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北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院

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柯楊教授團(tuán)隊(duì)基于醫(yī)保系統(tǒng)大數(shù)據(jù)構(gòu)建“癌癥發(fā)病監(jiān)測”新模式

發(fā)表時間:2020-04-15

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    2020年4月9日,《柳葉刀》子刊《EClinicalMedicine》正式全文刊發(fā)了北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院遺傳學(xué)研究室柯楊教授課題組題為“Estimating cancer incidence based on claims data from medical insurance systems in two areas lacking cancer registries in China”的研究論文。該研究創(chuàng)新性地利用南、北方兩地區(qū)2012-2019年醫(yī)保系統(tǒng)報(bào)銷數(shù)據(jù),專門針對“癌癥新發(fā)病例識別”構(gòu)建了一整套數(shù)據(jù)脫敏、清洗、質(zhì)控、判定、分析、報(bào)告的流程標(biāo)準(zhǔn),最終通過建立MIS-CASS(Medical-Insurance-System-based Cancer Surveillance System)模式對兩地癌癥發(fā)病率進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測與報(bào)告。依托該模式,首次報(bào)告了兩地2014-2018年度惡性腫瘤發(fā)病專率、發(fā)病順位及主要瘤種的時間變化趨勢,為明確地方癌癥疾病負(fù)擔(dān),因地制宜地建立健全惡性腫瘤防控體系提供了科學(xué)依據(jù),也從根本上結(jié)束了兩地區(qū)無準(zhǔn)確癌癥發(fā)病數(shù)據(jù)的歷史。該報(bào)告第一作者分別為柯楊教授團(tuán)隊(duì)和來自于汕頭大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬腫瘤醫(yī)院、河南省滑縣醫(yī)保局合作團(tuán)隊(duì)的骨干成員,團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人柯楊教授與何忠虎研究員為共同通訊作者。

    癌癥是全球第二大死因,對人類的健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。我國人口基數(shù)龐大,老齡化進(jìn)程不斷加快,癌癥防控工作也面臨巨大挑戰(zhàn)。準(zhǔn)確、實(shí)時的惡性腫瘤發(fā)病數(shù)據(jù)可為防控相關(guān)的政策制定、資源配置和科技項(xiàng)目實(shí)施與效果評估等提供重要依據(jù)。腫瘤發(fā)病數(shù)據(jù)的獲得主要通過“腫瘤登記”實(shí)現(xiàn),其中最理想的模式為“基于人群的腫瘤登記體系(Population-based Cancer Registry, PBCR)”。我國現(xiàn)行的腫瘤登記工作可追溯到上世紀(jì)50年代末60年代初。歷經(jīng)幾十年發(fā)展,“從無到有”、“從弱到強(qiáng)”,為相關(guān)工作的開展提供了關(guān)鍵的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。然而,受限于“基于監(jiān)測哨點(diǎn)開展、定點(diǎn)醫(yī)院人工填報(bào)”的主要形式,目前我國腫瘤發(fā)病登記工作的發(fā)展遇到挑戰(zhàn)。其中主要包括:腫瘤登記點(diǎn)數(shù)量不足和分布不均衡;腫瘤登記數(shù)據(jù)深度和廣度不足;很難在現(xiàn)有模式下建立真正覆蓋全人群的腫瘤監(jiān)測系統(tǒng)。同時,對上報(bào)數(shù)據(jù)的采集、補(bǔ)充、質(zhì)控需要較長周期,導(dǎo)致我國腫瘤發(fā)病年報(bào)通常會滯后3年發(fā)布[1-3]。

    河南省滑縣與廣東省汕頭市合計(jì)在籍人口約700萬人。近十年以來,各項(xiàng)醫(yī)保系統(tǒng)的總參保比例分別穩(wěn)定在99%及90%以上。兩地區(qū)過去一直被認(rèn)為是食管癌高發(fā)區(qū),但目前尚無國家腫瘤登記系統(tǒng)覆蓋,因此實(shí)際的癌癥負(fù)擔(dān)及食管癌發(fā)病水平仍不明確,無法有針對性地制定并實(shí)施腫瘤防控計(jì)劃。

    過去十余年,柯楊教授課題組在我國太行山食管癌高發(fā)區(qū)開展了多項(xiàng)大規(guī)模前瞻性人群研究。在長期的隊(duì)列隨訪工作中,探索出利用“醫(yī)保報(bào)銷數(shù)據(jù)”追蹤腫瘤新發(fā)病例的工作模式。經(jīng)比較性研究評估,該模式對新發(fā)癌癥病例捕捉的靈敏度高達(dá)96%,特異度接近100%[4]。在此基礎(chǔ)上,該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步與河南省滑縣和廣東省汕頭市政府有關(guān)部門與醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立深度合作,在高度重視數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新性地基于醫(yī)保系統(tǒng)的醫(yī)療費(fèi)用報(bào)銷與疾病診斷數(shù)據(jù),建立了一套標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)清理流程和質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn),研發(fā)了醫(yī)保系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法(已申報(bào)相關(guān)發(fā)明專利),實(shí)證性構(gòu)建了南、北方兩個試點(diǎn)地區(qū)的腫瘤發(fā)病監(jiān)測系統(tǒng)。對當(dāng)?shù)厝龇N的癌癥發(fā)病數(shù)據(jù)及其流行分布特征、時間趨勢等進(jìn)行了深入分析與報(bào)告,為兩地區(qū)明確癌癥疾病譜特征及相關(guān)負(fù)擔(dān)、有針對性地建立并完善癌癥防控工作策略提供了詳實(shí)的數(shù)據(jù)。

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    2012-2018年河南省滑縣與廣東省汕頭市參保全人群的年齡分布

    (高參保率及穩(wěn)定、詳實(shí)的人口分布數(shù)據(jù)使MIS-CASS實(shí)現(xiàn)“全人群覆蓋”)


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    2018年河南省滑縣與廣東省汕頭市男、女性主要惡性腫瘤發(fā)病例數(shù)及發(fā)病率

    (醫(yī)保數(shù)據(jù)的“實(shí)時性”與“高質(zhì)量”使MIS-CASS的發(fā)病數(shù)據(jù)報(bào)告延遲縮短至6個月)


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    2014-2018年河南省滑縣與廣東省汕頭市男、女性主要瘤種發(fā)病率變化趨勢

    MIS-CASS敏銳地捕捉到了滑縣開展乳腺癌篩查引起的發(fā)病率“突增”)


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    2018年廣東省汕頭市食管癌發(fā)病率地域分布特征

    MIS-CASS報(bào)告顯示,汕頭市整體食管癌發(fā)病水平不高,但內(nèi)部地域差異明顯,地處東北、四面環(huán)海的南澳島為高發(fā)區(qū)域,西南方向漸呈下降趨勢)

     

    我國《“十三五”規(guī)劃(2016~2020)》和《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》均提出,要推進(jìn)健康大數(shù)據(jù)在各相關(guān)部門間的整合、共享、挖掘和應(yīng)用。該項(xiàng)工作將醫(yī)保系統(tǒng)創(chuàng)新性地與癌癥發(fā)病監(jiān)測工作相結(jié)合,建立了基于醫(yī)保大數(shù)據(jù)監(jiān)測癌癥發(fā)病的MIS-CASS模式。經(jīng)評估,該模式具有區(qū)域內(nèi)全人群覆蓋、數(shù)據(jù)質(zhì)量高、報(bào)告延遲短、運(yùn)維成本低等優(yōu)點(diǎn)。在信息化與大數(shù)據(jù)時代背景下,為我國癌癥及其他重大慢性非傳染性疾病的監(jiān)測與登記工作提供了有益經(jīng)驗(yàn)和發(fā)展方向。

     

    致謝:該項(xiàng)工作得到了來自國家衛(wèi)生健康委疾控局、國家疾病預(yù)防控制中心、國家腫瘤登記辦公室、北京大學(xué)(公共衛(wèi)生學(xué)院、腫瘤醫(yī)院)、河南省滑縣政府(衛(wèi)健委、醫(yī)保局)及廣東省汕頭市政府(衛(wèi)健局、社保基金管理局)等機(jī)構(gòu)有關(guān)專家的指導(dǎo)和支持。

     

    參考文獻(xiàn):

    [1]    Chen W, Zheng R, Zhang S, et al. Cancer incidence and mortality in China, 2013. Cancer Lett 2017; 401: 63-71.

    [2]    National Cancer Center. Chinese Guideline for Cancer Registration. Beijing: People's Medical Publishing House, 2016.

    [3]    Wei W, He J. Some thoughts on cancer registry in China: in the era of big data and informatization. Zhonghua zhong liu za zhi [Chinese journal of oncology] 2019; 41: 15-8.

    [4]    Shi C, Liu M, Liu Z, et al. Using health insurance reimbursement data to identify incident cancer cases. J Clin Epidemiol 2019; 114: 141-9.

     

       相關(guān)鏈接:https://authors.elsevier.com/sd/article/S2589537020300560



     


相關(guān)醫(yī)生: 柯楊 何忠虎
相關(guān)科室: 遺傳學(xué)研究室