Exceso de mortalidad en las pacientes con cáncer de mama en estadios precoces en Tarragona y Gerona (España) / Excess mortality among breast cancer patients in early stages in Tarragona and Gerona (Spain)

OBJETIVO: Analizar la supervivencia poblacional del cáncer de mama (CM) en estadios precoces, estimando la tendencia temporal del exceso de mortalidad (EM) a largo plazo en periodos anuales y quinquenales, y determinando, si es posible, una proporción de pacientes que puedan considerarse curadas. MÉTODO: Se incluyó la cohorte de pacientes diagnosticadas de CM en estadios I y II antes de los 60 años de edad en Gerona y Tarragona (N = 2453). Se calcularon la supervivencia observada (SO) y la supervivencia relativa (SR) al CM hasta los 20 años de seguimiento. Para valorar el EM se estimó la SR a intervalos anuales (SRI) y quinquenales (SR5). Los resultados se presentan por grupos de edad (≤49 y 50-59), estadio (I/II) y periodo de diagnóstico (1985-1994 y 1995-2004). RESULTADOS: En el estadio I, la SO y la SR fueron mayores en 1995-2004 que en 1985-1994: 3,5% a los 15 años de seguimiento y 4,5% a los 20 años. La SO superó el 80% en el estadio I y se mantuvo inferior al 70% en el estadio II. Sin embargo, el EM a largo plazo no desapareció (SRI <1) independientemente del grupo de edad, el estadio y el periodo de diagnóstico. A los 15 años de seguimiento, el EM a 5 años osciló entre el 1-5% en el estadio I (SR5 ≥0,95) y el 5-10% en el estadio II. CONCLUSIONES: En nuestra cohorte, a los 15 años de seguimiento se detectó que el EM anual no desapareció y el quinquenal fue del 1-10%. Por ello, no se pudo determinar una proporción de curación del CM durante el periodo de estudio

OBJECTIVE: To analyze the population-based survival of breast cancer (CM) diagnosed in early stages estimating the time trends of excess mortality (EM) in the long term in annual and five-year time intervals, and to determine, if possible, a proportion of patients who can be considered cured. METHOD: We included women diagnosed with BC under the age of 60 years in stages I and II in Girona and Tarragona (N = 2453). The observed (OS) and relative survival (RS) were calculated up to 20 years of follow-up. RS was also estimated at annual (RSI) and in five-year intervals (RS5) to graphically assess the EM. The results are presented by age groups (≤49 and 50-59), stage (I/II) and diagnostic period (1985-1994 and 1995-2004). RESULTS: In stage I, OS and RS were higher during 1995-2004 compared to 1985-1994: 3.5% at 15 years of follow-up and 4.5% at 20-years of follow-up. In 1995-2004, the OS surpassed 80% in stage I patients whereas in stage II it remained below 70%. During 1995-2004, the long-term EM did not level off towards 0 (RSI <1) independently of age group, stage and period of diagnosis. After 15 years of follow-up, the 5-year EM oscillated between 1 and 5% in stage I (RS5 ≥0.95) and between 5 and 10% in stage II. CONCLUSIONS: In our cohort, after 15 years of follow-up, it was detected that the annual EM did not disappear and the five-year EM remained between 1 and 10%. Therefore, it was not possible to determine a cure rate of BC during the study period

WebSurvCa: estimación vía web de las probabilidades de fallecimiento y de supervivencia de una cohorte / WebSurvCa: web-based estimation of death and survival probabilities in a cohort

La supervivencia relativa se ha utilizado habitualmente como medida de la evolución temporal del exceso de riesgo de mortalidad en cohortes de pacientes diagnosticados de cáncer, teniendo en cuenta la mortalidad de una población de referencia. Una vez estimado el exceso de riesgo de mortalidad pueden calcularse tres probabilidades acumuladas a un tiempo T: 1) la probabilidad de fallecer asociada a la causa de diagnóstico inicial (enfermedad en estudio), 2) la probabilidad de fallecer asociada a otras causas, y 3) la probabilidad de supervivencia absoluta en la cohorte a un tiempo T. Este trabajo presenta la aplicación WebSurvCa (https://shiny.snpstats.net/WebSurvCa/), mediante la cual los registros de cáncer de base hospitalaria y poblacional, y los registros de otras enfermedades, estiman dichas probabilidades en sus cohortes seleccionando como población de referencia la mortalidad de la comunidad autónoma que consideren

Relative survival has been used as a measure of the temporal evolution of the excess risk of death of a cohort of patients diagnosed with cancer, taking into account the mortality of a reference population. Once the excess risk of death has been estimated, three probabilities can be computed at time T: 1) the crude probability of death associated with the cause of initial diagnosis (disease under study), 2) the crude probability of death associated with other causes, and 3) the probability of absolute survival in the cohort at time T. This paper presents the WebSurvCa application (https://shiny.snpstats.net/WebSurvCa/), whereby hospital-based and population-based cancer registries and registries of other diseases can estimate such probabilities in their cohorts by selecting the mortality of the relevant region (reference population)

Diferencias entre hombres y mujeres en la tendencia temporal de la mortalidad por cáncer de pulmón en España (1980-2013) / Differences between Men and Women in Time Trends in Lung Cancer Mortality in Spain (1980-2013)

Introducción: El principal factor de riesgo del cáncer de pulmón es el tabaco, cuyo consumo varía según la edad y el sexo. El objetivo de este trabajo es describir la tendencia de la mortalidad por cáncer de pulmón por sexo y edad desde 1980 hasta 2013 en España. Métodos: Se utilizaron los datos de mortalidad por cáncer de pulmón (código 162 para la novena revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades y códigos C33 y C34 para la décima revisión) y los datos de población proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística. Se calcularon las tasas de mortalidad bruta, truncada, ajustada por edad y específicas por edad y se estimó el cambio porcentual anual (CPA) mediante un modelo de regresión joinpoint. Resultados: La tasa ajustada por edad aumentó significativamente de 1980 a 1991 entre hombres (CPA = 3,12%) y descendió significativamente desde 2001 hasta 2013 (CPA = − ;1,53%), con un patrón similar observado para tasas específicas según grupos de edad. Entre mujeres, la tasa ajustada por edad aumentó desde 1989 (CPA de 1989 a 1997 = 1,82%), con un aumento más pronunciado desde 1997 hasta el final del estudio en 2013 (CPA = 4,41%). Conclusiones: Las tendencias divergentes en la prevalencia de tabaco podrían explicar el aumento de la mortalidad por cáncer de pulmón entre las mujeres españolas desde los inicios de los años noventa. Se deberían implementar políticas de salud pública enfocadas a ayudar a la reducción del consumo de tabaco entre las mujeres fumadoras, y detener el aumento de la mortalidad por cáncer de pulmón

Introduction: The main risk factor for lung cancer is smoking, a habit that varies according to age and sex. The objective of this study was to explore trends in lung cancer mortality by sex and age from 1980 to 2013 in Spain. Methods: We used lung cancer mortality (International Classification of Diseases code 162 for the 9th edition, and codes C33 and C34 for 10th edition) and population data from the Spanish National Statistics Institute. Crude, truncated, age-adjusted mortality and age-specific mortality rates were assessed through joinpoint regression to estimate the annual percent change (APC). Results: Age-adjusted mortality rate significantly increased from 1980 to 1991 among men (APC = 3.12%) and significantly decreased between 2001 and 2013 (APC = − 1.53%), a similar pattern was observed in age-specific rates. Among women, age-adjusted mortality rate increased from 1989 (APC 1989-1997 = 1.82%), with the greatest increase observed from 1997 until the end of the study in 2013 (APC = 4.41%). Conclusions: Diverging trends in the prevalence of smoking could explain the increase in the rate of lung cancer-related mortality among Spanish women since the early 1990s. Public health policies should be implemented to reduce tobacco consumption in women and halt the increase in lung cancer mortality

SART ( Statistical Analysis of Rates and Trends): herramienta vía web para el cálculo estadístico de indicadores poblacionales / Statistical Analysis of Rates and Trends (SART): a web-based tool for statistical calculation of population indicators

Se propone una herramienta vía web (SART: http://regstattools.net/sart.html) que automatiza los cálculos para la obtención de distintos indicadores poblacionales importantes para el control de enfermedades o eventos de la salud. Se estructura en cuatro módulos: a) una descriptiva que incluye el cálculo del porcentaje, el número de casos, la tasa cruda, la tasa ajustada, la tasa truncada y la tasa acumulada; b) la estimación del porcentaje de cambio anual de las tasas; c) el cálculo de casos esperados, y d) la razón de incidencia o mortalidad estandarizada. La aplicación solicita unos parámetros de entrada al usuario. Una vez procesados los datos y obtenidos los resultados, éstos se envían por correo electrónico al usuario. Los resultados se obtienen para cada una de las causas de estudio (enfermedades, etnias, zonas geográficas...) y cada uno de los sexos introducidos en el fichero base (AU)

We propose a web-based tool (SART: http://regstattools.net/sart.html) that automates calculations to obtain various population indicators that can be used for the control of diseases or health events. SART has four modules: a) a descriptive module that allows calculation of the number of cases and their percentage, the crude rate, the adjusted rate, the truncated rate and the cumulative rate; b) the estimated annual percentage change of rates; c) calculation of expected cases; and d) the standardized incidence of mortality ratio. SART requests a base file and input parameters from the user before processing the data. The data and the results obtained are processed and then sent by email to the user. The results are provided by sex and for each of the study variables (diseases, ethnic groups, geographic areas...) introduced into the base file (AU)

Cálculo de la supervivencia relativa. Comparación de métodos de estimación de la supervivencia esperada / Relative survival computation. Comparison of methods for estimating expected survival

El método más utilizado en el cálculo de la supervivencia de los pacientes diagnosticados de cáncer es la supervivencia relativa. Este método tiene en cuenta la estimación de la supervivencia esperada de dichos pacientes a partir de la mortalidad observada en la zona geográfica de la que proceden. Los métodos utilizados con mayor frecuencia en dicha estimación son los de Ederer (I y II) y el método de Hakulinen. Para dichos cálculos es necesaria la disponibilidad de las tablas de supervivencia estratificadas por edad y por período de calendario. En este trabajo se presenta un ejemplo en el que se muestra cómo realizar dichos cálculos de tal forma que permitan al investigador decidir qué método es el más adecuado según el tipo de análisis que lleve a cabo. Se mostrará que, si el tiempo de seguimiento de la cohorte es inferior a 10 años, cualquiera de los métodos debería dar resultados similares. Sin embargo, el método recomendable es el de Hakulinen, ya que tiene en cuenta la heterogeneidad en el momento de las censuras debidas a posibles pérdidas de seguimiento o abandonos

Relative survival is the most commonly used method to determine survival in patients diagnosed with cancer. This method takes into account estimation of expected survival in cancer patients based on the observed mortality in the geographical area to which they belong. The most frequently used methods for estimation of expected survival are the Ederer (I and II) and Hakulinen methods. Survival tables for the geographical areas stratified by age and calendar year are required for these calculations. The present article presents an example of how to perform these estimations and how to choose the most appropriate method for the type of analysis to be performed. This article shows that if the follow-up of the cohort is less than 10 years, any of these methods should give similar results. However, the Hakulinen method is preferred, since it accounts for heterogeneity due to potential withdrawals

Cálculo automatizado de la supervivencia relativa vía web. El proyecto WAERS del Instituto Catalán de Oncología / Automatic calculation of relative survival through the web. The WAERS project of the Catalan Institute of Oncology

La medida utilizada habitualmente para estimar la supervivencia del cáncer es la supervivencia relativa, definida como el cociente entre la supervivencia observada y la esperada. La supervivencia esperada se calcula a partir de la mortalidad de una población de referencia. La disponibilidad y la preparación de tablas de mortalidad de la población general no es siempre posible y requiere software específico para su cálculo. A tal efecto, el Instituto Catalán de Oncología (ICO)ha desarrollado la aplicación WAERS, una aplicación web que proporciona la estimación de la supervivencia relativa para una cohorte de pacientes. El usuario debe preparar los datos en un formato específico y enviarlos a un servidor remoto que se encuentra en el ICO. Este servidor calcula la supervivencia relativa y devuelve los resultados en un fichero a una dirección que ha indicado el usuario. Mediante esta aplicación, los registros de cáncer de base hospitalaria y poblacional y los registros de otras enfermedades pueden estimar la supervivencia relativa de sus cohortes seleccionando a la población de referencia que consideren (provincia o comunidad autónoma). También puede ser útil para estudios de mortalidad en cohortes

The most commonly used measure to estimate cancer survivalis relative survival, defined as the ratio between observed and expected survival. Expected survival is computed on the basis of the mortality of a reference population. Mortality tables for the general population are not always available and their calculation requires specific software. For that purpose,the Catalan Institute of Oncology developed WAERS (Web-Assisted Estimation of Relative Survival), a web-based application that estimates the relative survival for a cohort of patients. The user prepares data in a specific format and sends them to a remote server located at the Catalan Institute of Oncology. This server computes relative survival and returns afile with the results to the electronic address supplied by theuser. By means of this application, hospital- and population-based Spanish cancer registries and registries of other diseases can estimate relative survival of their cohorts using their reference population (province or autonomous community). This application could also be useful for cohort mortality studies

Automatización de un registro hospitalario de tumores / Automatización de un registro hospitalario de tumores

Introducción: El Instituto Catalán de Oncología automatizó los procedimientos manuales de captación de la información de las bases de datos del alta hospitalaria (AH) y anatomía patológica (APA) mediante una aplicación informática (ASEDAT) con el objetivo de aumentar la fiabilidad de los datos y reducir los costes del Registro Hospitalario de Tumores (RHT). Material y método: ASEDAT detecta los tumores incidentes del centro a partir de las bases de datos de APA y de las AH mediante la selección de la información básica para cada uno de ellos. Se resolvió el RHT para el período 1999-2000 mediante el procedimiento manual y automatizado, y se compararon entre sí los resultados. Resultados: Se detectaron 10.498 pacientes oncológicos. La resolución manual detectó 8.309 tumores incidentes y 2.374 tumores prevalentes. ASEDAT resolvió automáticamente 8.901 pacientes (84,8%), en los cuales se detectaron 8.367 tumores incidentes, 58 tumores más que con el procedimiento manual. La validación de la concordancia se realizó en los tumores incidentes detectados por ambos métodos (7.063 tumores). En 6.185 tumores (87,6%), la información coincidió en todas las variables. De los tumores discordantes, 692 (9,8%) fueron generados por el personal del RHT en la resolución manual y el resto (n = 186; 2,6%) por la aplicación (resolución automática). Conclusiones: La automatización de un registro de cáncer es posible siempre y cuando el centro disponga de las bases de datos de APA y AH codificadas e informatizadas

Introduction: To increase data reliability and reduce the costs associated with the HTR, the Catalan Institute of Oncology programmed the manual procedures of data collection from databases by means of a computer application (ASEDAT). Material and method: ASEDAT detects the incident tumors of the registry from the databases of the pathology records (PR) and discharge records (DR) and selects the basic information from both databases. Data from the HTR data was collected for the period 1999-2000 by means of 2 procedures: manual and automatized collection and the results obtained were compared. Results: 10,498 cancer patients were detected. Manual resolution detected 8,309 incident tumors and 2,374 prevalent tumors. ASEDAT automatically detected 8,901 patients (84.8%), in whom 8,367 incident tumors were detected (58 more tumors than the manual procedure). Validation of agreement was performed in the incident tumors detected by both methods (7,063 tumors). In 6,185 tumors (87.6%) the information agreed in all the variables. Of the discordant tumors, 692 (9.8%) were obtained by the RHT staff using manual resolution, and the remainder (186;2.6%) were obtained by the application (automatic resolution). Conclusions: Cancer registry automatization is feasible when PR and DR databases are available, coded and automatized

Diagnóstico de cáncer en los trabajadores de un centro sanitario / Cancer diagnosis in hospital workers

Fundamento y objetivo: Identificar los casos de cáncer diagnosticados en los trabajadores de un centro sanitario durante un período y establecer si existe un exceso de casos. Material y método: Para cada caso, ocurrido durante el período 1990–2005, se ha analizado: fecha de nacimiento durante un determinado período, sexo, localización de la neoplasia, fecha de diagnóstico de la neoplasia, categoría laboral, servicio/unidad e historia laboral en la empresa. Se ha calculado la razón de incidencia estandarizada (RIE) para cada tipo de cáncer. Resultados: Se han registrado 51 neoplasias (21 en varones y 30 en mujeres). Las más frecuentes fueron mama (19 casos), leucemia-linfoma (7 casos), pulmón (4 casos) y próstata (4 casos). La edad media (desviación estándar) en el diagnóstico fue de 47,3 (9,2) años. Se detectaron 22 casos en médicos, 18 en enfermeras y auxiliares y 4 en administrativos. No se ha detectado un exceso de incidencia de cáncer. Respecto a los registros poblacionales de cáncer, tuvieron una incidencia inferior a la esperada los casos de cáncer de colon (RIE=0,25; intervalo de confianza [IC] del 95%, 0,03–0,89) y gástrico (RIE=0,19; IC del 95%, 0,02–0,69). Conclusiones: No se ha detectado un exceso de riesgo de cáncer en el colectivo estudiado. La dificultad en obtener información sobre personas en riesgo y sobre la incidencia de casos plantea la mejora de las fuentes de información para este tipo de estudios en España (AU)

Background and objective: We aimed to identify cases of cancer diagnosis in hospital workers and to establish if an excess of cases exist. Material and method: For cases occurring during 1990–2005 the following data about workers were checked: birth date, sex, location of the neoplasm, date of diagnosis of the neoplasm, working category, hospital service/unit and work duration at the hospital. The standard incidence ratio (SIR) was calculated for each type of cancer. Results: Fifty one neoplasms were registered (21 male and 30 women) Most frequent types of cancer were breast (19 cases), leukemia-lymphoma (7 cases), lung (4 cases) and prostate (4 cases). At the time of diagnosis the average age was 47,3 years (DE 9,2). 22 cases were detected in doctors, 18 in nurses and assistant nurses and 4 in assistants. An excess of cases was not found. Comparing data with cancer cases in the whole population, the prevalence of colon cancer was lower than the average (SIR: 0,25; CI 95%: 0,03–0,89) as well as the prevalence of gastric cancer (SIR: 0,19; CI 95%: 0,02–0,69). Conclusions: An excess of cancer risk was not found in the studied group. Difficulties in obtaining information about people at risk and cancer incidence reveal the need to improve the sources of information for this kind of studies in Spain (AU)

Incidencia del cáncer de mama en Cataluña: análisis de la tendencia / Time trend of breast cancer incidence in Catalonia

Fundamento y objetivo: Se analiza la incidencia del cáncer de mama en Cataluña en estos últimos 20 años llevando a cabo un análisis de edad, período y cohorte. Población y método: Casos de cáncer de mama diagnosticados en mujeres de más de 25 años de edad entre 1980 y 1999 en la población cubierta por los registros de cáncer de Tarragona y Girona. Para investigar el efecto de la edad, el período y la cohorte de nacimiento en la incidencia se utilizaron los modelos de edad, período y cohorte propuestos por Decarli y La Vechia y el método de Holdford. Resultados: La tasa de incidencia (en mujeres de entre 25 y >= 85 años), ajustada por edad a la población estándar mundial, ha pasado de 53,9 nuevos casos por 105 en el período 1980-1984 a 83,9 por 105 en el período 1995-1999. El porcentaje de incremento anual fue del 2,2% (intervalo de confianza del 95%, 1,8-2,6). Según el modelo de edad, período y cohorte, existe un incremento de la incidencia en función de la edad y la cohorte de nacimiento, siendo menos importante el efecto del período. Conclusiones: La incidencia del cáncer de mama ha aumentado significativamente en Cataluña. En este aumento, el efecto cohorte es más importante que el efecto período, lo que indica un cambio en la prevalencia de los factores de riesgo, aunque el mayor empleo de las técnicas de diagnóstico precoz, como la mamografía, explicaría en parte el efecto período encontrado

Background and objective: Time trend of breast cancer incidence in Catalonia in the last 20 years is evaluated by a age-period-cohort model. Population and method: Women older than 25 years diagnosed with breast cancer between 1980 and 1999 in the population covered by Tarragona and Girona population-based cancer registries. To investigate the age, period and birth cohort effect in the time trends of breast cancer incidence, Decarli and La Vecchia and Holdford's methods were used. Results: The world age-standardized rate (25 to >= 85 years old) has increased from 53.9 cases per 100,000 women-year in the period 1980-1984 to 83.9 per 100,000 women-year in the period 1995-1999. The annual percentage change was 2.2% (95% confidence interval, 1.8-2.6). According to age-period-cohort model an increment of the incidence exists depending on age and birth cohort, being the period effect less important. Conclusions: Breast cancer incidence has significantly increased in Catalonia. The birth cohort seems to be more important than the period effect in this increment, which supposes a change on the prevalence of the risk factor, although the use of screening diagnosis techniques might explain a part of the period effect