Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1169-1182
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2016
Cancer is a typical cause of death in Korea that becomes a major issue in health care. According to Cause of Death Statistics (2014) by National Statistical Office, SMRs (standardized mortality rates) in Busan were counted as the highest among all cities. In this paper, we used data of Busan Regional Cancer Center to estimate the extent of the cancer incidence rate and cancer mortality rate. The data are considered in small areas of administrative units such as Gu/Dong from years 2003 to 2009. All cancer including four major cancers (stomach cancer, colorectal cancer, lung cancer, liver cancer) have been analyzed. We carried out model selection and parameter estimation using spatial multi-level model incorporating a spatial correlation. For the spatial effects, CAR (conditional autoregressive model) has been assumed.
This research was planned to reveal society's attitude towards cancer and early diagnosis using the health belief model. This study was planned as descriptive research in Isparta. A random sample of n=256 individuals of both genders was recruited at the largest shopping center. As a means of collection tool, a survey consisted of two forms, the first designed for sociodemographic information and the second covering 29 questions suitable for the content of Health Belief Model. Of the participants, 66.8% were female and 33.2% were male, and the average age was $33.3{\pm}11.0$ years. Some 46.1% partly thought that they may develop cancer, and 49.6% were afraid of this possibility. As many as 50% indicated that cancer is an issue that comes from Allah. A significant difference was found between not going for control unless feeling bad, and blood analysis for cancer screening (${\chi}^2=3.780$ p= 0.03). It was seen that in an area with a high rate of cancer, people's awareness of cancer prevention and early diagnosis and attitudes towards these are insufficient.
Background: Methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) is a key enzyme in the metabolism of folate, and the role of the MTHFR C677T polymorphism in pancreatic carcinogenesis is still controversial. Methods: A literature search was performed using Pubmed and CNKI databases for published studies through May 2012. We performed a meta-analysis of all relevant case-control studies that examined the association between MTHFR C677T polymorphism and pancreatic cancer risk. Results: Finally, 9 individual case-control studies with a total of 1,299 pancreatic cancer cases and 2,473 controls were included into this meta-analysis. Results: This metaanalysis showed there was an obvious association between MTHFR C677T polymorphism and pancreatic cancer risk in East Asians (for allele model, OR = 1.67, 95%CI 1.11-2.51; For homozygote model, OR = 2.77, 95%CI 1.40-5.48; for recessive model, OR = 1.96, 95%CI 1.54-2.50; for dominant model, OR = 2.11, 95%CI 1.01-4.41). However, no significant association was found in Caucasians. Conclusions: The MTHFR C677T polymorphism is associated with pancreatic cancer risk, and a race-specific effect may exist in this association. More studies with a larger sample size are needed to further clarify this association.
Ovarian cancer is the most lethal world-wide gynecological disease among women due to the lack of molecular biomarkers to diagnose the disease at an early stage. In addition, there are few well established relevant animal models for research on human ovarian cancer. For instance, rodent models have been established through highly specialized genetic manipulations, but they are not an excellent model for human ovarian cancer because histological features are not comparable to those of women, mice have a low incidence of tumorigenesis, and they experience a protracted period of tumor development. However, the laying hen is a unique and highly relevant animal model for research on human ovarian cancer because they spontaneously develop epithelial cell-derived ovarian cancer (EOC) as occurs in women. Our research group has identified common histological and physiological aspects of ovarian tumors from women and laying hens, and we have provided evidence for several potential biomarkers to detect, monitor and target for treatment of human ovarian cancers based on the use of both genetic and epigenetic factors. Therefore, this review focuses on ovarian cancer of laying hens and relevant regulatory mechanisms, based on genetic and epigenetic aspects of the disease in order to provide new information and to highlight the advantages of the laying hen model for research in ovarian carcinogenesis.
In previous studies we predicted future trends in cancer incidence for each prefecture in order to plan cancer control. Those predictions, however, did not take into account the characteristics of each prefecture. We therefore used the results of age-period-cohort analysis of incidence and mortality data of Osaka, and estimated the incidence and mortality of cancers at all sites and selected sites. The results reflect the characteristics of Osaka, which has and is expected to have large number of patients with liver cancer. We believe our results to be useful for planning and evaluating cancer control activities in Osaka. It would be worthwhile to base the estimation of cancer incidence and mortality in each prefecture on each population-based cancer registry.
Background: We investigated the risk of cancer mortality according to obesity status and metabolic health status using sampled cohort data from the National Health Insurance system. Materials and Methods: Data on body mass index and fasting blood glucose in the sampled cohort database (n=363,881) were used to estimate risk of cancer mortality. Data were analyzed using a Cox proportional hazard model (Model 1 was adjusted for age, sex, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, total cholesterol level and urinary protein; Model 2 was adjusted for Model 1 plus smoking status, alcohol intake and physical activity). Results: According to the obesity status, the mean hazard ratios were 0.82 [95% confidence interval (CI), 0.75-0.89] and 0.79 (95% CI, 0.72-0.85) for the overweight and obese groups, respectively, compared with the normal weight group. According to the metabolic health status, the mean hazard ratio was 1.26 (95% CI, 1.14-1.40) for the metabolically unhealthy group compared with the metabolically healthy group. The interaction between obesity status and metabolic health status on the risk of cancer mortality was not statistically significant (p=0.31). Conclusions: We found that the risk of cancer mortality decreased according to the obesity status and increased according to the metabolic health status. Given the rise in the rate of metabolic dysfunction, the mortality from cancer is also likely to rise. Treatment strategies targeting metabolic dysfunction may lead to reductions in the risk of death from cancer.
Background: Prevalence is a statistic of primary interest in public health. In the absence of good follow-up facilities, it is difficult to assess the complete prevalence of cancer for a given registry area. Objective: An attempt was here made to arrive at complete prevalence including limited duration prevalence with respect to selected sites of cancer for India by fitting appropriate models to 1, 3 and 5 years cancer survival data available for selected population-based registries. Materials and Methods: Survival data, available for the registries of Bhopal, Chennai, Karunagappally, and Mumbai was pooled to generate survival for breast, cervix, ovary, lung, stomach and mouth cancers. With the available data on survival for 1, 3 and 5 years, a model was fitted and the survival curve was extended beyond 5 years (up to 35 years) for each of the selected sites. This helped in generation of survival proportions by single year and thereby survival of cancer cases. With the help of survival proportions available year-wise and the incidence, prevalence figures were arrived for selected cancer sites and for selected periods. Results: The prevalence to incidence ratio (PI ratio) stabilized after a certain duration for all the cancer sites showing that from the knowledge of incidence, the prevalence can be calculated. The stabilized P/I ratios for the cancer sites of breast, cervix, ovary, stomach, lung, mouth and for life time was observed to be 4.90, 5.33, 2.75, 1.40, 1.37, 4.04 and 3.42 respectively. Conclusions: The validity of the model approach to calculate prevalence could be demonstrated with the help of survival data of Barshi registry for cervix cancer, available for the period 1988-2006.
Eom, Bang Wool;Joo, Jungnam;Kim, Young-Woo;Park, Boram;Yoon, Hong Man;Ryu, Keun Won;Kim, Soo Jin
Journal of Gastric Cancer
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v.15
no.4
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pp.262-269
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2015
Purpose: Intraabdominal abscess is one of the most common reasons for re-hospitalization after gastrectomy. This study aimed to develop a model for estimating the probability of intraabdominal abscesses that can be used during the postoperative period. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the clinicopathological data of 1,564 patients who underwent gastrectomy for gastric cancer between 2010 and 2012. Twenty-six related markers were analyzed, and multivariate logistic regression analysis was used to develop the probability estimation model for intraabdominal abscess. Internal validation using a bootstrap approach was employed to correct for bias, and the model was then validated using an independent dataset comprising of patients who underwent gastrectomy between January 2008 and March 2010. Discrimination and calibration abilities were checked in both datasets. Results: The incidence of intraabdominal abscess in the development set was 7.80% (122/1,564). The surgical approach, operating time, pathologic N classification, body temperature, white blood cell count, C-reactive protein level, glucose level, and change in the hemoglobin level were significant predictors of intraabdominal abscess in the multivariate analysis. The probability estimation model that was developed on the basis of these results showed good discrimination and calibration abilities (concordance index=0.828, Hosmer-Lemeshow chi-statistic P=0.274). Finally, we combined both datasets to produce a nomogram that estimates the probability of intraabdominal abscess. Conclusions: This nomogram can be useful for identifying patients at a high risk of intraabdominal abscess. Patients at a high risk may benefit from further evaluation or treatment before discharge.
Variants of X-ray repair cross-complementing group 1 (XRCC1) are involved in the development of cancer, but studies investigating the association of XRCC1-77T>C polymorphism with cancer risk have reported conflicting results. To clarify the effect of the XRCC1 -77T>C polymorphism on cancer risk, we performed a meta-analysis by conducting searches of the published literature in PubMed, Embase and CBM databases. Finally, 13 studies were included into our meta-analysis, involving a total of 11, 678 individuals. Subgroup analyses were performed by ethnicity and cancer type. The results of this meta-analysis showed that there was significant association between the C variant of XRCC1-77T>C polymorphism and cancer risk in all four genetic comparison models (ORC vs. T =1.19, 95%CI 1.07-1.31, P = 0.001; OR homozygote model =1.28, 95%CI 1.07-1.52, P = 0.007; OR recessive genetic model =1.22, 95%CI 1.04-1.44, P = 0.015; OR dominant model =1.21, 95% CI 1.07-1.35, P = 0.001). In the subgroup analyses based on ethnicity, the association was still significant in the Asian population (all p values<0.001), but not in the Caucasian population (all p values > 0.05). Thus, the XRCC1 -77T>C polymorphism is associated with cancer risk, and individuals with XRCC1 -77C variant have a significantly higher cancer risk, particularly in the Asian population.
Background: We had previously showed that the neutrophil lymphocyte ratio (NLR), ${\gamma}$-glutamyl transpeptidase (GGT) and carcinoembryonic antigen (CEA) are prognostic factors for metastatic colorectal cancer (mCRC) patients. In this study we developed a prognostic model based on these three indices. Materials and Methods: A total of 243 patients who were initially diagnosed as mCRC between 2005 and 2010 in the Sun Yat-sen University Cancer Center were studied. The endpoint was overall survival (OS). Results: NLR>3, elevated GGT and elevated CEA were confirmed as independent risk factors which could predict poor prognosis. Patients could be divided into three groups according to the number of risk factors they had. Those with two or three were defined as the high risk group, individuals with one risk factor as the modest risk group and patients without risk factor as the low risk group. The OS values for these three groups were 16.2 months (2.80~68.8), 24.2 months (4.07~79.0), and 37.2 months (12.6~87.8), respectively (p<0.001). Conclusions: We developed a simple but useful model based on NLR, GGT and CEA to provide prognostic information to clinical practice in highly selected mCRC patients. Further prospective and multi-center studies are warranted to test our model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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