在中央癌症登记处推断未知的种族

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 生物统计学 生物统计学
• 癌症流行病学 癌症流行病学

背景情况:

• 种族信息的完整性对于美国的癌症注册数据认证至关重要.
• 缺少的种族数据可能导致癌症发病率和差异分析的不准确性.

研究的目的:

• 介绍和评估贝叶斯改进的姓氏地理编码 (BISG) 方法,以减少癌症登记册中的未知种族信息.
• 评估BISG在改善特定种族癌症发病率数据方面的准确性和有效性.

主要方法:

• 采用贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG) 方法,该技术在社会科学和公共卫生领域使用了超过15年的时间.
• 雇佣北卡罗来纳州选民名单作为癌症患者的代理,采样以反映国家种族/种族分布.
• 将BISG集成到免费可用的计算机代码中,以便广泛应用.

主要成果:

• 实现了将未知的种族信息减少高达75%.
• 证明了高精度 (95%),种族特定的灵敏度在81-99%之间,积极的预测值在88-97%之间.
• 在高缺失率的注册表中,显示了提高种族特异性癌症发病率准确度的潜力,高达3%.

结论:

• BISG方法提供了一种经过验证的方法,可以显著提高癌症登记册中种族信息的完整性和准确性.
• 准确的种族数据对于可靠的癌症监测,研究和有针对性的公共卫生干预至关重要.
• 计算机代码中的BISG可用性促进了其采用,并提高了全国癌症数据的质量.