Cartograms in oncology: analysis of the regional situation

封面

如何引用文章

全文:

详细

Relevance. Over the past few years, there has been a worldwide trend towards an increase in cancer morbidity and mortality. Health officials and epidemiology researchers often use disease maps to identify potential disease groups. Cartograms are cartographic images of various territories that contain information not about the area of the occupied territory, but about a variable of interest to the reader, for example, the population or a specific disease. This tool has been used for data visualization for more than a century, but right now it is becoming increasingly popular to display patterns and directions of changes in the world around us. The introduction of cartograms into the healthcare sector is gradual, depending on the results obtained in the development of various types of cartograms. It is difficult to fully assess the importance of collecting and analyzing information about the course of cancer. However, with the improvement of this system, good results can be achieved in preventing the occurrence of oncological diseases and increasing the level of cancer care provided. The purpose of this study is to analyze existing information about cartograms used in oncology. This publication discusses issues related to the need to use cartograms in oncoepidemiology, the causes of oncology, the advantages of using cartograms to consider a variety of diseases from simply infectious to HIV and technical issues related to geographical visualization, related problems and ways to solve them. Cartograms are a tool that clearly demonstrates the changes taking place in a small area, for example, in a certain area, within a large territory, for example, an entire republic in a format that can be perceived by all users and “readers” of cartograms. Conclusion. Oncology is a disease that spreads through the population by leaps and bounds. In this regard, it is necessary to collect as much statistical data as possible for more accurate predictions of the outcome of the disease, treatment of oncology and, most importantly, the preparation of preventive measures for this disease. Digitalization of healthcare in the form of digital cartograms will undoubtedly help in this.

作者简介

Yuri Samsonov

National Medical Research Radiological Centre

编辑信件的主要联系方式.
Email: samsonovu@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-2971-5873
Moscow, Russian Federation

Andrey Kostin

RUDN University

Email: samsonovu@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-0792-6012
SPIN 代码: 8073-0899
Moscow, Russian Federation

参考

  1. Torre LA, Siegel RL, Ward EM, Jemal A. Global Cancer Incidence and Mortality Rates and Trends - An Update. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2016;25(1):16-27. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-15-0578
  2. Dwyer-­Lindgren L, Mokdad AH, Srebotnjak T, Flaxman AD, Hansen GM, Murray CJ Cigarette smoking prevalence in US counties: 1996-2012. Popul Health Metr.2014;12(1):5. doi: 10.1186/1478-7954-12-5
  3. Shajari E, Mollasalehi H. Ribonucleic-acid-biomarker candidates for early-­phase group detection of common cancers. Genomics. 2020;112(1):163-168. doi: 10.1016/j.ygeno.2018.08.011
  4. Smith RA, Manassaram-­Baptiste D, Brooks D, Doroshenk M, Fedewa S, Saslow D, Brawley OW, Wender R. Cancer screening in the United States, 2015: a review of current American Cancer Society guidelines and current issues in cancer screening. CA Cancer J Clin. 2015;65(1):30-54. doi: 10.3322/caac.21261
  5. Coleman MP, Forman D, Bryant H, Butler J, Rachet B, Maringe C, Nur U, Tracey E, Coory M, Hatcher J, McGahan CE, Turner D, Marrett L, Gjerstorff ML, Johannesen TB, Adolfsson J, Lambe M, Lawrence G, Meechan D, Morris EJ, Middleton R, Steward J, Richards MA; ICBP Module 1 Working Group. Cancer survival in Australia, Canada, Denmark, Norway, Sweden, and the UK, 1995-2007 (the International Cancer Benchmarking Partnership): an analysis of population-­based cancer registry data. Lancet. 2011;377(9760):127-38. doi: 10.1016/S0140-6736(10)62231-3
  6. Volkotrub LP, Odintsova IN, Chemeris TV. Mapping as a method for identifying areas of increased cancer risk in industrial cities. Hygiene and sanitation. 2001;(1). (In Russian).
  7. Chan НМ, Trifonopoulos М, Ing A, Receveur O, Johnsont E. Consumption of freshwater fish in Kahnawake: risks and benefits. Environ Res. 1999;80(2 Pt 2): S213-S222. doi: 10.1006/enrs.1998.3930
  8. Barford A, Dorling D. The shape of the global causes of death. Int J Health Geogr. 2007;6:48. doi: 10.1186/1476-072X-6-48
  9. Levison ME, Haddon W. The area adjusted map: an epidemiological device. Public Health Rep. 1965;80(1):55-59.
  10. Hunter JM, Young JC. Diffusion of influenza in England and Wales. Ann Assoc Am Geogr. 1971;61(4):637-653. doi: 10.1111/j.1467-8306.1971.tb00815.x
  11. Selvin S, Shaw G, Schulman J, Merrill DW. Spatial distribution of disease: three case studies. JNCI. 1987;79(3):417-423.
  12. Dorling D, Barford A, Newman M. Worldmapper: the world as you have never seen it before. IEEE Trans Vis Comput Graph. 2006;12(5):757-764. doi: 10.1109/TVCG.2006.202
  13. Zhumashev UK. Cartogram of the incidence of malignant tumors in children in certain regions of Kazakhstan. Medicine of Kyrgyzstan. 2011;(5). (In Russian) URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kartogramma-­zabolevaemosti-zlokachestvennyh-­opuholey-detskogo-­naseleniya-v-otdelnyh-­regionah-kazahstana (Accessed 2024 February 7)
  14. Osombaev MSh, Dzhekshenov MD, Satybaldiev OA, Abdrasulov KD, Makimbetov EK, Kuzikeev MA. Epidemiology of colorectal cancer // Scientific review. Medical Sciences. 2021;1:37-42 URL: https://science-­medicine.ru/ru/article/view?id=1169 (Accessed 2024 March 16) (In Russian).
  15. Merabishvili VM, Arsenyev AI, Tarkov SA, Barchuk AA, Shcherbakov AM, Demin EV, Merabishvili EN. Morbidity and mortality of the population from lung cancer, taking into account reliability. Siberian journal of oncology. 2018;17(6):15-26. (In Russian) doi: 10.21294/1814-4861-2018-17-6-15-26
  16. Kronenfeld BJ, Wong DWS. Visualizing statistical significance of disease clusters using cartograms. Int J Health Geogr. 2017;16(1):19. doi: 10.1186/s12942-017-0093-9
  17. Elliott P, Wartenberg D. Spatial epidemiology: current approaches and future challenges. Environ Health Perspect. 2004;112(9):998-1006. doi: 10.1289/ehp.6735
  18. Aylin P, Maheswaran R, Wakefield J, Cockings S, Jarup L, Arnold R, Wheeler G, Elliott P. A national facility for small area disease mapping and rapid initial assessment of apparent disease clusters around a point source: the UK Small Area Health Statistics Unit. J Public Health Med. 1999;21(3):289-298. doi: 10.1093/pubmed/21.3.289
  19. California Cancer Registry. Age-adjusted invasive cancer incidence rates by county in California, 2009-2013. Based on December 2015 Extract. Available from: http://cancer-­rates.info/ca/. (Accessed 2016 June 19,)
  20. Gastner MT, Newman MEJ. Diffusion-­based method for producing density-­equalizing maps. PNAS. 2004;101(20):7499-7504. doi: 10.1073/pnas.0400280101
  21. Lovett DA, Poots AJ, Clements JT, Green SA, Samarasundera E, Bell D. Using geographical information systems and cartograms as a health service quality improvement tool. Spat Spatiotemporal Epidemiol. 2014;10:67-74. doi: 10.1016/j.sste.2014.05.004
  22. Tobler W. Thirty Five Years of Computer Cartograms. Ann Assoc Am Geogr. 2004;94(1):58-73.
  23. Dorling D. The visualization of local urban change across Britain. Environ Plan B: Plan Des. 1995;22(3):269-290.
  24. Gastner MT, Newman MEJ. Diffusion-­based method for producing density-­equalizing maps. Previous Methods for Constructing Cartograms. PNAS. 2004;101(20):7499-7504. doi: 10.1073/pnas.0400280101
  25. Kaspar S, Fabrikant SI, Freckmann P. Empirical Study of Cartograms. In: International Cartographic Conference, Paris, 2011;1-8.
  26. Sack DE, Gange SJ, Althoff KN, Pettit AC, Kheshti AN, Ransby IS, Nelson JJ, Turner MM, Sterling TR, Rebeiro PF. Visualizing the Geography of HIV Observational Cohorts With Density-­Adjusted Cartograms. J Acquir Immune Defic Syndr. 2022;89(5):473-480. doi: 10.1097/QAI.000
  27. Kraemer MUG, Hay SI, Pigott DM, Smith DL, Wint GRW, Golding N. Progress and Challenges in Infectious Disease Cartography. Trends Parasitol. 2016;32(1):19-29. doi: 10.1016/j.pt.2015.09.006
  28. Kobakian S, Cook D, Roberts J. Mapping cancer: the potential of cartograms and alternative map displays. Annals of Cancer Epidemiology. 2020;4:1-17.
  29. Monmonier M. How to Lie with Maps. 3rd ed. Chicago: University of Chicago Press, 2018. 256 p.
  30. Wilson BE, Pearson SA, Barton MB, Amir E. Regional Variations in Clinical Trial Outcomes in Oncology. J Natl Compr Canc Netw. 2022;20(8):879-886.e2. doi: 10.6004/jnccn.2022.7029. PMID: 35948036.
  31. Project «To Be Precise», 2024. URL: https://tochno.st/materials/onkologiya-v-regionakh-­rossii-new#part6. (Accessed 2024 March 16) (In Russian).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».