PLoS ONE: Voorspelling Model voor maagkanker incidentie in Korean Population

De abstracte

Achtergrond

Het voorspellen van een hoog risico groepen voor maagkanker en motiveren van deze groepen aan regelmatige controles te ontvangen is vereist voor de vroege opsporing maagkanker. Het doel van deze studie was om een ​​voorspellingsmodel voor maagkanker incidentie op basis van een grote populatie-gebaseerde cohort in Korea te ontwikkelen.

Method

Op basis van de National Health Insurance Corporation data, we geanalyseerd 10 belangrijkste risicofactoren voor maagkanker. De Cox proportionele hazards model werd gebruikt om genderspecifieke voorspellingsmodellen voor de maag de ontwikkeling van kanker te ontwikkelen, en de prestaties van het ontwikkelde model in termen van discriminatie en kalibratie werd gevalideerd met behulp van een onafhankelijke cohort. Discriminatie vermogen werd geëvalueerd met behulp Harrell's C-statistieken, en de ijking werd geëvalueerd met behulp van een kalibratie-plot en de helling.

Resultaten

Tijdens een mediaan van 11,4 jaar follow-up, 19.465 (1,4% ) en 5579 (0,7%) nieuw ontwikkelde maagkanker gevallen waargenomen bij 1.372.424 mannen en 804.077 vrouwen respectievelijk. De voorspellingsmodellen opgenomen leeftijd, BMI, familiegeschiedenis, maaltijd regelmaat, zout voorkeur, alcoholgebruik, roken en lichaamsbeweging voor mannen, en leeftijd, BMI, familiegeschiedenis, zout voorkeur, alcoholgebruik en roken voor vrouwen. Deze voorspelling model toonde een goede nauwkeurigheid en voorspelbaarheid in zowel de ontwikkeling en validatie cohorten (C-statistieken: 0,764 voor mannen, 0,706 voor vrouwen).

Conclusies

In deze studie, een voorspellingsmodel voor maagkanker incidentie werd ontwikkeld die een goede prestatie getoond

Visum:. Eom BW, Joo J, Kim S, Shin a, Yang HR, Park J, et al. (2015) Voorspelling Model voor maagkanker incidentie in de Koreaanse bevolking. PLoS ONE 10 (7): e0132613. doi: 10.1371 /journal.pone.0132613

Editor: Masaru Katoh, National Cancer Center, JAPAN

Ontvangen: 29 januari 2015; Aanvaard: 12 juni 2015; Gepubliceerd: 17 juli 2015

Copyright: © 2015 Eom et al. Dit is een open toegang Artikel gedistribueerd onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution License, die onbeperkt gebruik, distributie en reproductie maakt in elk medium, op voorwaarde dat de oorspronkelijke auteur en de bron worden gecrediteerd

Data Availability: Onze gegevens zijn op aanvraag beschikbaar, omdat we gebruikten gegevens van de National Health Insurance Corporation. Deze database bestaat uit medische gegevens, waaronder persoonlijke en financiële informatie. Onze gegevens zijn op institutionele goedkeuring commissie beschikbaar. Neem contact op om de data Byung-Ho Nam ([email protected]) verzoeken

Financiering:. Dit werk werd ondersteund door een subsidie ​​van de National Cancer Center van Korea (nr NCC-1110310).

concurrerende belangen: de auteurs hebben verklaard dat er geen tegenstrijdige belangen bestaan ​​

Introductie

Maagkanker is de vierde meest voorkomende kanker in de wereld, en ongeveer 1 miljoen nieuwe gevallen. jaarlijks worden wereldwijd gediagnosticeerd [1]. Hoewel de incidentie hoofdzaak in de meeste delen van de wereld is gedaald blijft maagkanker de meest voorkomende kanker en de derde meest voorkomende doodsoorzaak door kanker in Korea [2,3].

De prognose voor patiënten met maag kanker is sterk verschillend naargelang pathologisch stadium. De 5-jaars overleving van patiënten met stadium IA maagkanker is 95,1-98,9% in Korea; Echter, dit figuur daalt tot 26,1-32,2% bij patiënten met stadium IIIC [4-6]. Voor de patiënten die palliatieve chemotherapie ondergaan voor fase IV, is een totale overleving van ongeveer 1 jaar wereldwijd [7,8] verwacht. Dit grote verschil in overleving afhankelijk van het stadium suggereert dat vroege detectie voor tumorprogressie is belangrijk voor een goede prognose. Voor de vroege opsporing, regelmatige screening is essentieel, en regelmatige screening werd gemeld te worden geassocieerd met een lagere sterfte aan maagkanker in voorgaande basis van de bevolking cohort studies [9-11].

In Korea, de nationale maagkanker screening programma loopt sinds 1999 als onderdeel van het National Cancer screening Program [12]. De doelgroep van het National Cancer Screening Program was minder dan 50% van de National Health Insurance begunstigden in 2005 en werd in 2010 uitgebreid tot het geheel van de National Health Insurance begunstigden daarom alle begunstigden ouder dan 40 kregen het advies om een ​​gastroscopie te ondergaan of gastro-intestinale reeks onderzoeken om de 2 jaar.

De screening bedroeg 34,4% in 2004 en steeg tot 64,6% in 2011. toch is een aanzienlijk deel van de in aanmerking komende patiënten nog steeds niet maagkanker screening ondergaan. Openbare onverschilligheid voor bevolkingsonderzoek en de onwetendheid van de risicofactoren voor het ontwikkelen van maagkanker kan worden gerelateerd aan de lage screening tarief. Daarom kan de identificatie van risicogroepen en de melding van dergelijke populaties een significant effect op de verbetering van de overlevingskans hebben.

Een risico voorspellingsmodel is een eenvoudige en effectieve methode om geëvalueerd geïndividualiseerde risico door het kwantificeren van het risico op kanker . Echter, enkele studies hebben aangetoond risico voorspellingsmodellen voor maagkanker incidentie hand van epidemiologische risicofactoren [13]. In deze studie hebben we een systematisch onderzoek naar de mogelijke risicofactoren van maagkanker behulp van een grote basis van de bevolking cohort in Korea uitgevoerd, met als doel het ontwikkelen van een risico voorspellingsmodel voor maagkanker incidentie.

Materialen en methoden

Studiepopulatie

de studie cohort bestond uit Koreaanse regering medewerkers, docenten, werknemers van het bedrijf en hun rechthebbenden die een tweejaarlijks medisch onderzoek door de National Health Insurance Corporation (NHIC) tussen de jaren onderging 1996 en 1997. Na de uitsluiting van de ontvangers die onder de 30 of boven de 80 waren en die had een eerdere kanker geschiedenis of die werden gediagnosticeerd als met maagkanker tussen de jaren 1996 en 1997, identificeerden we 2.291.132 mensen (1.436.958 mannen en 854.174 vrouwen) met data op de baseline kenmerken. Tien risicofactoren werden beschouwd voor het modelleren met inbegrip van leeftijd, body mass index (BMI), familiegeschiedenis van elke vorm van kanker, maaltijd regelmaat, zout voorkeur, de frequentie van de consumptie van vlees, dieet voorkeur, alcoholgebruik, roken en fysieke activiteit. Echter, de NHIC data hebben een enorme deel van de ontbrekende gegevens, omdat de meeste life style informatie werd verkregen door zelfrapportage vragenlijsten. Na de ontvangers die gegevens op een van de risicofactoren hadden vermist werden uitgesloten, slechts 823.741 (57,3%) mannen en 369.554 (43,3%) vrouwen gebleven.

Het aandeel van de uitgesloten ontvangers vanwege ontbrekende gegevens aanzienlijk hoog; Zo hebben we een aanvulling op de gegevens met behulp van de verrekeningsmethode. We waren in staat om dit te doen omdat de NHIC onderzoek werd verstrekt om de twee jaar, en we waren in staat om wat informatie van de NHIC onderzoeksgegevens uitgevoerd in de andere jaren dan 1996 en 1997. Wanneer een deelnemer ontving meerdere examens te halen, het dichtstbijzijnde tijdstip werd gebruikt om de ontbrekende waarden toerekenen. Tot slot, 1.372.424 (95,5%) mannen en 804.077 (94,1%) vrouwen waren beschikbaar voor modelontwikkeling na toerekening. Het verschil in voorspellingsmodellen ontwikkeld op basis van de volledige gegevens en toegerekende gegevens met de dichtstbijzijnde waarnemingen was minor (S1 File); Daarom is de ontwikkeling van een model en validatie waren gebaseerd op de toegerekende, grotere dataset.

Om de prestaties van het ontwikkelde model, een onafhankelijke bevolking, die de National Health Insurance Corporation medische evaluatie onderging tussen de jaren 1998 en 1999 te evalueren werd gebruikt als een validatie cohort. Van alle in aanmerking komende afnemers, uitgesloten we ontvangers die in het ontwikkelingsmodel in aanvulling werden opgenomen om ontvangers die dezelfde uitsluitingscriteria voldaan. Vergelijkbare ontbrekende gegevens toerekening werd toegepast, en ten slotte een totaal van 484.335 mannen (4,3% ontbrekende) en 466.013 vrouwen (3,5% ontbrekende) werden opgenomen in de validatie cohort.

Deze studie werd goedgekeurd door de Institutional Review Board van . het National Cancer Center, Korea (IRB no. NCCNCS 09-305)

het verzamelen van gegevens en risico-factor evaluatie

Tijdens het gezondheidsonderzoek, het gewicht, lengte en bloeddruk van elke deelnemer waren gemeten als deel van de routine lichamelijk onderzoek. Daarnaast is de deelnemers vulden een vragenlijst in over de familiegeschiedenis van elk type van kanker, eerdere ziektegeschiedenis, voedingsgewoonten, alcoholgebruik, roken en fysieke activiteit. Elke vraag had eenvoudige keuzes, want het was zelf opgenomen en de categorieën van het dieet gewoonten en lichamelijke activiteit waren subjectief degenen zoals 'Regular', 'Intermediate' en 'onregelmatige' voor maaltijd regelmaat en 'niet zout', 'Intermediate' en 'Salty' voor zout voorkeur. Op basis van deze eenvoudige vragenlijsten werden de risicofactoren voor maag kanker ontwikkeling geanalyseerd.

vaststelling en de identificatie van de dood
Cancer

De gegevens voor maagkanker incidentie werden verkregen uit de Korean Central Cancer Registry database via december 31, 2007. op basis van de International Classification of Disease, 10de editie, C16 werd gebruikt voor de incidentie van maagkanker. Sterfte en doodsoorzaken werden geïdentificeerd uit de dood verslagen van het Nationaal Bureau voor de Statistiek, dat is een landelijke registratie van sterfgevallen, en de National Health Insurance Corporation.

Statistische analyse

Een Cox proportionele risico's regressiemodel werd gebruikt om de relatieve risico inschatten (en corresponderende 95% betrouwbaarheidsintervallen (CI)) van maagkanker incidentie voor elke potentiële risicofactoren. De evenredigheid in gevaar werd onderzocht via een log-log survival percelen. We hebben gemerkt dat de demografische kenmerken en de milieu-risico's waren verschillend tussen mannen en vrouwen, en zowel ruwe olie en de leeftijd (bij aanvang) aangepast analyses werden apart uitgevoerd voor mannen en vrouwen.

De potentiële risicofactoren beschouwd in de analyse waren BMI (< 18,5, 18,5-22,9, 23,0-24,9 en ≥25), familiegeschiedenis van elke vorm van kanker (ja of nee), maaltijd regelmaat (reguliere, intermediair, onregelmatig), zout voorkeur (niet zout, intermediair, zout), de frequentie van de vleesconsumptie (≤1, 2-3, en ≥4 keer per week), dieet voorkeur (groenten voorkeur, gemengd, en vlees de voorkeur), alcoholgebruik (geen, dat wil zeggen, 0 g; licht, dat wil zeggen, 1-14,9 g; gematigd, dat wil zeggen, 1.5.0-24.9 g, en zwaar, dat wil zeggen, ≥25 g ethanol per dag), roken (nog nooit, voormalige, huidige < 10, de huidige 10-19, en de huidige ≥ 20 sigaretten per dag), en lichamelijke activiteit (geen, lichte, matige en zware). Voor vrouwen, vanwege het kleine aantal gevallen werden verschillende categorieën van de alcoholconsumptie en roken variabelen gecombineerd. Voor alcoholgebruik, die met meer dan 15 g ethanol werden samengevoegd, en slechts twee categorieën werden gebruikt voor het roken (nog nooit, roker). Verdere beschrijvingen van de ratio van de indelingen van deze variabelen kan elders worden gevonden [14,15].

Een achterwaartse variabele selectiemethode met een type I fout criterium van 0,1 op basis van likelihood ratio testen werd beschouwd in de multivariabele model. De kans op het ontwikkelen maagkanker binnen t jaar (t = 8) voor een persoon met covariaat waarden x = (x _{1, ..., x K) K risicofactoren worden geschat met behulp van de volgende vergelijking:}

Hier S _{0 (t) is de gemiddelde overlevingskans op het tijdstip t voor een persoon wiens covariaat waarden zijn allemaal 0, en de β is zijn de geschatte coëfficiënten van de Cox proportionele hazard model . Zodra β i en S 0 (t) worden verkregen, kan de kans op het ontwikkelen van maagkanker voor een set van covariaat waarde worden geschat.}

De ontwikkelde modellen werden gevalideerd in een onafhankelijke cohort bevolking door het evalueren van de prestaties van de modellen met betrekking tot hun discriminatie vermogen met behulp van C-statistieken, en de kalibratie mogelijkheid werd geëvalueerd met behulp van een kalibratie plot en kalibratie helling [16-21].
C-statistieken

Harrell's om te overleven data werd beschouwd in deze studie [18-20]. Deze waarde vertegenwoordigt de waarschijnlijkheid dat de voorspelde kans op het ontwikkelen van maagkanker is hoger voor degenen die daadwerkelijk maagkanker in 8 jaar dan degenen die niet hebben maagkanker te ontwikkelen ontwikkelen. Kalibratie is gerelateerd aan de nauwkeurigheid van de voorspelling. Om een ​​kalibratie plot te genereren, werden de gegevens eerst verdeeld in 10 onsamenhangende subgroepen aan de voorspelde kansen op het ontwikkelen van maagkanker op basis van het ontwikkelde model. De verwachte (het gemiddelde voorspelde kansen) en waargenomen (de feitelijke gebeurtenis, gemeten door de Kaplan-Meier schatting) waarden werden vervolgens uitgezet. Bovendien, om de kalibratie helling te verkrijgen, de prognostische index (PI) van de Cox regressie, die de gewogen lineaire combinatie van de voor het voorspellingsmodel variabelen werd verkregen voor individuen in de validering gegevensset en de regressiecoëfficiënt voor de PI werd verkregen. Een PI dicht bij de 1 duidt op een goede kalibratie, en een aannemelijkheidsquotiënttoets dat controleert of deze helling is 1 wordt vervolgens uitgevoerd [22]

Alle analyses werden uitgevoerd met behulp van SAS (versie 9.1.3;. SAS Institute , Cary, NC) en STATA (versie 13) software.

Ethics statement

Dit onderzoek werd uitgevoerd met de goedkeuring van de institutionele review boards van het National Cancer, Center, Korea (No. NCCNCS 09-305). geïnformeerde toestemming van de deelnemers werd opgeheven door de institutionele review boards, omdat deze studie betrokken routinematig verzamelde medische gegevens die anoniem werden beheerd in alle stadia, met inbegrip van de fasen van de reiniging van gegevens en statistische analyses.

Resultaten

incidentie en de uitgangswaarde Cancer kenmerken

Het aantal persoon-jaar follow-up was 14.815.612 voor mannen en 8.471.357 vrouwen gedurende gemiddeld 11,3 jaar follow-up. De gemiddelde (SD) leeftijden van de mannen en vrouwen waren 45,1 (10,5) en 48,7 jaar (11,0), respectievelijk. Tijdens de follow-up, werden 19.465 (1,4%) en 5579 (0,7%) gevallen van maagkanker waargenomen bij 1.372.424 mannen en 804.077 vrouwen, respectievelijk, wat resulteert in incidentie van 131,38 /100.000 en 65,89 /100.000 persoonsjaren voor elk geslacht. In de validatie cohort, een totaal van 6628 en 2920 maagkanker gevallen werden waargenomen van 484.335 mannen en 466.013 vrouwen, respectievelijk. De incidentie in de validatie cohort waren 164,54 /100.000 voor mannen en 75,84 /100.000 voor vrouwen; Deze prijzen waren hoger dan die waargenomen in het model te ontwikkelen cohort.

Risicofactoren

Om de belangrijke risicofactoren voor maagkanker incidentie te evalueren, een multivariate analyse werd uitgevoerd op basis van de variabele selectiecriteria. Tabellen 1 en 2 tonen de incidentie van maagkanker en de geschatte hazard ratio voor elke potentiële risicofactoren voor mannen en vrouwen, respectievelijk. Voor mannen, de belangrijke risicofactoren voor maagkanker incidentie waren leeftijd, een laag gewicht, het hebben van een familielid die eerder elk type van kanker, onregelmatige maaltijden, zout voorkeur, alcoholgebruik en roken had. Onder deze risicofactoren, een duidelijke trend van een verhoogd risico werd waargenomen voor alcoholgebruik en roken (lineaire trend proef P Restaurant < 0,0001 voor beide variabelen). Zware drinkers (ethanol ≥ 25 g /dag) een meer dan 20,4% verhoogd, en zware rokers (1 pak nog) een meer dan 43,1% verhoogd risico op maagkanker incidentie. Bovendien, mensen die een familielid had met elk type van kanker had een 30,2% verhoogd risico, en onregelmatige maaltijd consumptie en een voorkeur van hartige gerechten ook verleende een verhoogd risico. Omgekeerd kan een BMI ≥23 kg /m ^{2 en matige tot hoge fysieke activiteit waren beschermende factoren.}

Voor vrouwen, de belangrijke risicofactoren zijn leeftijd, BMI, het hebben van een familielid die het even welk type van gehad kanker, en oud-roken. Zout voorkeur en alcoholgebruik hadden waren marginaal significant (< 0,1; deze variabelen werden dus opgenomen in het model)., En de maaltijd regelmaat en fysieke activiteit had geen effect op de maag incidentie van kanker bij vrouwen

Voorspelling model

op basis van de analyseresultaten multivariabele ontwikkelden we genderspecifieke voorspellingsmodellen als volgt. (A voor mannen, B voor vrouwen).

A. Risico voorspellingsmodel voor mannen

Stap 1:. Vorm een ​​prognostische index (PI) met behulp van de β-coëfficiënt schattingen

Modelvalidatie

In de validatie cohort, de gemiddelde leeftijd (SD) van de mannen en vrouwen waren 46,8 (12,8) en 51,1 jaar (12,1), respectievelijk. De leeftijd gecorrigeerde hazard ratio's van de risicofactoren in de validatie cohort opgenomen in de tabellen 3 en 4. Vergelijkbare resultaten werden gevonden voor mannen, en enige maaltijd regelmaat had marginale betekenis. Voor vrouwen, een familiegeschiedenis van kanker, zout voorkeur, en plantaardige voorkeur bleken belangrijke risicofactoren te zijn, en een BMI ≥25 was een marginaal beschermende factor. In tegenstelling tot het model te ontwikkelen cohort, roken was niet een belangrijke risicofactor bij de validatie cohort. Deze resultaten zijn mogelijk afkomstig van de kleine afmetingen en event kortere follow-up periode van de validatie cohort vergeleken met die van de model ontwikkelen cohort.

Voor de modelvalidatie het 8 jaar overleving van de patiënten in de validatie cohort geschat met behulp van de coëfficiënten van de risicofactoren geschat uit het oorspronkelijke model ontwikkelen cohort. Op basis van de geschatte overlevingskansen werden de discriminatie en kalibratie mogelijkheden van het model in de validatie cohort dan verkregen (Figuur 2 (A) voor mannen 2 (B) voor vrouwen). De C statistieken waren 0,782 (95% CI, 0,777-0,787) en 0,705 (95% CI, 0,696-0,714) voor mannen en vrouwen, respectievelijk, en deze discriminatie mogelijkheden van de voorspelling model waren zo goed als dat in het model de ontwikkeling cohort . Figuur 2 (A) en 2 (B) waren kalibratie percelen voor elk geslacht, en een goede kalibratie vaardigheden werden gepresenteerd voor de maag de ontwikkeling van kanker. De kalibratie helling, dat is de regressiecoëfficiënt van de PI met behulp van de validatie dataset, was 0.980 voor mannen ( P
= 0,15) en 0,953 ( P
= 0,07) voor vrouwen, die duidt op een goede kalibratie.

Illustratie van de voorspelde risico waarschijnlijkheid op basis van verschillende risicoprofielen

In de figuren 3 en 4, de geschatte kansen op het ontwikkelen van maagkanker binnen 8 jaar worden gepresenteerd voor mannen (figuur 3) en vrouwen (figuur 4) voor de leeftijden 40 (bovenste rij), 50 (middelste rij) en 60 (onderste rij). De linker en rechter panelen te presenteren deze schattingen voor personen die familieleden met en zonder kanker, respectievelijk. Voor mannen, de meest linkse figuur vertegenwoordigt het risico kans voor een persoon met de slechtste risico combinatie, dat wil zeggen, een dunne persoon (BMI < 18,5 kg /m ^{2), die is een zware roker en drinker, heeft onregelmatige maaltijden, geeft de voorkeur aan hartige gerechten en niet uit te oefenen. Het risico waarschijnlijkheid van een man met hetzelfde risico combinaties behalve alcoholgebruik of met uitzondering van roken zijn gepresenteerd in de komende twee percelen. Vervolgens wordt de plot voor een man met hetzelfde risico combinaties, maar zonder alcoholgebruik of roken gepresenteerd. Tenslotte wordt de plot voor een man zonder risicofactoren gepresenteerd. Deze laatste figuur geeft het risico kans dat deze persoon onder de beste risico combinaties. Ook voor vrouwen is de meest linkse figuur presenteert voor vrouwen met de grootste risicofactoren en hun risico waarschijnlijkheden bij roken, alleen alcoholgebruik, of beide uit de risicofactoren; deze risicofactoren kansen worden gepresenteerd op hun beurt. Ten slotte is de laatste figuur is vertegenwoordigt voor vrouwen zonder risicofactoren.}

Zo kunnen we een man die is 50 jaar oud met een familielid met elk type van kanker te overwegen. De kans op het ontwikkelen maagkanker binnen 8 jaar kan oplopen tot 2,87% in de slechtste risico binaties. Als een man die hetzelfde risico combinaties geen alcohol drinkt, is het risico 2,39%; als zowel roken en alcoholgebruik tegen het risico combinaties worden verwijderd, het risico afneemt tot 1,68%. Tenslotte een zo laag mogelijk risico waarde van 1,08% aanwezig is in een mens zonder risicofactoren, die minder dan de helft van de waarde voor het slechtste combinaties.

Discussie

Vele epidemiologische studies hebben geëvalueerd de risicofactoren van maagkanker incidentie. Toch zijn er slechts een paar studies die voorspelling modellen zijn ontwikkeld voor maagkanker incidentie geweest. In de huidige studie, gender specifieke voorspellende modellen voor maagkanker incidentie werden ontwikkeld en gevalideerd op basis van een grote populatie-gebaseerde cohort. Laag gewicht, een familiegeschiedenis van kanker, onregelmatige maaltijden, voorkeur voor zoute voeding, alcoholgebruik, roken en een gebrek aan fysieke activiteit werden in verband met het ontwikkelen van maagkanker voor mannen; laag gewicht, een familiegeschiedenis van kanker, voorkeur voor zoute voeding, alcoholgebruik en roken werden geassocieerd met het ontwikkelen van maagkanker voor vrouwen.

De risicofactoren voor maagkanker incidentie zijn geopenbaard in eerdere studies. De meest voorkomende risicofactor is H
. pylori
infectie; dit is geclassificeerd als kankerverwekkend voor de mens sinds 1994 [22]. Roken is ook erkend als een van de oorzaken van maagkanker door het Internationaal Agentschap voor Kankeronderzoek sinds 2004 [23]. Mogelijke risicofactoren zijn voorkeur voor zout, zout en gerookt voedsel en overmatig alcoholgebruik [24,25]. Omgekeerd, groen-gele groenten, allium groenten en fruit, en citrusvruchten zijn waarschijnlijke beschermende factoren [24,26]. Bovendien, rood en bewerkt vlees, haemijzer, en obesitas (voor cardia) zijn mogelijke risicofactoren, terwijl oestrogeen is een mogelijke beschermende factor [27-30]. Familiegeschiedenis wordt ook geassocieerd met maagkanker incidentie met een odds ratio varieert van 2 tot 10 [31,32]. Onder deze bekende risicofactoren, inclusief we 10 risicofactoren die gemakkelijk kunnen worden verzameld door een eenvoudige lichamelijk onderzoek of enquête. De gegevens voor H
.
pylori infecties en specifieke voedingsmiddelen zoals groenten allium kon niet worden opgehaald omdat een invasieve procedure voor H. pylori en een getrainde interviewer specifieke voedingsmiddelen niet opgenomen in dit onderzoek.

In deze studie zagen we dat BMI een beschermende factor in de mannelijke bevolking. Voorheen sommige studies toonden een verhoogd risico op gastro kankerweerslag in overgewicht en andere studies geen significante relatie tussen overgewicht en algemene maagkanker incidentie [33-35]. Uit een recente meta-analyse toonde dat overgewicht is een beschermende factor voor niet-cardia kanker, en een vergelijkbaar patroon van hazard ratio's waargenomen in een grootschalig cohort onderzoek [36, 37]. Omdat de meerderheid van maagkanker gevallen in het distale deel van de maag in Korea en we hadden een grote monstergrootte, BMI was waarschijnlijk een statistische significantie als een beschermende factor in deze studie.

Voorheen, een Koreaanse voorspellingsmodel voor maagkanker gerapporteerd in 2009 [13]. In deze studie drie ziekenhuizen deelgenomen, en minder dan 200 gevallen werden als het geval is en controlegroepen, resp. Echter, waren onze voorspellingsmodellen afgeleid van een landelijke databank met meer dan twee miljoen deelnemers en ambtenaren, leraren, werknemers van het bedrijf en hun familieleden, die het gehele Koreaanse bevolking kan vertegenwoordigen, omdat deze beroepsgroepen kenmerken omvatten een groot deel van de totale Koreaanse bevolking. Het andere voordeel van deze studie is dat een externe validatie met een groot formaat populatie werd uitgevoerd, terwijl het vorige model niet werd gevalideerd in onafhankelijke gegevens. Bovendien werden 16 factoren in het vorige model dat enigszins gecompliceerd landelijk te passen; bevatten echter wij slechts 8 factoren voor mannen en 6 vrouwen factoren maagkanker voorspellen. Met behulp van dit model, kunnen we gewoon het risico op maag- ontwikkeling van kanker te voorspellen, en een hoog risico groepen kunnen gemakkelijk worden geïdentificeerd.

Dit model kan worden gebruikt wanneer een huisarts begeleidt gezonde individuen na een routine check-up. Een huisarts kan een waarschuwing voor de risicofactoren van maagkanker te geven na een eenvoudige anamnese, en elke examinandus zou de waarschuwing meer serieus te ontvangen met een exacte kans op maagkanker. Bovendien, als deze voorspelling model is bekend bij het grote Koreaanse bevolking, mensen met een hoog risico factoren kunnen worden gemotiveerd om routine check-ups uit te voeren. Bovendien kunnen meer frequente en intensieve screening programma's worden uitgevoerd om het hoge risico populaties. Deze actieve screening waardoor maagkanker te detecteren in een vroeg stadium en kan uiteindelijk leiden tot verlaging maagkanker mortaliteit.

De studie had een aantal beperkingen. H
. pylori
informatie was niet beschikbaar, omdat alle gegevens werden verzameld door middel van routine lichamelijke onderzoeken. In veel landen is H. pylori onderzoek niet opgenomen in de maag kanker screening omdat het vereist invasieve procedures zoals bloedafname of endoscopische onderzoeken, en het kost veel. Zonder de invasieve procedure van H
. pylori
onderzoek, we kunnen het risico op maag- ontwikkeling van kanker te voorspellen met behulp van dit model, en deze voorspelling model kan worden toegepast op een grotere bevolking.

Ten tweede, sociaal-economische status, opleidingsniveau, en specifieke voedingsmiddelen zoals vis, sojabonen, allium groenten en thee zijn niet meegenomen in dit onderzoek [38-42]. Voor deze gegevens, een getrainde interviewer en inspanning van de geïnterviewde, zoals een dieet dagboek vereist. Deze complexe gegevens kunnen nuttig zijn om een ​​meer delicate model te ontwikkelen; Maar het kan ook moeilijk te generaliseren zijn.

Ten derde, deze studie is niet vrij van vooroordelen recall vanwege het gebruik van een vragenlijst voor voedingspatronen. Bovendien zijn de categorieën van de maaltijd regelmaat en zout of maaltijd voorkeur waren zeer eenvoudig en subjectief. Toch raden we deze vereenvoudigde subjectief categorieën voedingspatroon kan een grote schaal beschikbaar model voor de algemene bevolking.

Ten vierde, deze studie niet het risico kans op het ontwikkelen van maagkanker volgens tumor locatie te beoordelen. In sommige eerdere studies, roken en een hoge BMI neiging om het risico op kanker te verhogen cardia en zoute eten was positief geassocieerd met noncardia (distale) maagkanker [43-45]. Mogelijk vanwege het kleine aantal gevallen van kanker cardia geen belangrijke onderscheid tussen risicofactoren voor cardia en distale kanker in de huidige studie werd waargenomen (gegevens niet getoond). Nader onderzoek zou moeite waard zijn.

Ten vijfde, de door de NHIC data bevatte een grote hoeveelheid ontbrekende gegevens, en we toegerekende deze ontbrekende waarden op basis van de gegevens van het dichtstbijzijnde tijdstip. Deze werkwijze is niet optimaal; Maar we vermoeden dat de meeste variabelen niet binnen een korte tijd veranderde. Wanneer we een predictiemodel met volledige gegevens ter vergelijking ontwikkeld enige maaltijd regelmatigheid van mannen en BMI en zout voorkeur voor vrouwen geëlimineerd bij het model met volledige gegevens vanwege de verminderde statistische significantie gevolg van de beperkte monstergrootte. We concluderen dat het effect van de ontbrekende gegevens op het ontwikkelen gering zal zijn.

zesde, was dit voorspellingsmodel bevestigd met dezelfde Koreaanse bevolking en de voorspelling van het model kan worden beperkt tot de Koreaanse bevolking .

tot slot kunnen we het risico op maagkanker incidentie te beoordelen met behulp van leeftijd, BMI, een familiegeschiedenis van welke vorm van kanker, maaltijd regelmaat, zout voorkeur, alcoholgebruik, roken en lichaamsbeweging voor mannen, en het gebruik van leeftijd, BMI, een familiegeschiedenis van welke vorm van kanker, zout voorkeur, alcoholgebruik en roken voor vrouwen. Deze eenvoudige tool voor het grote publiek kan nuttig zijn om te onderwijzen en te motiveren individuen om deel te nemen aan screeningsprogramma's.

Ondersteunende informatie
S1 Bestand. Risicofactor distributies tussen maagkanker patiënten en maagkanker-vrije patiënten (mannen) en leeftijd gecorrigeerde univariabele en multivariabele model in de volledige ontwikkeling cohort (tabel A).
Risicofactor distributies tussen maagkanker patiënten en maagkanker-vrij patiënten (vrouwen), en de leeftijd gecorrigeerde univariabele en multivariabele model in de volledige ontwikkeling cohort (tabel B). Risicofactor distributies tussen maagkanker patiënten en maagkanker-vrije patiënten (mannen), en voor leeftijd gecorrigeerde univariabele model in het volledige validatie cohort (tabel C) .Risk factor uitkeringen tussen maagkanker patiënten en maagkanker-vrije patiënten (vrouwen) en voor leeftijd gecorrigeerde univariabele model in het volledige validatie cohort (Tabel D)
doi:. 10.1371 /journal.pone.0132613.s001
(DOCX)

• PLoS ONE: DBGC: een database van Human maagkanker
• PLoS ONE: Analyse van ontregelde microRNA's en hun target genen bij maagkanker