SPATIO-TEMPORAL CLUSTERS OF CANCER INCIDENCE IN THE ROSTOV REGION

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction: Malignant neoplasms represent a substantial medical and social problem of this century. Neither significant progress in our ability to diagnose caner at an early stage nor advancements in treatment contributed to the reduction in the incidence of cancer. A need for better understanding of the distribution of cancer over time and space warrants studies of spatio-temporal clusters of the most common malignant neoplasms. Aim: To study spatiotemporal clusters in the incidence of the most common cancers in the Rostov region, Southern Russia. Methods: We studied the incidence of lung-, breast-, colon- and prostate cancers from 2001 through 2016 in the Rostov region using the official statistical data. Spatio-temporal analysis of the data and their visualization was performed using the tool "Analysis of emerging hot spots" from the "In-depth analysis of spatiotemporal patterns" set of tools of the ArcGIS Pro software environment. Results: The incidence of prostate- and breast cancer increased by 119.6 % from 9.7 in 2001 to 21.3 cases per 100 thousand population (p < 0.05) and by 27.2 % from 26.8 to 34.1 cases per 100 thousand population (p < 0.05), respectively. The incidence of lung cancer decreased by 32.3 % from 51.0 to 34.5 cases per 100 thousand population (p < 0.05). The analysis showed that the prevalence of cancer varies significantly across individual territorial systems. Spatial clusters of low incidence of cancer are localized in the northern and central parts of the region. The "Hot spots" of the cancer incidence are located mainly in the southern part of the region. Conclusions: Identification of spatial and temporal clusters of the incidence of malignant neoplasms allows to set priorities in the implementation of measures aimed at management of factors which increase the incidence of cancer. Temporal trends in the incidence of malignant neoplasms reflects the level of the ecological well-being of the region.

About the authors

O. E. Arkhipova

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences

Rostov-on-Don, Russia

E. A. Chernogubova

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences

Email: eachernogubova@mail.ru
кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник, зав. лабораторией экспериментальной биологии Rostov-on-Don, Russia

References

  1. Аналитическая записка о возрастно-половом составе населения Ростовской области на 01.01.2017. URL: http:// old.donland.ru/Data/Sites/1/media/file/2018/2018 0221_vozrost-pol.pdf (дата обращения: 12.12.2019)
  2. Архипова О. Е., Черногубова Е. А. «Горячие точки» заболеваемости злокачественными новообразованиями в Ростовской области: пространственно-временной анализ // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. 2019. Т. 1, № 4. С. 207-211. doi: 10.23885/2500-395X-2019-1-4-207-21 1
  3. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Лихтанская Н. В. Геоинформационное моделирование медикоэкологической безопасности южных регионов России. ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2018. Т. 24, № 1. С. 109-122. doi: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-109-122
  4. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Лихтанская Н. В., Кулыгин В. В., Шевердяев И. В., Куролап С. А., Епринцев С. А., Тарасов В. А., Матишов Д. Г. Пространственно-временной анализ встречаемости онкологических заболеваний как индикатора медико-экологической безопасности. Ростов-на-Дону: Изд-во Южного научного центра РАН, 2014. 224 с
  5. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Чибичян М. Б., Коган М. И. Эпидемиология рака предстательной железы в Ростовской области. Пространственно-временная статистика // Онкоурология. 2016. Т. 12, № 4. С. 52-59. doi: 10.17650/1726-9776-2016-12-4-52-59
  6. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Тарасова Т. Т. Медико-экологические и социально-демографические аспекты развития прибрежных зон Aзовского моря, подверженных влиянию морских опасных явлений // Труды Южного научного центра Российской академии наук. 2020. Т. 8. С. 286-299. doi: 10.23885/1993-6621-2020-8-286-299
  7. Гегерь Э. В., Золотникова Г. П., Капцов В. А. Методы оценки эколого-гигиенического состояния территорий // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98, № 12. С. 1338-1341. doi: 10.47470/0016-9900-2019-98-12-1338-1341
  8. Гичев Ю. П. Загрязнение окружающей среды и экологическая обусловленность патологии человека. Аналит. обзор / ГПНТБ СО РАН. Новосибирск, 2003. 138 с
  9. Злокачественные новообразования в России в 2016 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. М.: ФГБУ «Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П. А. Герцена» - филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Минздрава России, 2018. 250 с
  10. Огрызко Е. В., Иванова М. А., Голубев Н. А., Жокина Н. А., Попова Н. М. Динамика «грубых» и стандартизованных показателей заболеваемости и смертности населения России от злокачественных новообразований за 2003-2016 годы // Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2018. № 1-2. С. 9-13. doi: 10.26347/16072502201801-02009-013
  11. Петрова Г. В., Грецова О. П., Каприн А. Д., Старинский В. В. Характеристика и методы расчета медикостатистических показателей, применяемых в онкологии. М.: ФГБУ МНИОИ им. П. А. Герцена Минздрава РФ, 2014. 40 с
  12. Состояние онкологической помощи населению России в 2016 году / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой М.: «Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена» - филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Минздрава России; 2017. 236 с
  13. Тарасова Т. Т. Особенности демографической ситуации муниципальных образований Ростовской области // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. 2018. Т. 1, № 3. С. 323-328. doi: 10.23885/2500-395x-2018-1-3-323-328
  14. Турсун-Заде Р. Оценка распространенности злокачественных новообразований в России с применением модели заболеваемость - смертность // Демографическое обозрение. 2018. Т. 5, № 3. С. 103-126. URL: https://CyberLink.ru/article/n/otsenka-rasprostranennosti-zlokachestvennyh-novoobrazovaniy-v-rossii-s-primeneniem-modeli-zabolevaemost-smertnost (дата обращения: 24.12.2019)
  15. ArcGIS Pro Resources. Available at: https://www.esri.com/ru-ru/arcgis/products/arcgis-pro/resources (accessed: 14.02.2020).
  16. Bray F., Ferlay J., Soerjomataram I., Siegel R. L., Torre L. A., Jemal A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2018, 68 (6), pp. 394-424. doi: 10.3322/ caac.21492
  17. Environmental health. Available at: https://www.who.int/health-topics/environmental-health#tab=tab_ (accessed: 09.03.2021).
  18. Hamed K. H. Exact distribution of the Mann-Kendall trend test statistic for persistent data. Journal of Hydrology. 2009, 365 (Issue 1), pp. 86-94. doi: 10.1016/j. jhydrol.2008.11.024
  19. Siegel R. L., Miller K. D, Jemal A. Cancer Statistics, 2016. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2016, 66 (1), pp. 7-30. doi: 10.3322/caac.21332
  20. Wild C. P., Weiderpass E., Stewart B. W World Cancer Report: Cancer Research for Cancer Prevention. Lyon, France, International Agency for Research on Cancer, 2020. Available at: http://publications.iarc.fr/586 (accessed: 09.03.2021).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2021 Arkhipova O.E., Chernogubova E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».