Frontiers in Oncology

Introduction

Multiple myeloma (MM) is een neoplastische plasmacelaandoening die wordt gekenmerkt door proliferatie van klonale plasmacellen in het beenmerg, monoklonale eiwitten in het bloed of de urine, en geassocieerde orgaanfunctiestoornissen (1). MM is de tweede meest frequente maligniteit van het bloed, die ~1% van de neoplastische ziekten en 13% van de hematologische kankers uitmaakt (1, 2). Gedurende de laatste decennia heeft MM wereldwijd een toenemend aantal sterfgevallen veroorzaakt. Informatie over de epidemiologie en de ziektelast van MM was echter beperkt, vooral in de ontwikkelingslanden (3).

Ontwikkelde landen zouden een veel hogere incidentie en prevalentie van MM hebben dan de ontwikkelingslanden. Drie gebieden met een hoge incidentie in de wereld zijn Noord-Amerika, Australië en West-Europa, met incidenties variërend van 3 tot 6 per 100.000 persoonsjaren, evenals de 5-jaarsprevalentie variërend van 7 tot 14 per 100.000 inwoners (3-5). Eerdere studies gaven aan dat Aziaten een relatief lagere incidentie vertonen dan Kaukasiërs (1, 6). De incidenties gerapporteerd door Japanse en Koreaanse studies waren respectievelijk 2,0 en 1,5 per 100.000 persoonsjaren, en de corresponderende 5-jaars prevalenties waren respectievelijk 5,4 en 3,9 per 100.000 inwoners (4, 7). De epidemiologische studies van MM-statistieken waren echter niet consistent in China. Drie opeenvolgende studies uitgevoerd in Taiwan van China impliceerden een aantal in de buurt van die in Japan of Korea (8-10), terwijl de resultaten van het vasteland van China veel lagere percentages vertoonden (4, 11). De bestaande studies hadden echter slechts betrekking op één enkele stad (11) of berekenden de percentages op basis van de samengestelde uitkomst van MM, kwaadaardige immuun-proliferatieve ziekten, en bepaalde andere B-cel lymfomen (4, 11). Bovendien waren er geen verdere epidemiologische studies beschikbaar om de percentages onder verschillende geslachts-, leeftijds-, en geografische groepen op het vasteland van China te schatten.

Deze studie werd uitgevoerd om recente schattingen van de prevalentie en incidentie van MM op het vasteland van China te geven en om hun patronen onder geslachts-, leeftijds-, en geografische groepen te onderzoeken.

Materialen en methoden

Studiebevolking

De gegevens in de huidige studie waren afkomstig van de nationale medische verzekeringsdatabase tussen 1 januari 2012 en 31 december 2016 met een nationaal representatieve populatie die ~0,51 miljard inwoners in 23 provincies omvat (ongeveer 58,5% van de stedelijke bevolking in China). Gedetailleerde informatie van de individuele ziektediagnose was nodig om de MM-opnames te identificeren. Steden zonder informatie over de International Classification of Diseases (ICD) code of tekst van de ziektediagnose werden uitgesloten. Ten slotte werden acht provincies niet opgenomen wegens vrijstellingen van het rapporteringsbeleid (Fujian en Tibet), het dekken van slechts één soort verzekering (Tianjin), ontbrekende informatie, of een probleem van abnormale gegevensrapportering over cruciale informatie, bv. primaire diagnose (Beijing, Shanghai, Sichuan, Ningxia, Hebei). Er zijn twee belangrijke ziekteverzekeringsprogramma’s in stedelijk gebied in China: de stedelijke basisverzekering voor werknemers (Urban Employee Basic Medical Insurance, UEBMI) voor werkende en gepensioneerde werknemers in steden en de stedelijke basisverzekering voor ingezetenen (Urban Residence Basic Medical Insurance, URBMI) voor stadsbewoners zonder formele arbeid. Tot 2016 bedroeg de dekking van de UEBMI en URBMI voor stadsbewoners tot 95% (12). We gebruikten claimgegevens uit de databank van UEBMI en URBMI. Alle claimrecords voor deze studie waren anoniem. Het studieprotocol werd goedgekeurd door de ethische toetsingscommissie van het Peking University Health Science Center (IRB. No.: IRB00001052-18012), en zij zagen af van het toestemmingsvereiste. Het stroomschema van de studie is te zien in figuur 1.

FIGUUR 1

Figuur 1. Stroomdiagram van de studie.

Gegevensverzameling voor het UEBMI en URBMI

Medische gegevens zullen in de databank worden bewaard zolang de patiënten de nationale verzekeringskaart voor de medische dienst hebben verstrekt, ongeacht hoeveel de patiënten uiteindelijk hebben betaald. Zowel de UEBMI- als de URBMI-gegevensbanken werden in het algemeen maandelijks bijgewerkt op stadsniveau. Ziekenhuisopnames voor elke gezondheidstoestand werden geïdentificeerd op basis van de primaire diagnoses (tekst van de ziektediagnose of ICD-code). Natuurlijke taalverwerking werd toegepast om de tekst of code te normaliseren met een woordenboek van potentiële MM gedefinieerd door prestigieuze clinici.

MM Case Identification

MM werd gedefinieerd met behulp van ICD-9 (203.0), ICD-10 (C90.051, C90.002, C90.001, en C90.003+), ICD voor Oncologie, 3e editie (ICD-O-3) morfologische codes (9732/3), en medische termen in het Chinees waaronder de ziekte van Kahler, multipel myeloom, myelomatose, plasmacelmyeloom, en myeloma nierziekte. Om de kans op ontbrekende MM-patiënten te minimaliseren, werd een relatief los algoritme ontwikkeld om potentiële MM-patiënten te selecteren met fuzzy string-matching techniek, waarbij “203.0,” “C90,” “9732,” “Kahler,” “beenmergkanker,” en “myeloma” als sleutelwoorden werden gebruikt. De diagnoses van elke potentiële MM-patiënt werden vervolgens door twee onderzoekers onafhankelijk van elkaar beoordeeld. Exclusiecriteria voor patiënten waren (1) plasmacelleukemie, (2) extramedullair plasmacytoom inclusief plasmacelsarcoom, maligne plasmaceltumor NOS, plasmacytoom NOS, en solitair myeloom, (3) endotheliaal myeloom, en (4) primair myeloom. Indien de diagnostische items met MM woorden bevatten als “onbepaald,” “onzekerheid,” “?,” “mogelijk,” en “verdacht,” werden de patiënten ook gecategoriseerd als een subgroep genaamd “verdachte patiënten” gebruikt voor sensitiviteitsanalyse.

Person-Time at Risk

De datum van MM onset werd gedefinieerd volgens de datum van de eerste MM-gerelateerde claim (d.w.z. een claim met een diagnose-match MM definitie) op of na 1 januari 2012. De datum waarop MM voor het eerst werd vastgesteld, was tevens het indexjaar. Jaren voorafgaand aan het indexjaar werden gedefinieerd als MM-vrij en jaren volgend op het indexjaar werden gedefinieerd als prevalente MM. Voor de incidentie begon de observatietijd ofwel op de datum van toetreding tot het ziekteverzekeringsstelsel, ofwel op 1 januari 2016, afhankelijk van welke datum het laatst viel voor elke inschrijver. Patiënten die MM hadden vóór 1 januari 2016 werden uitgesloten voor de berekening van de incidentie. De risicotijd bleef toenemen tot het begin van nieuwe MM, uitschrijving uit de ziektekostenverzekering of afsluiting van de studie (31 december 2016).

Statistische analyse

Beide percentages werden geschat door middel van een algemeen gebruikte tweefasenbenadering. In de eerste fase werden de prevalentie en de incidentie van MM in elke provincie als volgt berekend: In de primaire analyse was de noemer (N) voor de berekening van de prevalentie van MM het totale aantal personen in elke provincie dat tijdens de onderzoeksperiode continu was ingeschreven in ofwel UEBMI ofwel URBMI. De teller (M) was het aantal patiënten met MM dat werd geschat in de populatie van de noemer in elke provincie, rekening houdend met het probleem van ontbrekende waarden. Specifiek kan de totale ingeschreven populatie in elke provincie in drie groepen worden verdeeld: personen die geen gebruik hebben gemaakt van een medische dienst (d.w.z. geen registratie van medische claims, N1), personen met volledige informatie over de medische dienst (N2), en personen met registratie van het gebruik van de medische dienst maar met ontbrekende informatie over de diagnose van de medische dienst (N3). We observeerden het aantal patiënten met MM (M2) bij proefpersonen met volledige informatie over de medische dienst (N2). Aangezien de reden voor het ontbreken van een diagnose bij de medische dienst over het algemeen te wijten was aan administratieve problemen bij steden op prefectuurniveau, veronderstelden wij dat de waarschijnlijkheid MM te hebben niet geassocieerd was met de ontbrekende status van de diagnose-items van de deelnemers. Daarom schatten we het totale aantal MM-gevallen als (N2 + N3)M2/N2. Bovendien werd het aantal MM-gevallen geschat in elke subgroep van verschillende verzekeringstype, kalenderjaar, geslacht en leeftijdsgroep.

Incidentie van MM werd alleen geschat in 2016 en berekend door het aantal nieuwe MM-gevallen te delen door de totale person-time at risk in 2016. Vijf provincies, waaronder Liaoning, Guangxi, Hainan, Guizhou, en Gansu, werden uitgesloten voor de schatting van de incidentie vanwege hun beperkte tijd met registraties (<5 jaar). De 95% CI’s van alle percentages werden ook berekend op basis van de Poisson-verdeling. In de tweede fase werden de nationale of regionale gemiddelde schattingen van beide percentages verkregen door het combineren van provincie-specifieke schattingen met behulp van een random-effects meta-analyse.

Prevalentie en incidentie werden ook geschat per geslacht, leeftijd, en geografische regio (Oost, Noord, Noord-Oost, Noord-West, Zuid-centraal, en Zuid-West) (13). Twee leeftijdsgecorrigeerde percentages werden geschat aan de hand van Segi’s gegevens over de wereldbevolking en China 2000 census, respectievelijk, en ter vergelijking met andere studies. Student’s t-test voor continue variabelen en chi-kwadraattest voor categorische variabelen werden gebruikt voor vergelijkingen tussen mannelijke en vrouwelijke patiënten. Alle statistische toetsen zijn tweezijdig, waarbij P < 0,05 als statistisch significant werd beschouwd. Alle statistische analyses werden uitgevoerd met Stata versie 15.0.

Gevoeligheidsanalyses

Gevoeligheidsanalyses werden uitgevoerd om de robuustheid van de resultaten te beoordelen: (1) alle verdachte MM-gevallen opgenomen, (2) alleen waargenomen gevallen opgenomen die bekend staan als onderschatting om de ondergrens van de percentages te beoordelen, en (3) de top 10% van de provincies met ontbrekende diagnosecijfers uitgesloten. In de meta-analyse gebruikten we ook het waargenomen aantal MM-gevallen in elke provincie als gewichten om het effect van variatie in ontbrekende diagnosepercentages tussen provincies te overwegen.

Resultaten

Van 2012 tot 2016 waren er ~0,51 miljard ingeschrevenen in de database (tabel 1). De basispopulatiestructuur van UEBMI en URBMI was significant verschillend in geslacht en leeftijdsverdeling. Een totaal van 24.759 had een bevestigde diagnose van MM tijdens de studieperiode, en slechts 238 patiënten hadden de diagnose van verdachte MM. Daarom hebben wij ons in de downstream analyses alleen gericht op de bevestigde MM-patiënten. In totaal was 58,68% van de patiënten man, en de gemiddelde leeftijd (SD) van de mannelijke en vrouwelijke patiënten was respectievelijk 58,43 (14,2) en 57,0 (14,6) jaar (tabel 2).

TABLE 1

Tabel 1. Kenmerken van populaties in 23 provincies in China gedurende 2012-2016 in de studie.

TABLE 2

Tabel 2. Kenmerken voor patiënten met multipel myeloom in 23 provincies in China gedurende 2012-2016 in de studie.

Prevalentie

De nationale prevalentie was 6,88 per 100.000 inwoners (95% CI; 5,75-8,00) (figuur 2). De prevalentie was altijd hoger bij mannen dan bij vrouwen, namelijk 7,89 per 100.000 inwoners (95% CI; 6,52-9,26) voor mannen en 5,79 (95% CI; 4,85-6,73) voor vrouwen, respectievelijk (figuur 2). De prevalentie varieerde naar leeftijd, met een klokvormig hoogtepunt tussen 55 en 74 jaar bij beide geslachten (figuur 2). Het hoogste percentage was bij patiënten van 70-74 jaar voor elk geslacht, met waarden van 36,61 per 100.000 inwoners en 24,72 per 100.000 inwoners voor mannen en vrouwen, respectievelijk (eTabel 1). Bij vergelijking van patiënten jonger en ouder dan 60 jaar, was de prevalentie meer dan verdubbeld en het geslachtsverschil groter in de oudere leeftijdsgroep (eTabel 1). Noord-China en Oost-China hadden relatief hogere percentages MM dan de rest van de gebieden (eTabellen 2, 3).

FIGUUR 2

Figuur 2. (A,B) Prevalentie van multipel myeloom in China gedurende 2012-2016. Gestandaardiseerde (a) en gestandaardiseerde (b) betekent leeftijd-gestandaardiseerde percentages geschat door Segi’s wereldbevolking en China 2000 volkstellingsgegevens, respectievelijk.

Incidentie

De nationale incidentie van MM in 2016 was 1,60 per 100.000 persoonsjaren (95% CI; 1,28-1,92) (figuur 3). De incidentie was 1,84 per 100.000 persoonsjaren (95% CI; 1,48-2,20) voor mannen en 1,30 (95% CI; 1,01-1,59) voor vrouwen, respectievelijk (figuur 3). De incidentie bleek ook sterk toe te nemen na de leeftijd van 55 jaar voor beide geslachten. De incidentie van MM bleef echter hoog tot de leeftijd van 70-74 jaar voor mannen, terwijl er daarna een onmiddellijke daling was voor vrouwen (figuur 3). In vergelijking met patiënten jonger dan 60 jaar, was de incidentie van ouderen meer dan verdubbeld. Het geslachtsverschil was groter in de oudere leeftijdsgroep (eTabel 4). Noordoost- en Oost-China hadden iets hogere percentages MM dan de rest van de gebieden (eTabellen 2, 3).

FIGUUR 3

Figuur 3. (A,B) Incidentie van multipel myeloom in China in 2016. Gestandaardiseerde (a) en gestandaardiseerde (b) betekent leeftijd gestandaardiseerde tarieven werden geschat door Segi’s wereldbevolking en China 2000 volkstelling gegevens, respectievelijk.

De gestandaardiseerde tarieven

Van 2012 tot 2016 was de algemene gemiddelde prevalentie voor Segi’s wereldstandaardbevolking (WSR) 5,68 per 100.000 inwoners (95% CI, 5,64-5,72), met 6,32 (95% CI, 6,26-6,38) bij mannen en 4,84 (95% CI, 4,78-4,90) bij vrouwen, respectievelijk. Ondertussen was de incidentie gestandaardiseerd door WSR in 2016 1,15 per 100.000 persoonsjaren (95% CI, 1,11-1,19), met 1,33 (95% CI, 1,27-1,39) bij mannen en 0,95 (95% CI, 0,91-1,00) bij vrouwen, respectievelijk (tabel 3).

TABLE 3

Tabel 3. Gestandaardiseerde prevalentie en incidentie van multipel myeloom in China gedurende 2012-2016 (eenheden: /100.000 bevolking voor prevalentie; /100.000 persoonsjaren voor incidentie).

De prevalentie gestandaardiseerd door China 2000 volkstelling gegevens was 5,81 per 100.000 bevolking (95% CI, 5,77-5,85), met 6,40 (95% CI, 6,34-6,46) bij mannen en 4,94 (95% CI, 5,77-5,85) bij vrouwen, respectievelijk. Ondertussen was de overeenkomstige incidentie in 2016 1,17 per 100.000 persoonsjaren (95% CI, 1,13-1,21), met 1,35 (95% CI, 1,29-1,41) bij mannen en 0,98 (95% CI, 0,93-1,03) bij vrouwen, respectievelijk.

Gevoeligheidsanalyse

Breed vergelijkbare schattingen werden verkregen als we alle verdachte MM-gevallen opnamen. De ondergrenzen van de totale percentages waren 3,47 (95% CI, 2,73-4,20) voor de prevalentie en 0,85 (95% CI, 0,70-0,99) voor de incidentie als we alleen gebruik maakten van waargenomen gevallen, waarvan bekend is dat ze worden onderschat. Verschillende methoden van meta-analyse gaven een iets hogere schatting van de prevalentie, terwijl ze een vergelijkbare schatting van de incidentie gaven (eTabel 5).

Discussie

In deze nationale studie hebben we drie primaire bevindingen opgehelderd. Ten eerste, gedurende 2012-2016, was de geschatte gemiddelde leeftijdsgecorrigeerde prevalentie op het vasteland van China 5,68 per 100.000 inwoners, en de incidentie was 1,15 per 100.000 persoonsjaren in 2016. Deze schattingen toonden aan dat zowel de prevalentie als de incidentie aanzienlijk lager waren dan die in Noord-Amerika, Australië en West-Europa (3, 4), maar in dezelfde orde van grootte lagen als die in Japan of Korea (4, 7). De huidige percentages waren meer dan verdubbeld dan in GLOBAOCAN 2012, met een incidentie van 0,56 per 100.000 persoonsjaren en een prevalentie van 1,2 per 100.000 inwoners, maar dichter bij de recente resultaten van GLOBOCAN 2018 met een incidentie van 0,92 per 100.000 persoonsjaren en een prevalentie van 2,1 per 100.000 inwoners voor China (4, 14). Onze huidige resultaten waren nog steeds lager dan de gemiddelde incidentie van 2,21 per 100.000 persoonsjaren van 2011 tot 2012 in Taiwan, dat een groter aandeel van de oudere bevolking heeft dan op het vasteland (9, 10). Hoewel Aziaten, waaronder Chinezen, een relatief lagere incidentie vertonen dan Kaukasiërs (4, 15), was het werkelijke aantal incidenten van multiple myeloompatiënten in Azië nog steeds hoger vanwege de enorme bevolking. Mannen hadden meer kans op MM dan vrouwen, met een 1,40-voudig verhoogd risico. Dit was consistent met eerdere studies in Aziatische en andere rassen (2, 8-10, 16).

In onze studie varieerde de prevalentie van MM naar de geografische gebieden van China. Het is opmerkelijk dat Noord-China en Oost-China relatief hogere percentages MM vertoonden dan de rest van de gebieden. Verschillen in genetische achtergrond, cultuur, klimaat en leefstijlpatronen zouden allemaal kunnen bijdragen aan de verschillen tussen de regio’s (3, 8, 17-19). Een mogelijke verklaring voor de lagere percentages in de zuidelijke gebieden zou bijvoorbeeld de relatief geringere lichaamslengte van de bewoners kunnen zijn. Eerdere studies meldden een bescheiden verhoogd risico voor langere personen (20-23). Verder onderzoek is nodig om de oorzaken te onderzoeken en te vinden.

Ten tweede, de gemiddelde leeftijd van de Chinese patiënten met MM was 58, wat ongeveer 10 jaar jonger was dan die van Kaukasiërs. Driekwart van de patiënten werd gediagnosticeerd boven de leeftijd van 49 jaar. Dit was consistent met eerdere epidemiologische studies in China (9, 24). Deze leeftijd was zelfs iets jonger dan die van patiënten uit Japan, Korea en Taiwan van China (24). Etnische ongelijkheid zou een mogelijke reden kunnen zijn voor deze grote kloof (3), gezien het feit dat de geometrie, kwaliteit en sterkte van de botten verschillen tussen Aziaten en Kaukasiërs (25, 26). Een andere verklaring die ook moet worden opgemerkt, is dat de leeftijd waarop MM wordt gediagnosticeerd, nauw lijkt samen te hangen met de gemiddelde levensverwachting in overeenkomstige regio’s (24). De huidige leeftijd van diagnose in China is zeer vergelijkbaar met die in de VS ongeveer 20 jaar geleden (2). Op de achtergrond van de vergrijzing van de bevolking in ontwikkelingslanden, waaronder China, zullen er in de toekomst meer oudere MM-patiënten verschijnen in ontwikkelingslanden. Bijgevolg zal MM een van de kankers zijn die in de schijnwerpers staan in deze landen met weinig middelen maar met een grote bevolking, zowel vanuit medisch als vanuit sociaal-economisch standpunt.

Ten derde werd een dramatische toename van MM-incidentie waargenomen bij Chinese vrouwen in de leeftijdsgroep van 55-59 jaar oud. Er was een duidelijk verschil tussen mannen en vrouwen wat het patroon van de incidentie betreft, d.w.z. dat de incidentie van MM hoog bleef tot de leeftijd van 70-74 jaar voor mannen, terwijl er daarna een onmiddellijke daling was voor vrouwen. Een soortgelijk oplopend patroon werd ook waargenomen in Amerika, Europa en Australië (15, 27, 28). Het MM-risico voor westerse bevolkingsgroepen bleef daarna echter stijgen en zal pas 10-15 jaar later een piek bereiken (8, 10, 15, 27, 28). Er waren geen specifieke incidentiegegevens voor vrouwen van 55-59 jaar beschikbaar voor andere Aziatische regio’s. In twee eerder genoemde studies in Taiwan werd deze leeftijdsgroep niet onderverdeeld (8, 10). Deze dramatische toename van de specifieke leeftijdsgroep is vermeldenswaard gezien het feit dat deze leeftijdsgroep van speciaal belang is vanwege de menopauze voor de meeste Chinese vrouwen kort daarna. Dit kan wijzen op een rol van oestrogeen bij hematologische maligniteiten, waaronder MM (29). Er bestaan verschillende interacties tussen het voortplantingshormoon en het immuunsysteem bij vrouwen (30). De beenmerg micro-omgeving is een reservoir van immuuncellen, terwijl MM celproliferatie en overleving afhankelijk zijn van factoren geproduceerd door cellen van de beenmerg micro-omgeving. Verder onderzoek is gerechtvaardigd om het potentiële pathofysiologische mechanisme te onderzoeken.

Deze studie heeft verschillende sterke punten. Dit is een grote, nationale representatieve steekproef van Chinese vasteland bevolking, waardoor de schatting van beide tarieven van een zeldzame ziekte. Het stelde ons niet alleen in staat om een algemene schatting te maken van beide percentages, maar ook om leeftijds- en geslachtspatronen van de percentages te onderzoeken, evenals de geografische variaties tussen de landen. Deze studie heeft ook verschillende beperkingen. Ten eerste kan het ontbrekende aandeel van diagnosegerelateerde variabelen de schattingen hebben beïnvloed. Er werden echter verschillende sensitiviteitsanalyses uitgevoerd om de potentiële invloeden van de schattingen te onderzoeken. In het bijzonder werden de ondergrenzen van de percentages gepresenteerd met gebruikmaking van alleen waargenomen gevallen van MM, hetgeen de interpretatie van de bevindingen zou kunnen vergemakkelijken. Ten tweede bevatte de basisgegevensbank van de ziektekostenverzekering geen gedetailleerde informatie over biopsies, laboratoriumgegevens, tumorstadium en doodsoorzaak. De geëxtraheerde patiënten met MM waren over het algemeen gediagnosticeerde gevallen. Dit sloot de mogelijkheid uit om onbekende MM-gevallen te bevestigen aan de hand van laboratoriumonderzoek. Ten derde, de nieuwe MM-gevallen voor de schatting van de incidentie werden gedefinieerd als 4 jaar ziektevrij voor de index eis, wat mogelijk niet voldoende is. Een studie van het Myeloma Network meldde echter dat de mediane totale overleving van MM-patiënten in Aziatische landen, waaronder China, 47 maanden bedroeg (24), wat consistent was met onze resultaten dat de verhouding tussen prevalentie en incidentie ongeveer 4,9 was. Ten slotte werden enkele provincies uitgesloten; wij konden de kenmerken van de uitgesloten populaties niet beschrijven wegens gebrek aan informatie. Bovendien werden bepaalde stedelijke populaties zoals universiteitsstudenten en militairen niet in de studie opgenomen omdat zij verschillende soorten ziektekostenverzekering hebben. Hun uitsluiting zou de schattingen beïnvloed kunnen hebben.

De prevalentie en incidentie van MM waren significant lager dan die in Noord-Amerika, Australië en West-Europa, maar lagen in dezelfde range als die in Japan of Korea. Chinese MM-patiënten waren jonger. Een significant hoge incidentie van MM werd waargenomen bij Chinese vrouwen in de leeftijdsgroep van 55-59 jaar net na de menopauze. Verder onderzoek is gerechtvaardigd om het potentiële pathofysiologische mechanisme te onderzoeken.

Data Availability Statement

De datasets die in dit artikel zijn geanalyseerd zijn niet openbaar beschikbaar. Verzoeken om toegang tot de datasets moeten worden gericht aan Siyan Zhan, [email protected].

Ethics Statement

Het studieprotocol werd goedgekeurd door de ethische toetsingscommissie van het Peking University Health Science Center (IRB. No.: IRB00001052-18012), en zij zagen af van het toestemmingsvereiste.

Author Contributions

SZ, XH, JLi, SW, JLu, YL, en PG: studieopzet en ontwerp. JW, LX, JF, SW, JLu, YL, LL, PG, en SZ: verwerving, analyse, of interpretatie van gegevens. SW en PG: concept van het manuscript. SW, LX, JF, en PG: statistische analyse. XH, SZ, en PG: supervisie.

Funding

Dit werk werd ondersteund door de National Natural Science Foundation of China (91646107, 91846112, 91546120).

Conflict of Interest

JL was in dienst van het bedrijf Takeda (China) International Trading Co, Ltd en heeft alleen bijgedragen aan het concept van de studie.

De overige auteurs verklaren dat het onderzoek is uitgevoerd in afwezigheid van enige commerciële of financiële relaties die zouden kunnen worden opgevat als een potentieel belangenconflict.

Aanvullend materiaal

Het aanvullend materiaal voor dit artikel is online te vinden op: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fonc.2019.01513/full#supplementary-material

1. Palumbo A, Anderson K. Multiple myeloma. N Engl J Med. (2011) 364:1046-60. doi: 10.1056/NEJMra1011442

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

2. Raab MS, Podar K, Breitkreutz I, Richardson PG, Anderson KC. Multiple myeloma. Lancet. (2009) 374:324-39. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60221-X

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

3. Cowan AJ, Allen C, Barac A, Basaleem H, Bensenor I, Curado MP, et al. Global burden of multiple myeloma: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. JAMA Oncol. (2018) 4:1221-7. doi: 10.1001/jamaoncol.2018.2128

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

4. Ferlay J, Soerjomataram I, Ervik M, Dikshit R, Eser S, Mathers C, et al. GLOBOCAN 2018, Cancer Incidence and Mortality Worldwide: IARC CancerBase No. 11. Lyon: International Agency for Research on Kanker. Online beschikbaar op: http://globocan.iarc.fr (geraadpleegd op 28 maart 2019).

Google Scholar

5. Teras LR, Desantis CE, Cerhan JR, Morton LM, Jemal A, Flowers CR. 2016 Amerikaanse lymfoïde maligniteitsstatistieken per subtypes van de Wereldgezondheidsorganisatie. Ca Cancer J Clin. (2016) 66:443-59. doi: 10.3322/caac.21357

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

6. Ferlay J, Soerjomataram I, Dikshit R, Eser S, Mathers C, Rebelo M, et al. Cancer incidence and mortality worldwide: sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012. Int J Kanker. (2015) 136:E359-E86. doi: 10.1002/ijc.29210

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

7. Bray F, Ren JS, Masuyer E, Ferlay J. Wereldwijde schattingen van kankerprevalentie voor 27 locaties in de volwassen bevolking in 2008. Int J Cancer. (2013) 132:1133-45. doi: 10.1002/ijc.27711

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

8. Huang SY, Yao M, Tang JL, Lee WC, Tsay W, Cheng AL, et al. Epidemiology of multiple myeloma in Taiwan: increasing incidence for the past 25 years and higher prevalence of extramedullary myeloma in patients younger than 55 years. Cancer. (2007) 110:896-905. doi: 10.1002/cncr.22850

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

9. Chen JH, Chung CH, Wang YC, Hsu SN, Huang WY, Chien WC. Prevalentie en sterfte gerelateerde factoren van multiple myeloom in Taiwan. PLoS ONE. (2016) 11:e0167227. doi: 10.1371/journal.pone.0167227

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

10. Tang CH, Liu HY, Hou HA, Qiu H, Huang KC, Siggins S, et al. Epidemiology of multiple myeloma in Taiwan, a population based study. Cancer Epidemiol. (2018) 55:136-41. doi: 10.1016/j.canep.2018.06.003

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

11. Liu E, Xiang Y, Jin F, Zhou S, Sun L, Fang R, et al. Cancer incidence trends in urban Shanghai,1972-1999. Cancer. (In Chinees) (2004) 24:11-5.

Google Scholar

12. Shan L, Wu Q, Liu C, Li Y, Cui Y, Liang Z, et al. Perceived challenges to achieving universal health coverage: a cross-sectional survey of social health insurance managers/administrators in China. BMJ Open. (2017) 7:e014425. doi: 10.1136/bmjopen-2016-014425

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

13. Wu Y, Huxley R, Li L, Anna V, Xie G, Yao C, et al. Prevalentie, bewustzijn, behandeling en controle van hypertensie in China: gegevens van de China National Nutrition and Health Survey 2002. Circulation. (2008) 118:2679-86. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.788166

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

14. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN schattingen van incidentie en mortaliteit wereldwijd voor 36 kankers in 185 landen. CA Cancer J Clin. (2018) 68:394-424. doi: 10.3322/caac.21492

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

15. National Cancer Institute. Surveillance Epidemiology and End Results Program. SEER Stat Fact Sheets on Multiple Myeloma (2015). Online beschikbaar op: http://seer.cancer.gov/statfacts/html/mulmy.html (geraadpleegd 24 augustus 2018).

Google Scholar

16. Curado MP, Oliveira MM, Silva D, Souza D. Epidemiologie van multipel myeloom in 17 Latijns-Amerikaanse landen: een update. Cancer Med. (2018) 7:2101-8. doi: 10.1002/cam4.1347

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

17. Greenberg AJ, Rajkumar SV, Vachon CM. Familial monoclonal gammopathy of undetermined significance and multiple myeloma: epidemiologie, risicofactoren, en biologische kenmerken. Bloed. (2012) 119:5359. doi: 10.1182/blood-2011-11-387324

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

18. Waxman AJ, Mink PJ, Devesa SS, Anderson WF, Weiss BM, Kristinsson SY, et al. Racial disparities in incidence and outcome in multiple myeloma: a population-based study. Blood. (2010) 116:5501-6. doi: 10.1182/blood-2010-07-298760

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

19. Alexander DD, Mink PJ, Adami HO, Cole P, Mandel JS, Oken MM, et al. Multiple myeloma: a review of the epidemiologic literature. Int J Cancer. (2007) 120:40-61. doi: 10.1002/ijc.22718

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

20. Teras LR, Kitahara CM, Birmann BM, Hartge PA, Wang SS, Kim R, et al. Body size and multiple myeloma mortality: a pooled analysis of 20 prospective studies. Br J Haematol. (2015) 166:667-76. doi: 10.1111/bjh.12935

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

21. Lu Y, Sullivan-Halley J, Henderson KD, Ma H, Horn-Ross PL, Reynolds P, et al. Anthropometric characteristics and multiple myeloma risk among women in the California Teachers Study. Epidemiologie. (2010) 21:272-3. doi: 10.1097/EDE.0b013e3181cc9241

CrossRef Full Text | Google Scholar

22. Britton JA, Khan AE, Rohrmann S, Becker N, Linseisen J, Nieters A, et al. Anthropometric characteristics and non-Hodgkin’s lymphoma and multiple myeloma risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). Haematologica. (2008) 93:1666-77. doi: 10.3324/haematol.13078

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

23. Pylypchuk RD, Schouten LJ, Goldbohm RA, Schouten HC, van den Brandt PA. Body mass index, height, and risk of lymphatic malignancies: a prospective cohort study. Am J Epidemiol. (2009) 170:297-307. doi: 10.1093/aje/kwp123

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

24. Kim K, Lee JH, Jin SK, Min CK, Yoon SS, Shimizu K, et al. Clinical profiles of multiple myeloma in Asia-an Asian Myeloma Network study. Am J Hematol. (2014) 89:751-6. doi: 10.1002/ajh.23731

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

25. Kepley AL, Nishiyama KK, Zhou B, Wang J, Zhang C, McMahon DJ, et al. Verschillen in botkwaliteit en botsterkte tussen Aziatische en Kaukasische jonge mannen. Osteoporos Int. (2017) 28:549-58. doi: 10.1007/s00198-016-3762-9

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

26. Zengin A, Pye SR, Cook MJ, Adams JE, Wu FCW, O’Neill TW, et al. Etnische verschillen in botgeometrie tussen blanke, zwarte en Zuid-Aziatische mannen in het Verenigd Koninkrijk. Bone. (2016) 91:180-5. doi: 10.1016/j.bone.2016.07.018

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

27. Australisch Instituut voor Gezondheid en Welzijn. Kanker in Australië 2017. Cancer series no.101. Cat. nr. CAN 100. Canberra, ACT: AIHW (2017).

Google Scholar

28. Vélez R, Turesson I, Landgren O, Kristinsson SY, Cuzick J. Incidentie van multipel myeloom in Groot-Brittannië, Zweden, en Malmö, Zweden: de impact van verschillen in case ascertainment op waargenomen incidentietrends. BMJ Open. (2016) 6:e009584. doi: 10.1136/bmjopen-2015-009584

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

29. Ladikou EE, Kassi E. The emerging role of estrogen in B cell malignancies. Leuk Lymfoom. (2017) 58:528-39. doi: 10.1080/10428194.2016.1213828

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

30. Bouman A, Heineman MJ, Faas MM. Sex hormones and the immune response in humans. Hum Reprod Update. (2005) 11:411-23. doi: 10.1093/humupd/dmi008

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.