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during 1993—1998，and showed an increasing trend during 2008—2015. Joinpoint regression analysis showed that from 1993 to
2017，the standardized incidence ratio of cervical cancer increased from 9.54/100 000 to 10.88/100 000〔AAPC（95%CI）=0.6
（0.3，0.9），P<0.05〕，while its standardized mortality ratio decreased from 4.88/100 000 to 4.48/100 000〔AAPC（95%CI）=-0.3
（-0.5，-0.1），P<0.05〕. Moreover，cervical cancer incidence increased significantly with age before the age of 59，and the
period effect exhibited a general upward trend for both incidence and mortality. The incidence and mortality risks by birth cohort
showed a declining trend except for some periods and the risks all peaked in the cohort born in 1916—1920，then leveled off and
slightly decreased in younger generations. Conclusion Taken together，the decrease in the cohort effect might contribute to the
decrease in cervical cancer incidence and mortality rates，while the increase of age and period effects might lead to the increase in
its morbidity and mortality rates.
【Key words】 Uterine cervical neoplasms；Incidence；Mortality；Joinpoint regression；Age-period-cohort model

宫颈癌是常见妇科肿瘤之一，在全世界女性中，宫 病率和死亡率的长期变化规律。年龄 - 时期 - 队列模型
颈癌是仅次于乳腺癌的第二大恶性肿瘤，也是导致女性 是在 Poisson 回归模型的基础之上建立的，该模型可以
人群癌症相关死亡的第三大原因 ［1-2］ 。据统计，2012 表达为线性回归模型，其方程表达式如下：
年全世界约有 52.7 万名女性被诊断为宫颈癌，并有超 M ij =D ij /P ij =μ+α i +β j +γ k +ε ij （1）
过 26.6 万名女性死于宫颈癌 ［3-4］ 。据估计，宫颈癌仍 其中，M ij 表示宫颈癌的死亡率，D ij 表示宫颈癌的
然是中国十大死亡原因之一 ［5］ 。自 20 世纪 60 年代引 死亡人数，P ij 表示第 i 个年龄组的女性在第 j 个时期发
入细胞学筛查以来，宫颈癌的死亡率有所下降，然而我 生子宫颈癌死亡风险的暴露总人数，μ 表示截距，α i
国宫颈癌的死亡率在一些贫困地区仍然居高不下。据估 表示年龄效应，β j 表示时期效应，γ k 表示队列效应，
计，2015 年中国新发现的宫颈癌病例仍有 98 900 例， ε ij 表示随机误差且 E（ε ij ）=0。
死亡人数约为 30 500 人 ［6］ 。由此来看，宫颈癌仍然严 如公式（1）所示，传统的年龄 - 时期 - 队列模型
重威胁着广大女性的健康，给我国女性人群造成了严重 可以进一步通过对数转换为对数线性回归模型，其表达
的疾病负担 ［7-9］ 。为了探讨我国宫颈癌发病及死亡趋势， 式如下：
并探索发病率与死亡率趋势的潜在关联，本研究对中国 log（E ij ）=log（P ij ）+μ+α i +β j +γ k （2）
1993—2017年宫颈癌的发病及死亡资料进行统计分析， 其中，E ij 表示第 i 个年龄组在第 j 个时期的期望死
并进一步利用年龄 - 时期 - 队列模型探讨人群年龄、时 亡数，并且假定该变量服从 Poisson 分布；log（P ij ）是
期和队列因素对宫颈癌发病及死亡的影响，为我国宫颈 公式（1）中 P ij 的对数值，通常称其为偏移量；其余变
癌的防治评价工作提供科学依据 ［10］ 。 量的含义同公式（1）。
1 资料与方法 1.2.3 年龄 - 时期 - 队列模型的共线性问题 由于在年
1.1 资料来源 本研究所有的发病及死亡数据来源于 龄 - 时期 - 队列模型中存在着“不可识别问题”。因
美国华盛顿大学健康测量与评价中心（institute for health 此，本研究将尝试采用一种新的估计方法——内生因子
metrics and evaluation，IHME）疾病负担网站（http://www. 法 ［11］ ，该法是建立在估计函数法和矩阵奇异值分解基
healthdata.org/）。IHME 是华盛顿大学的一个全球健康研 础之上的一种新的参数估计方法。根据 YANG 等 ［12］ 对
究中心，其纳入了大量与健康相关的数据。本研究采集 内生因子法与传统广义线性模型的对比研究结果可知，
的数据主要包括 1993—2017 年中国女性宫颈癌的标化发 内生因子法优于传统广义线性模型，并且该方法不需要
病率、标化死亡率、年龄别发病率及年龄别死亡率。 先验信息的假定，其估计值收敛且唯一。
1.2 统计学方法 2 结果
1.2.1 Joinpoint 回 归 模 型 采 用 Joinpoint Regression 2.1 中国宫颈癌发病率和死亡率的长期趋势 1998
Program（4.2.0.1 版本）软件，利用对数线性模型分别 年以前中国宫颈癌发病率和死亡率总体呈下降趋势，
拟合中国女性宫颈癌的发病及死亡率数据，通过对数线 2008—2015 年 呈 上 升 趋 势；1993—2017 年， 中 国 宫
性模型计算年度百分比变化率（annual percent change， 颈癌发病率与死亡率的趋势始终保持一致（图 1）。
APC）、平均年度百分比变化率（average annual percent Joinpoint 回归模型结果显示：1993—2017 年，女性宫颈
change，AAPC） 及 其 95% 可 信 区 间（95% confidence 癌的标化发病率从 9.54/10 万增加到 10.88/10 万〔AAPC
interval，95%CI）。 （95%CI）=0.6（0.3，0.9），P<0.05〕，而标化死亡率
1.2.2 年龄 - 时期 - 队列模型 本研究进一步拟合年 则从 4.88/10 万下降到 4.48/10 万〔AAPC（95%CI）=-0.3
龄 - 时期 - 队列模型，并利用内生因子法探讨宫颈癌发 （-0.5，-0.1），P<0.05〕，见表 1。