미국 암 사망률은 하락하고 있지만, 일부 지역은 아니라는 연구결과가 나왔다.

2017221: 국립암연구소 제공

워싱턴 대학의 건강 지표 및 평가 연구소의 새로운 연구에 따르면, 1980년과 2014년 사이에 미국 암 사망률이 20% 하락했다고 합니다.

그러나 이러한 수혜는 전국적으로 균등하지 않았다. 미국의 약 3,000개 카운티 중 160개 카운티에서는 암 사망률은 동일한 기간 동안 상당히 증가했다.

일부 카운티 간의 사망률 격차가 극심하다는 것을 연구원들은 발견했다. 예를 들어, 2014년에 전체 암 사망률이 가장 높은 카운티는 전체 암 사망률이 가장 낮은 카운티에 비해 10만 명당 암 사망자의 약 7배였습니다.

비록 암 발병률과 사망률의 차이가 잘 입증되었지만, 연구를 이끈 알리 목다드 박사는 이번 연구에서 나타난 편차의 규모가 "놀랍다"고 말했다."

연구결과는 124JAMA(미국의사협회 기관지)에 발표되었다.

시스템의 균열

연구를 수행하기 위해 Mokdad 박사와 그의 동료들은 질병관리 및 예방 본부의 국립보건통계센터(NCHS)가 기록한 29개 암 유형의 사망에 대한 데이터를 분석했으며, 그 데이터를 인구조사국과 인간 사망 데이터베이스에서 수집한 인구수와 비교했다.

이전의 연구에서는 주 수준에서 사망률의 변화를 조사했지만, 카운티() 수준의 차이는 조사하지 않았다. 공공 의료 개입은 궁극적으로 지역적으로 설계되고 시행되기 때문에 이러한 세부적인 차이는 문제가 된다고 목다드 박사는 설명했다.

전체적으로 미국의 암 사망률은 1980100,000명당 약 240명에서 201410만 명당 192명으로 떨어졌다.

하지만 같은 기간 동안 카운티 수준의 사망률 차이는 더 커졌습니다. 1980년에, 가장 낮은 카운티 수준의 사망률은 10만 명 당 약 130명이었고, 가장 높은 사망률은 10만 명 당 약 380명이었다. 2014년 전체 암 사망률이 가장 낮은 카운티는 100,000명당 약 70명의 사망자를 냈으며, 사망률이 가장 높은 카운티는 10만 명당 500명 이상의 사망자를 냈습니다.

켄터키 주, 웨스트 버지니아 주, 앨라배마 주, 알래스카 주 등 많은 주에서 사망률이 높은 군집이 발견되었다.

네 가지 주요 요인이 이러한 불균형을 초래한다고 목다드 박사는 설명했다. 하나는 사회경제적 지위이다. , 소득수준과 교육수준이 높은 사람들은 의료적 조언을 구할 가능성이 더 높으며 그렇게 할 수 있는 수단을 가지고 있다고 그는 말했다. 두번째는 의료에 대한 접근입니다; 미국의 많은 사람들은 예방적인 치료를 보장하지 않는 계획과 함께 의료보험이 부족하거나 보험이 부족합니다.

세 번째는 이용 가능한 의료서비스의 질이라고 그는 덧붙였다. , 환자를 신속하게 보고 치료하고 치료한 후에 적절하게 따라야 하는가. 네 번째는 흡연, 비만, 신체활동 부족과 같은 위험요인의 만연이다.

이러한 요인의 카운티 수준의 변화는 연구원들이 개별 암 유형에서 사망하는 경향을 반영했다.

예를 들어, Mokdad 박사는 연구원들이 폐암으로 인한 카운티 수준의 사망률을 카운티 수준의 흡연률과 비교하여 나타낸 것을 지적했습니다. "흡연률이 높은 곳에는 높은 폐암이 있습니다,"라고 그는 말했다.

고환암으로 인한 사망에서 발견된 것과 같은 다른 불평등은 의료 시스템 내의 체계적 문제로 인해 더 가능성이 높다고 그는 말했다.

"고환암의 생존률은 95%가 넘으므로 이론적으로는 거의 아무도 그것으로 인해 사망하지 말아야 합니다,"라고 목다드 박사는 말했다. "사람들이 죽어가는 것을 볼 때, 건강 관리의 접근과 질에 대한 문제가 있다는 것을 알 수 있습니다."

너무 세밀하게 가는 것 아닌가?

켄터키 대학 마키 암 센터 소속의 켄터키 암 등록소의 암 정보학 책임자인 에릭 더빈 박사는 암 사망률을 좀 더 세밀한 수준으로 분석하는 것이 중요하다고 말했다.

"우리는 실제로 암 예방과 통제 활동을 안내할 수 있는 다른 방법은 그 데이터를 사용하는 것 외에는 없습니다,"라고 Durbin 박사는 말했다. "그렇지 않으면, 그 영향을 측정하기 위한 어떤 방법도 없이 단지 돈이나 자원을 문제에 쏟아 부을 뿐입니다."

암 사망률과 같은 결과에 대한 지역의 데이터를 보유하는 것은 연구자들이 개입을 개발하고 테스트하는 데 도움이 될 수 있다고 그는 말했다.

"그리고 우리는 그 데이터를 바탕으로 이러한 개입의 성공 여부를 측정할 수 있습니다. 만약 그들이 성공한다면, 우리는 발병률과 사망률의 변화를 보아야 합니다,"라고 그는 말했다.

하지만, 더빈 박사는 사망률의 변화에 대한 가정을 카운티 단위, 특히 농촌의 인구 밀도가 희박한 카운티의 데이터에 근거할 때 극도의 주의를 기울일 것을 권고했다.

그는 논문에서 1980년에서 2014년 사이에 폐암으로 인한 사망률이 가장 높고, 2014년 여성 사망률이 가장 높은 것으로 언론에서 강조한 켄터키 주 오슬리 카운티의 예를 들었다. 오슬리 카운티는 켄터키 주에서 두 번째로 인구가 적어서 암 사망률에 대한 연간 측정을 하기는 "매우 불안정하다"고 도빈 박사는 설명했다."

2000년부터 2005년까지, 그는 오슬리 카운티에서 암 사망률이 214% 증가했다고 말했다. 하지만 여러분이 이 카운티의 인구가 상대적으로 적으며 매년 암 발병률이 상대적으로 적다는 것을 알게 되면 (6-10명 정도) 몇 건 정도만 더하면 사망률이 극적으로 변할 수 있습니다. 같은 이유로, 2005년부터 2011년까지 오슬리 카운티에서 관찰된 폐암 사망률 200% 이상 감소는 그다지 주목할 만하지 않았다."

도빈 박사는 카운티 수준에서 정확한 데이터를 수집하는 데 있어서 이러한 제한 때문에 지역 개발 지역이라고 불리는 지역에 의해 켄터키의 데이터 기반 암 통제 노력을 구성하고 측정한다고 설명했다. 비슷한 지리적 요인과 위험 인자를 가진 5-10개의 인접한 카운티로 구성된 이 그룹은 개인화된 개입을 허용하기에는 아주 작지만 암 발병률과 사망률에 대한 안정적인 데이터를 제공할 만큼은 충분히 크다는 것이 입증되었다.

예를 들어 2002년부터 켄터키 주는 이들 지역에서 공중 보건 개입을 목표로 삼았고, 마침내 검사율이 국내 최악의 카운티인 20위에서 1위로 올라갔다고 그는 말했다.

"정말 멋진 것은 개입이 시작되자마자 우리 주에서는 대장암 발병률이 떨어지기 시작했다는 것입니다. 그 이후로 거의 매년 감소해왔고 사망률도 떨어졌습니다."라고 그가 덧붙여 말했습니다.

"여러분이 그것을 측정하고 감시할 수 없다면 공중 보건에서 어떤 것도 바꿀 수 없습니다,"라고 목다드 박사는 말했다. "우리는 각 카운티가 그들의 '수치'를 알기를 원했고 공공 의료 전문가들이 조치를 취할 수 있도록 권한을 부여하기를 원했습니다."


U.S. Cancer Mortality Rates Falling, But Some Regions Left Behind, Study Finds

February 21, 2017 , by NCI Staff

Rates of death from cancer in the United States dropped by 20% between 1980 and 2014, according to new research from the Institute for Health Metrics and Evaluation at the University of Washington.

However, these gains were not distributed equally across the country. In 160 of the United States' approximately 3,000 counties, cancer mortality rose substantially during the same time period.

The disparities in mortality between some counties were stark, the researchers found. In 2014, for example, the county with the highest overall cancer mortality had about 7 times as many cancer deaths per 100,000 residents as the county with the lowest overall cancer mortality.

Although disparities in cancer incidence and mortality have been well documented, Ali Mokdad, Ph.D., who led the study, said that the magnitude of the disparities seen in this study "was a surprise."

The findingsExit Disclaimer were published January 24 in JAMA.

Cracks in the System

To conduct the study, Dr. Mokdad and his colleagues analyzed data on deaths from 29 cancer types recorded by the National Center for Health Statistics (NCHS) of the Centers for Disease Control and Prevention and compared the data to population counts collected from the Census Bureau, the NCHS, and the Human Mortality DatabaseExit Disclaimer.

Previous studies had looked at variations in mortality at the state level, but none examined the differences at the county level. These granular differences matter, explained Dr. Mokdad, since public health interventions are ultimately designed and delivered locally.

Overall, the researchers found that U.S. cancer mortality rates dropped from about 240 cancer deaths per 100,000 people in 1980 to 192 per 100,000 in 2014.

However, disparities in mortality at the county level actually widened during the same period. In 1980, the lowest county-level mortality rate was about 130 per 100,000 and the highest was about 380 per 100,000. In 2014, the county with the lowest overall cancer mortality saw about 70 deaths from cancer per 100,000 people, and the county with the highest mortality had more than 500 deaths per 100,000 residents.

Clusters of high mortality were found in many states, including Kentucky, West Virginia, Alabama, and Alaska.

Four main factors drive these disparities, explained Dr. Mokdad. One is socioeconomic status; people with higher income and education levels are more likely to seek medical advice and have the means to do so, he said. The second is access to health care; many people in the United States lack health insurance or are underinsured, with plans that don’t cover some preventive care.

The third, he added, is the quality of health care available: whether patients are seen and treated promptly and followed appropriately after treatment. The fourth is the prevalence of risk factors, such as smoking, obesity, and lack of physical activity, which differ widely across the country.

County-level variations in these factors reflected trends the researchers saw in mortality from individual cancer types.

Dr. Mokdad, for example, pointed to what the researchers saw when they mapped county-level death rates from lung cancer against county-level smoking rates. "Where there is high smoking, there is high lung cancer," he said.

Other disparitiessuch as one the researchers found in deaths from testicular cancerare more likely due to systemic problems within the health care system, he continued.

"The survival rate for testicular cancer is over 95%, so theoretically, almost nobody should die from it," Dr. Mokdad said. "When you see people are dying, then you know there are [issues of] access to and quality of health care."

Going Too Small?

Analyzing cancer mortality on a more granular level is important, said Eric Durbin, Dr.P.H., director of Cancer Informatics for the Kentucky Cancer Registry at the University of Kentucky Markey Cancer Center.

"We really have no other way to guide cancer prevention and control activities other than using [that] data," Dr. Durbin said. "Otherwise, you're just throwing money or resources at a problem without any way to measure the impact."

Having regional data on outcomes like cancer mortality can help researchers develop and test interventions, he continued.

"And then we can measure the success or failure of those interventions based on the data. If they’re successful, we should see shifts in incidence and mortality," he said.

However, Dr. Durbin recommended exercising extreme caution when basing any assumptions about changes in mortality on data at the county level, especially rural, sparsely populated counties.

He cited the example of Owsley County, Kentucky, which was highlighted in the paper as having the highest increase in mortality rates from lung cancer between 1980 and 2014 and the highest rate for women in 2014. Owsley County has the second smallest population in Kentucky, explained Dr. Durbin, making year-to-year measurements of cancer mortality "very unstable."

From 2000 to 2005, he noted, there was a 214% increase in cancer mortality in Owsley County, "which sounds horrific. But when you realize that this county has a relatively small population and relatively few cancer cases per yearno more than six to ten or sojust a few additional cases per year can result in these seemingly dramatic swings in mortality. Likewise, the greater than 200% reduction in lung cancer mortality observed in Owsley County from 2005 to 2011 was not so remarkable."

Because of this limitation in gathering accurate data at the county level, data-driven cancer control efforts in Kentucky are organizedand measuredby regions called Area Development Districts, explained Dr. Durbin. These groups of about 5 to 10 adjacent counties with similar geography and risk factors have proven small enough to allow for personalized interventions but large enough to provide stable data on cancer incidence and mortality.

For example, starting in 2002, Kentucky targeted public health interventions in these districts to improve their colorectal cancer screening rates, which went from second-worst in the country to 20th from the top, he said.

"What was really cool about this was that shortly after the intervention started, our state immediately saw our [colorectal cancer] incidence rates begin to drop. They've dropped almost every single year since then, and mortality has dropped as well," he added.

"You can't change anything in public health unless you are able to measure it and able to monitor it," said Dr. Mokdad. "We wanted counties to know their 'number,' and to empower public-health professionals to take action."

저작권자 © 암스쿨 무단전재 및 재배포 금지