某大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病情況及乳腺癌發病趨勢預測

楊冬華，白亞娜，蒲宏全，任曉衛，李海燕，胡曉斌，蘇 輝，孫 仙，晁利利，李娟生

女性常見惡性腫瘤包括乳腺癌和婦科生殖系統惡性腫瘤，如子宮頸癌、子宮內膜癌、卵巢癌、外陰癌、輸卵管癌、陰道癌等，其中以乳腺癌、子宮頸癌、子宮內膜癌、卵巢癌為高發[1]。研究表明，我國女性惡性腫瘤發病年齡趨于年輕化，且大部分惡性腫瘤與女性年齡、生活方式、雌激素水平有關[2-4]。

灰色模型是在灰色理論的基礎上對既含有已知信息又含有不確定信息的系統進行預測的方法，是對在一定范圍內變化的、與時間有關的灰色過程進行的預測，其通過對原始數據進行處理來尋找系統變動的規律，生成有較強規律性的數據序列并建立相應的微分方程模型，具有計算簡單、預測精度高、對樣本含量和概率分布無嚴格要求等特點[5]。GM(1，1)模型是一種單變量一階線性模型，是灰色模型預測中最基本的模型，其較多變量多階預測模型計算簡單、擬合精度高、預測效果好，且對樣本含量和概率分布無嚴格要求，適應性強，可用于慢性疾病、腫瘤及流行因素較穩定疾病的預測[6-7]。本研究回顧性分析了某大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病情況，并運用GM(1,1)模型預測乳腺癌發病趨勢，旨在了解某大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病特點及規律，為各部門制定有效防控策略及措施提供依據。

1　資料與方法

1.1資料來源本研究資料來源于某大型廠礦2001—2010年職業女性病案登記檔案，共納入158 380例女性，均保留職工工號，主要工作部門為采礦、冶煉、服務3個部門，其中采礦部門包括二礦、三礦、龍首礦，冶煉部門包括精煉廠、冶煉廠、鎳都實業，服務部門包括機關和供應分公司。

1.2觀察內容乳腺癌、卵巢癌、子宮頸癌、子宮內膜癌的時間分布、年齡分布及部門分布等。

1.3統計學方法應用SAS軟件進行統計分析，計數資料采用χ2檢驗或趨勢χ2檢驗，檢驗水準α=0.05。采用GM(1,1)模型并利用SAS軟件中IML模塊矩陣計算功能，通過編程實現該人群乳腺癌發病趨勢預測，具體方法如下：將2001—2010年該職業人群乳腺癌發病率作為原始數列xt并利用SAS軟件讀入，生成一階累加序列yt；調用SAS中ILM模塊，計算矩陣參數a、u；根據矩陣計算預測值、絕對誤差和相對誤差；進行模型擬合精度評價并運用灰色建模軟件定義數組。擬合精度評價標準為，優：后驗差比值(C)<0.35，P>0.95；合格：C<0.50，P>0.80；基本合格：C<0.65，P>0.70；不合格：C>0.65，P<0.70[8-9]。

2　結果

2.2年齡分布該人群中35歲以上女性共有122 182例，不同年齡女性乳腺癌(χ2=6.068，P=0.108)、卵巢癌(χ2=1.921，P=0.539)、子宮頸癌(χ2=0.820，P=0.867)發病率比較，差異均無統計學意義；子宮內膜癌發病率比較，差異有統計學意義(χ2=12.619，P=0.006，見表2)。

表1　某大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病情況的時間分布

表2　某大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病情況的年齡分布

2.3部門分布該人群中在采礦、冶煉、服務部門工作女性共有62 347例，不同工作部門女性乳腺癌(χ2=2.519，P=0.269)、卵巢癌(χ2=4.714，P=0.099)、子宮頸癌(χ2=3.229，P=0.159)、子宮內膜癌(χ2=6.355，P=0.071)發病率比較，差異均無統計學意義(見表3)。

2.4乳腺癌發病趨勢預測擬合精度評價結果顯示，C=0.50，P=1.00，GM(1,1)模型擬合精度為合格，模型比較理想，可用于預測該人群女性乳腺癌發病趨勢。預測結果顯示，該人群女性乳腺癌2011—2013年發病例數分別為14、15、16例，呈增長趨勢(見表4)。

表3　某大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病情況的部門分布

表4GM(1,1)模型預測的某大型廠礦職業暴露女性乳腺癌發病趨勢

Table4Incidence trend of breast cancer predicted by model GM(1,1)among women with occupational exposure in a large mine factory

年份實際發病例數預測發病例數絕對誤差相對誤差平均誤差2001550　　　0　　0　　200288-0 25633-3 20411 97172003781 3326019 03717 94462004791 9663128 090113 167520051010-0 35179-3 517910 559520061210-1 61802-13 483511 275620071511-3 82846-25 523014 6148200911121 021169 283313 8329201011131 9353917 594514 3140201114201215201316

3　討論

本研究結果顯示，該人群2001—2010年卵巢癌發病率呈下降趨勢，子宮頸癌發病率呈增長趨勢，乳腺癌和子宮內膜癌發病率變化不明顯，但乳腺癌總發病率為568.25/10萬，發病例數及所占構成較大，表明乳腺癌為該大型廠礦職業女性主要腫瘤，這與普通人群女性乳腺癌發病率較高有關。該人群子宮頸癌發病例數從2001年的1例增加到2009年的4例，整體發病率呈增長趨勢，應加以重視和關注。

在描述性流行病學分析中，常用35～64歲截縮發病率來反映社會勞動人口健康威脅情況，并間接反映經濟損失[10]。本研究結果顯示，不同年齡女性乳腺癌、卵巢癌、子宮頸癌發病率均無明顯差異，而子宮內膜癌發病率有明顯差異。說明年齡因素對該人群中35～歲女性除子宮內膜癌的其他惡性腫瘤發病的影響是一致的，該大型廠礦勞動人口存在健康威脅，應采取綜合性的預防措施以降低女性惡性腫瘤發病率。

本研究結果顯示，不同工作部門女性乳腺癌、卵巢癌、子宮頸癌、子宮內膜癌發病率均無明顯差異，表明工種對該大型廠礦職業暴露女性惡性腫瘤發病的影響也是一致的。雖然不同工作部門暴露因素不同，但受職業因素、飲食習慣及生活方式等的影響，該人群女性惡性腫瘤發病率仍偏高，提示應從減少職業暴露、改善飲食習慣及生活方式等方面多管齊下進行綜合預防。

運用GM(1,1)模型預測的該人群女性乳腺癌2011—2013年發病率呈增長趨勢，模型擬合精度為合格，模型比較理想，可在一定程度上反映該人群女性乳腺癌發病趨勢，提示今后應重點預防和控制該人群乳腺癌的發病。但由于GM(1,1)模型主要反映的是數據規律性，不能反映各種非規律性的社會因素對預測數據的影響，在運用該模型預測結果進行決策時需考慮特殊情況或其他暴露因素的影響，以制定更科學、更合理的預防策略及干預措施[11]。

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4豈懷華，張景華，姚三巧，等.個性特征與女性乳腺癌關系的病例對照研究 [J].中國全科醫學，2011，14(10)：3338.

5鄧聚龍.灰色理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2002：176-215.

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7孫金杰，馬英豪，李滬建.圍產兒出生缺陷發病率的灰色預測及SAS實現[J].中國衛生統計，2010，27(3)：311-312.

8肖德才，符湘云，胡荍，等.基于SAS的住院量灰色預測及實現[J].中國衛生統計，2012，29(4)：586-587.

9劉思峰，黨耀國.預測方法與技術[M].北京：高等教育出版社，2005：239-273.

10王啟俊，祝偉星，邢秀梅.北京城區女性乳腺癌發病死亡和生存情況20年監測分析[J].中華腫瘤雜志，2006，28(3)：208-210.

11任正洪.孕產婦死亡率的灰色預測[J].中國衛生統計，2005，22(1)：20-22.