主播说地球信息 | 基于时空统计建模的主要类型癌症全球疾病负担变化研究

本研究基于时空统计建模方法，对全球主要类型癌症（肺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌和胰腺癌）的疾病负担变化进行了分析。研究背景是全球癌症发病率及死亡率持续上升，且存在明显的空间聚集性和时间趋势差异。研究目的是利用多源数据和先进时空建模手段，对200多个国家近十年来的癌症死亡数据进行综合时空分析与风险预测。研究方法包括多尺度地理加权回归（MGWR）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和贝叶斯时空预测模型。研究结果显示，全球主要癌症死亡率整体呈上升趋势，高收入和中高收入国家的增速尤为显著；欧洲、北美及东亚等区域癌症死亡风险较高；年龄结构、吸烟、饮酒、低运动强度以及经济发展水平等因素在不同癌种中发挥显著作用。这些发现为制定因地制宜的癌症防控策略提供了有力的数据支撑。