对英国癌症诊断与地理水平因素之间的关系应用的统计方法进行系统地映射审查
Jessica Andretta Mendes1,2, Thomas Keegan3, Lisa Jones4
1Lancaster University Medical School, Lancaster, UK jessica.mendes@ndm.ox.ac.uk l.sedda@lancaster.ac.uk.
这次审查发现,大多数检查癌症空间关联的研究使用了标准回归,经常忽视空间显式模型. 这种方法有可能违反癌症研究中的数据独立性假设.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 空间分析 空间分析
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 癌症研究越来越多地探索与各种因素的空间关联.
- 了解这些空间模式对于公共卫生干预至关重要.
- 以前的审查没有全面地映射癌症空间关联研究中使用的方法.
研究的目的:
- 系统地绘制研究图,分析癌症与人口,环境,行为或社会经济因素之间的空间关联.
- 确定和描述在这些空间癌症研究中使用的统计方法.
- 评估分析文献中使用的地理尺度和数据聚合水平.
主要方法:
- 进行了系统的映射审查.
- 在多个数据库中进行了搜索,包括Web of Science,MEDLINE,SocINDEX和CINAHL,并补充了灰色文献.
- 包括专注于英国成员国及其地区的研究,使用空间关联方法将癌症结果与各种因素进行比较.
主要成果:
- 包括52项研究,分析了各种癌症类型,最常见的是血液和淋巴细胞癌.
- 回归分析,主要是Poisson,逻辑和线性回归,是最常见的方法.
- 研究通常使用病房,地方当局级别或确切的点位置,结果通常以表格或图表而不是地图呈现.
结论:
- 审查发现,癌症空间关联研究中显著缺乏空间显式模型.
- 这种监督可能会导致数据中独立性假设的违反.
- 未来的研究应该优先使用空间显式统计模型来进行更强大的癌症空间分析.
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