16,4 16,8 17,2 Нижняя граница доверительного интервала 14,1 13,9 13,8 Прогноз 21,2 21,7 22,2 Заболеваемость, мужчины Верхняя граница доверительного интервала 24,4 25,7 27,0 Нижняя граница доверительного интервала 18,5 18,4 18,3 Прогноз 13,0 13,2 13,4 Заболеваемость, женщины Верхняя граница доверительного интервала 14,8 15,5 16,2 Нижняя граница доверительного интервала 11,4 11,2 11,1 Прогноз 12,9 13,2 13,5 Заболеваемость, городское Верхняя граница доверительного интервала 14,6 15,4 16,1 население Нижняя граница доверительного интервала 11,4 11,3 11,3 Прогноз 20,6 21,0 21,4 Заболеваемость, сельское населе‑ Верхняя граница доверительного интервала 23,0 24,0 24,8 ние Нижняя граница доверительного интервала 18,5 18,4 18,5 сельских жителей. Это предположение нуждается в проверке в рамках отдельного эпидемиологиче‑ ского исследования.

Повышение заболеваемости РПК может быть также связано с введением диспансеризации от‑ дельных групп взрослого населения (ДОГВН) с 2013 г. (приказы МЗ РФ № 1006н от 03.12.2012) и 36ан от 03.02.2015), предусматривающей опреде‑ ление скрытой крови у лиц в возрасте 48–75 лет в кале 1 раз в 3 года. Мероприятия в рамках ДОГВН могли привести к увеличению числа выявленных клинически не манифестированных случаев РПК. Ранее нами было показано, что после введения ДОГВН в Архангельской области повысилась доля заболеваемости РПК первой стадии, что косвенно подтверждает это предположение [11]. Последую‑ щий анализ динамики показателей смертности при РПК позволит точнее определить эпидемиологи‑ ческую модель РПК в Архангельской области и России.

Согласно прогнозу, наблюдается рост стандар‑ тизованных по возрасту показателей заболевае‑ мости РПК. С практической же точки зрения, для планирования конкретных профилактических, диагностических, лечебных мероприятий, на наш взгляд, всегда важно знать не показатель, а точное число случаев. С учетом имеющихся тенденций к неуклонному старению населения Архангельской области даже при снижении его численности, со‑ гласно нашему прогнозу, можно ожидать дальней‑ шего ежегодного прироста числа новых случаев РПК. В этой связи ресурсы здравоохранения для обеспечения пациентов высококвалифицированной медицинской помощью не должны снижаться.

Наше исследование имеет свои достоинства и ограничения. Сильной стороной нашего исследова‑