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Fattori associati alle disparità di cancro tra le contee USA a basso, medio e alto reddito

Introduzione

I progressi nella prevenzione, nella diagnosi e nella cura del cancro hanno portato a una rapida riduzione della mortalità per cancro negli Stati Uniti, con un tasso di mortalità per cancro che è sceso da 240 per 100.000 persone-anno nel 1980 a 192 per 100.000 persone-anno nel 2014.1,2,3 La riduzione della mortalità per cancro, tuttavia, non è sinonimo di riduzione delle disparità tumorali, forse in parte a causa della variazione nell’accesso ai progressi dell’assistenza. In effetti, le disparità di cancro rimangono sostanziali negli Stati Uniti per area geografica e per status socioeconomico.4,5,6 Le disparità socioeconomiche del cancro sono notevoli soprattutto perché possono peggiorare nel tempo a causa dell’aumento dei costi della diagnosi e della cura del cancro. Pertanto, ci sono grandi preoccupazioni circa le disparità socioeconomiche statunitensi nelle morti per cancro.

Una seconda grande preoccupazione è la crescente evidenza di ampie disparità nella mortalità per cancro a livello di contea, con tassi di mortalità per cancro che variano più di 7 volte tra le contee degli Stati Uniti nel 2014.2 Allo stesso tempo, c’è una lacuna nella conoscenza del grado in cui i fattori socioeconomici potrebbero essere alla base delle disparità delle contee, o più specificamente, il raggruppamento delle contee in zone calde con un onere sproporzionato di decessi per cancro. L’identificazione dei punti caldi dell’area può essere utile come guida per i programmi di salute pubblica per indirizzare i cluster di contee più bisognosi.3 Il successo di tali programmi, tuttavia, dipende dalla comprensione dei fattori alla base delle disparità.

Per ridurre le disparità di cancro, è imperativo comprendere in che misura i molteplici fattori ambientali, clinici e comportamentali possono fungere da mediatori dell’associazione tra il reddito delle contee e la mortalità per cancro.3,7,8,9,10 Ci sono però delle lacune nella conoscenza di questi fattori chiave. In primo luogo, non è chiaro quale di questi fattori sia il più forte mediatore dell’associazione tra lo stato socioeconomico e la mortalità per cancro. In secondo luogo, non è chiaro se tali fattori spieghino adeguatamente le grandi differenze nella mortalità da cancro tra le contee. Questo è importante in parte perché è necessaria una migliore comprensione dei possibili mediatori di alti tassi di mortalità tra le contee a basso reddito per informare i futuri sforzi per ridurre le disparità.

In questo contesto, abbiamo studiato l’associazione tra i redditi a livello di contea e i tassi di mortalità per cancro. I nostri obiettivi erano di valutare le disparità nei tassi di mortalità per cancro tra le contee a basso, medio e alto reddito; di valutare la variazione geografica dei tassi di mortalità per cancro all’interno e tra i gruppi di reddito; di identificare i fattori che possono servire da mediatori delle disparità tra le contee; e infine, di confrontare le variazioni geografiche dei fattori associati con le variazioni geografiche dei decessi per cancro.

Metodi

Studio Design

Abbiamo condotto uno studio trasversale per valutare le disparità di cancro tra le contee sulla base dello stato socioeconomico e per identificare i cluster di contee con alti tassi di mortalità per cancro. Abbiamo poi utilizzato modelli di regressione per identificare molteplici fattori associati alle disparità e per testare la nostra ipotesi che questi fattori possano servire da mediatori delle disparità tra contee. Infine, per valutare la variazione geografica dei possibili mediatori tra le contee, abbiamo utilizzato le somme dei valori dei possibili mediatori per calcolare un punteggio di rischio standardizzato che abbiamo chiamato indice di rischio di disparità. Il comitato di revisione istituzionale di Yale ha stabilito che questo studio era esente da revisione perché abbiamo utilizzato dati disponibili al pubblico. Questo studio ha seguito la linea guida per il reporting del Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology(STROBE).

Fonti dei dati

Abbiamo incluso tutte le contee con tassi di mortalità da cancro disponibili a partire dal 2014 in un database creato e pubblicato dall’Institute for Health Metrics and Evaluation.11 Per creare il database, i ricercatori dell’istituto hanno utilizzato i dati dei record di mortalità del National Center for Health Statistics per generare stime di piccole aree e per eliminare i codici di spazzatura, che sono cause di morte non plausibili o non specifiche.12 Come osservato in studi precedenti, questo approccio è in grado di migliorare la validità delle registrazioni dei decessi a livello di contea come metriche chiave per l’identificazione di cause di morte specifiche.2,12

Abbiamo collegato il tasso di mortalità per cancro di ogni contea al reddito familiare mediano (MHI). Abbiamo utilizzato i dati sul reddito ricavati dal Census Bureau statunitense 2012 Small Area Income and Poverty Estimates (Stime sul reddito e sulla povertà delle piccole aree), consentendo così un intervallo di 2 anni prima della nostra misura primaria di esito a partire dal 2014.13 Abbiamo utilizzato l’MHI invece di utilizzare l’occupazione, l’istruzione o un indicatore socioeconomico combinato, perché l’MHI è un indicatore di stato socioeconomico ampiamente utilizzato e facilmente disponibile,14,15,16 e perché ci aspettavamo che avesse la massima rilevanza per il tasso di mortalità da cancro, a causa dell’elevato onere finanziario della cura del cancro.

Risultati, esposizioni e possibili mediatori

Il nostro risultato principale è stato il tasso di mortalità per cancro aggiustato in base all’età per 100.000 anni-persona. Per identificare i fattori che possono fungere da mediatori dell’associazione tra l’esposizione e l’esito a livello di contea, abbiamo utilizzato le variabili temporali del modello concettuale del Robert Wood Johnson Foundation County Health Rankings (eTable 1 nel supplemento). Questo modello valuta e classifica sistematicamente le contee in base a una serie di fattori di rischio sanitario selezionati in base alla loro validità e alla loro importanza per la salute pubblica.17,18 Raggruppa poi questi fattori di salute in settori: comportamenti a rischio per la salute, fattori di cura clinica, fattori socioeconomici e fattori ambientali fisici.18 Abbiamo aggiunto un quinto dominio per includere le politiche sanitarie rilevanti per il cancro, ad esempio il numero di mandati a livello statale per la copertura assicurativa della cura del cancro. Infine, abbiamo aggiunto altri fattori, come la presenza di un centro oncologico completo nelle vicinanze, che non sono stati inclusi nel modello di County Health Rankings, ma che dovrebbero essere rilevanti per gli esiti del cancro.19,20 Abbiamo ottenuto fattori da diverse fonti, tra cui i Centers for Disease Control and Prevention, l’American Lung Association, il National Cancer Institute e l’American Society of Clinical Oncology (eTable 1 nel supplemento).21,22,23,24,25,26

Analisi statistica

Abbiamo stratificato le contee in gruppi a basso (quartile inferiore), medio (quartile medio) e alto reddito (quartile superiore). Abbiamo utilizzato statistiche descrittive per determinare il tasso medio di mortalità per cancro e le caratteristiche demografiche.

Per identificare i fattori che tengono conto delle disparità tra le contee, abbiamo inserito una serie di modelli di possibili mediatori (la eTabella 1 nel Supplemento include un elenco di variabili). I mediatori sono utili per modellare i percorsi tra esposizioni ed esiti, come mostrato nella Figura 1.27 Inoltre, i modelli possono semplificare percorsi complessi separando gli effetti diretti, che sono indipendenti dal mediatore, dagli effetti indiretti, che dipendono dal mediatore. In questo modo, abbiamo utilizzato i modelli per identificare i fattori intermedi (mediatori) che aiutano a spiegare l’associazione tra MHI (l’esposizione) e la mortalità da cancro (l’esito).

Figura 1.Schema per i modelli di mediazioneAbbiamo adattato gli schemi per i modelli monomediatore (A) e multi-mediatore (B) di Preacher e Hayes.27 I successivi modelli di mediazione possono essere utilizzati per stimare gli effetti diretti di E su O e gli effetti indiretti di E su O che potrebbero essere attribuibili a M. I pedici nel pannello B identificano i percorsi separati per i mediatori multipli (cioè, M1 vs M2).

Per quantificare le associazioni, abbiamo utilizzato una serie di modelli di regressione lineare. In primo luogo, abbiamo utilizzato modelli a singolo mediatore per valutare le variazioni delle stime dei parametri dopo aver aggiunto i possibili mediatori a un modello di base dell’esito (tasso di mortalità da cancro, una variabile continua) e dell’esposizione (MHI, una variabile continua che registriamo trasformata).28 Abbiamo selezionato le variabili che hanno associazioni significative nei modelli a singolo mediatore (2-sided α<<<.05) da testare nel modello a mediatore multiplo. Abbiamo usato l’eliminazione graduale all’indietro per mantenere le variabili che sono rimaste significative nel modello multivariabile. Abbiamo adeguato i fattori demografici, comprese le distribuzioni razziali ed etniche dei residenti della contea (eTable 1 nel supplemento) e abbiamo confrontato l’approccio graduale con altri approcci (ad esempio, l’operatore di restringimento e selezione meno assoluto) nelle analisi di sensibilità. Dopo aver identificato i possibili mediatori, abbiamo stimato gli effetti indiretti, che sono dati dal prodotto dei coefficienti dell’associazione tra (1) l’esposizione e i mediatori e (2) i mediatori e il risultato.27 Abbiamo utilizzato un metodo chiamato regressione apparentemente non correlata, che viene utilizzato per correggere la possibilità di correlazioni tra i termini di errore in una serie di modelli simili.29 Abbiamo utilizzato gli effetti indiretti per calcolare la percentuale mediata (cioè la percentuale dell’associazione esposizione-risultato che può essere spiegata dal possibile mediatore) e abbiamo utilizzato gli errori standard bootstrapped con 5000 ripetizioni perché gli errori per gli effetti indiretti sono spesso distorti.27

Abbiamo usato la regressione normale multivariata per imputare 20 set di valori per variabili con una missingness superiore al 5% ma inferiore al 20% e abbiamo escluso le variabili con una missingness superiore al 20% (eTable 2 nel supplemento). Nelle analisi di sensibilità, abbiamo confrontato modelli con o senza contee anomale (ad esempio, quelle con popolazioni molto grandi o piccole o con >40% di etnia nativa americana). Inoltre, a causa delle preoccupazioni espresse in studi precedenti sulle contee con tassi di mortalità molto più alti del previsto (ad esempio, i tassi sono più di 3 volte il range interquartile oltre i valori quartili),30 abbiamo effettuato analisi di sensibilità che hanno escluso queste contee.

Figura 1.Schema per i modelli di mediazioneAbbiamo adattato gli schemi per i modelli monomediatore (A) e multi-mediatore (B) di Preacher e Hayes.27 I successivi modelli di mediazione possono essere utilizzati per stimare gli effetti diretti di E su O e gli effetti indiretti di E su O che potrebbero essere attribuibili a M. I pedici nel pannello B identificano i percorsi separati per i mediatori multipli (cioè, M1 vs M2).

Calcolo dell’indice di rischio di disparità

Per valutare la distribuzione geografica dei possibili mediatori, abbiamo calcolato un punteggio composito che abbiamo chiamato indice di rischio di disparità (eFigure 1 nel supplemento). Il valore di ogni contea per l’indice di rischio era la somma ponderata dei valori standardizzati delle variabili (o punteggi z ). Così, abbiamo usato l’indice di rischio per standardizzare i confronti delle variabili tra le contee.

Per valutare la variazione geografica del risultato, abbiamo mappato i tassi di mortalità per cancro utilizzando modelli geocodificati. Abbiamo identificato i punti caldi dell’area utilizzando la statistica Getis-Ord per l’autocorrelazione spaziale con una soglia di significatività di P</05 su due lati.31,32 Abbiamo quindi mappato i possibili mediatori (rappresentati dall’indice di rischio di disparità) e abbiamo individuato e poi mappato i punti caldi per ciascuno dei possibili mediatori. Abbiamo completato l’analisi tra il 1° ottobre 2016 e il 31 luglio 2017, utilizzando il software statistico Stata versione 14.2 (StataCorp LLC).

Risultati

Nel nostro campione totale di 3135 contee statunitensi, i redditi mediani variavano da 22 a 126 dollari all’anno. Rispetto alle contee del gruppo ad alto reddito (reddito mediano, 55-780 dollari), quelle del gruppo a basso reddito (reddito mediano, 33-445 dollari) avevano una popolazione più piccola, oltre ad avere una percentuale più alta di residenti non ispanici neri, che vivevano in zone rurali, o che riportavano una salute scarsa o buona (Tabella 1). Il tasso di mortalità per cancro variava notevolmente da una contea all’altra (tasso medio [range], 206,4 [70,7-503,5] decessi per 100.000 persone-anno).

Caratteristiche Gruppi di reddito a livello di contea, media (SD)
Basso (n==783) Medio (n=1568) Alto (n==784)
Reddito familiare, mediano (IQR), $ 33 445 (31 253-35 483) 43 010 (40 298-46 306) 55 780 (52 409-63 376)
Popolazione, mediana (IQR), No. 16 996 (9474-28 543) 26 932 (10 659-62 800) 59 227 (17 417-187 729)
Età ≥65 y, %. 17.4 (4.0) 17.5 (4.4) 14.6 (3.8)
Femminile, % 50.0 (2.9) 50.0 (2.1) 50.1 (1.8)
Gara, %
Bianco non ispanico 68.3 (24.8) 81.9 (16.7) 80.2 (16.5)
Nero non ispanico 18.0 (21.4) 6.0 (9.9) 5.3 (7.9)
Ispanico 8.8 (17.4) 8.1 (12.1) 9.0 (10.5)
Asiatico 0.5 (0.6) 0.9 (1.3) 2.7 (4.6)
Nativo americano 3.4 (11.8) 1.9 (5.6) 1.4 (4.4)
Rurale, % 72.4 (25.7) 59.2 (30.2) 43.6 (32.5)
Povertà (reddito <100% del livello di povertà federale), %. 24.2 (5.9) 16.2 (4.0) 10.8 (3.3)
Morti premature per 100.000 anni-persona, No.a 489.3 (96.7) 382.4 (72.7) 310.6 (61.8)
Segnalati in cattive condizioni di salute o di salute equa, %. 23.3 (5.8) 16.5 (4.8) 12.8 (3.7)
Scarsa salute fisica, %. 4.7 (1.2) 3.7 (1.0) 3.2 (0.7)
Morti di cancro per 100.000 persone-anno, No.a 229.7 (32.9) 204.9 (26.3) 185.9 (24.4)
a.Caratteristiche delle contee statunitensi stratificate in base al reddito familiare mediano

Abbiamo riscontrato una variazione significativa nei tassi di mortalità per cancro tra i gruppi di reddito, con un tasso medio (SD) di 229,7 (32,9) decessi per 100.000 persone-anno nelle contee a basso reddito rispetto a 204,9 (26,3) (differenza, 24).8; 95% IC, 22,4-27,4) e 185,9 (24,4) (differenza, 43,8; 95% IC, 41,0-46,7) per 100/000 persone/anno nelle contee a medio e alto reddito, rispettivamente (P<<1001 per tutti i confronti a coppie). Abbiamo trovato cluster geografici, o hot spot, con i più alti tassi di mortalità per cancro nel Sud, incluso il delta del fiume Mississippi, oltre all’Appalachia (n = 507 contee in hot spot a una soglia di P<0, 05) (Figura 2; eFigure 2 nelSupplemento). Molti di questi hot spot sono stati costituiti con contee a basso reddito(Figura 2).

Figura 2.Tassi di contea dei decessi per cancro e potenziali mediatori delle disparità nei tassi di mortalità per cancro tra le contee a basso, medio e alto reddito degli Stati UnitiA, Tasso annuo di mortalità per cancro aggiustato in base all’età. B e D, Valori per l’indice di rischio di disparità, che abbiamo utilizzato per rappresentare la diffusione geografica dei fattori chiave che possono fungere da mediatori delle disparità di reddito delle contee nei tassi di mortalità per cancro. C, Tasso annuo di mortalità per cancro aggiustato in base al reddito in ogni contea per il quartile a basso reddito delle contee.

Dei 38 fattori a livello di contea che abbiamo valutato in questo studio, 19 soddisfano i criteri per l’inclusione nel modello multi-mediatore e 8 mantengono la loro importanza nel modello completamente corretto, suggerendo che 8 fattori a livello di contea possono fungere da mediatori delle disparità socioeconomiche del cancro a livello di contea(Tabella 2). Questi fattori sono importanti perché sono correlati all’esposizione (MHI a livello di contea) e all’esito (tasso di mortalità per cancro) e perché potrebbero rientrare plausibilmente nei percorsi causali rilevanti. Tre di questi fattori erano comportamenti a rischio per la salute (tassi di obesità, fumo e inattività fisica); 2 erano fattori di cura clinica (indicatori di cure non convenienti e di bassa qualità); 2 erano politiche sanitarie (leggi antifumo e l’indice delle tasse Medicaid, che è un rapporto a livello statale dei pagamenti dei fornitori di Medicaid vs Medicare); e 1 era un fattore di salute ambientale (insicurezza alimentare, definita come la percentuale della popolazione che manca di una fonte affidabile di cibo). In totale, questi fattori spiegano più di quattro quinti (81,25%) dell’associazione tra i redditi mediani a livello di contea e i tassi di mortalità per cancro.

Variabili indipendentia Coefficiente β (95% CI) Percentuale mediatab
Associazioni dirette – Possibili variabili del mediatore
Comportamenti sanitari
Obesità 1,41 (1,15 a 1,66) NA
Fumo 0,80 (0,63 a 0,98) NA
Inattività fisica 0,90 (da 0,66 a 1,13) NA
Cure cliniche
Cura inaccessibile 0,34 (da 0,17 a 0,52) NA
Cura di bassa qualità 2,22 (da 1,90 a 2,55) NA
Politiche sanitarie
Leggi antifumo -0,33 (da -0,49 a -0,17) NA
Indice tariffario Medicaid-Medicare -0,15 (da -0,20 a -0,10) NA
Ambiente di salute
Insicurezza alimentare 1,12 (da 0,76 a 1,47) NA
Associazione diretta – Esposizione primaria variabile
Reddito familiare medio -0,12 (da -0,18 a -0,07) NA
Associazioni indirette – Possibili variabili di mediazionec
Comportamenti sanitari
Obesità -0,07 (da -0,09 a -0,05) 10.8
Fumo -0,08 (da -0,10 a -0,06) 12.7
Inattività fisica -0,08 (da -0,10 a -0,06) 12.2
Cure cliniche
Cura inaccessibile -0,03 (da -0,05 a -0,02) 5.2
Cura di bassa qualità -0,11 (da -0,14 a -0,09) 17.9
Politiche sanitarie
Leggi antifumo -0,01 (da -0,01 a -0,003) 1.1
Indice tariffario Medicaid-Medicare -0,01 (da -0,02 a -0,01) 1.7
Ambiente di salute
Insicurezza alimentare -0,12 (da -0,17 a -0,08) 19.1
Totale indiretto (mediato) -0,52 (da -0,58 a -0,46) 81.3d
d.Potenziali mediatori dell’Associazione tra i redditi mediani della contea e i tassi di mortalità da cancro individuati dal modello dei mediatori multipli

Abbiamo trovato una sostanziale variazione nel grado in cui ciascuno dei fattori può mediare l’associazione a livello di contea tra i redditi e i tassi di mortalità. I più forti mediatori possibili sono stati l’insicurezza alimentare (β=-0,12; 95% di IC, da -0,17 a -0,08), l’assistenza di bassa qualità (β=-0,11; 95% di IC, da -0,14 a -0,09), il fumo (β=-0.08; 95% IC, da -0,10 a -0,06), inattività fisica (β=-0,08; 95% IC, da -0,10 a -0,06), e obesità (β=-0,07; 95% IC, da -0,09 a -0,05) (Tabella 2). Secondo il modello finale, la percentuale mediata può essere maggiore per l’insicurezza alimentare (19,1%; 95% IC, 12,5%-26,5%), l’assistenza di bassa qualità (17,9%; 95% CI, 14,0%-21,8%), il fumo (12,7%; 95% CI, 9,4%-15).6%), e l’inattività fisica (12,2%; 95% IC, 9,4%-15,6%), e può essere più piccolo per le leggi antifumo (1,1%; 95% IC, 0,5%-1,6%) e l’indice della tariffa Medicaid (1,7% 95% IC, 1,6%-3,1%)(Figura 3).

Figura 3.Percentuale mediata dai fattori a livello di contea in un modello multivariabile dell’associazione tra i redditi familiari mediani a livello di contea e i tassi di mortalità per cancroPer le definizioni e le fonti dei dati per i fattori che possono fungere da mediatori, si veda la eTabella 1 nel supplemento. Per calcolare la percentuale mediata, abbiamo utilizzato i coefficienti β del modello a più mediatori riportato nella Tabella 2. Le barre di errore rappresentano il 95% degli IC.

Abbiamo riassunto la diffusione geografica dei fattori utilizzando l’indice di rischio di disparità. Abbiamo trovato nette differenze nell’indice tra le contee a basso reddito (media [SD], 0,64 [0,57]), a medio reddito (media [SD], 0,03 [0,48]) e ad alto reddito (media [SD], -0,58 [0,50]), con punteggi più alti che indicano concentrazioni più elevate di possibili mediatori. Nei modelli corretti per il reddito delle contee, l’indice di disparità è stato associato ai tassi di mortalità per cancro in generale (β = 35,7; 95% IC, 34,2-37,2; P = 001) e nel sottogruppo delle contee a basso reddito (β = 39,5; 95% IC, 36,2-42,8; P = 001). Abbiamo usato le mappe dell’indice per visualizzare se gruppi di contee a basso reddito con alte concentrazioni di possibili mediatori corrispondono a gruppi di contee a basso reddito con alte concentrazioni di morti per cancro(Figura 2). Inoltre, abbiamo identificato i punti caldi delle contee adiacenti con valori altrettanto elevati per ciascuno dei possibili mediatori, che includevano 391 contee nei punti caldi per il fumo; 361, l’obesità; 469, l’inattività fisica; 391, l’insicurezza alimentare; 255, l’indice delle tariffe; 468, le leggi antifumo; 315, l’assistenza non economica; e 358, l’assistenza di bassa qualità (tutti P<0,05) (eFigure 2 nel supplemento).

Nell’analisi di sensibilità, abbiamo trovato stime simili in modelli con o senza contee che erano anomale nelle caratteristiche demografiche o nei tassi di mortalità per cancro. Inoltre, altri approcci alla selezione variabile (ad esempio, il restringimento meno assoluto e l’operatore di selezione) hanno portato a modelli identici. Così, il modello multivariabile finale sembrava fornire una stima accurata e robusta del grado in cui i fattori possono spiegare le disparità.

Figura 2.Tassi di mortalità per cancro nella contea e potenziali mediatori delle disparità nei tassi di mortalità per cancro tra le contee USA a basso, medio e alto redditoA, Tasso annuo di mortalità per cancro aggiustato in base all’età. B e D, Valori per l’indice di rischio di disparità, che abbiamo utilizzato per rappresentare la diffusione geografica dei fattori chiave che possono fungere da mediatori delle disparità di reddito delle contee nei tassi di mortalità per cancro. C, Tasso annuo di mortalità per cancro aggiustato in base al reddito in ogni contea per il quartile a basso reddito delle contee.

Figura 3.Figura 3. Percentuale mediata dai fattori di livello di contea in un modello multivariabile dell’associazione tra i redditi familiari mediani di contea e i tassi di mortalità per cancroPer le definizioni e le fonti dei dati per i fattori che possono fungere da mediatori, si veda la eTabella 1 nel supplemento. Per calcolare la percentuale mediata, abbiamo utilizzato i coefficienti β del modello a più mediatori riportato nella Tabella 2. Le barre di errore rappresentano il 95% degli IC.

Discussione

Abbiamo riscontrato sostanziali disparità socioeconomiche nei tassi di mortalità per cancro nelle contee degli Stati Uniti e abbiamo identificato i fattori che possono rappresentare oltre l’80% della disparità a livello di contea. Creando un indice di rischio di disparità, una misura composita dei fattori che possono mediare l’associazione tra i livelli di reddito delle contee e i tassi di mortalità per cancro, abbiamo identificato l’eterogeneità nella diffusione geografica dei fattori che si allineano alla distribuzione dei tassi di mortalità per cancro nelle contee a basso reddito. Insieme, questi risultati suggeriscono che ci sono molteplici fattori nelle aree a basso reddito che potrebbero essere obiettivi utili per azioni volte a migliorare le disparità di cancro tra le contee.

I nostri risultati sono coerenti con gli studi precedenti sulle disparità di cancro per marcatori di area di stato socioeconomico,33 come il reddito,34,35,36 l’istruzione,36,37,38 e l’occupazione.39,40,41,42 Gli studi esistenti a livello di popolazione sono tuttavia limitati dalla loro attenzione per i singoli fattori di rischio o per i singoli tipi di cancro, dall’uso di registri di decessi non corretti per i codici della spazzatura e dal fatto che si basano su registri di dati che omettono alcune regioni geografiche. Al contrario, abbiamo utilizzato un set di dati sui record di decessi che ha applicato nuove stime di piccole aree e tecniche di ridistribuzione dei codici spazzatura a un campione completo di contee statunitensi. Abbiamo anche utilizzato una serie di modelli per spiegare le disparità tra le contee, identificando i più importanti mediatori possibili.

I comportamenti a rischio per la salute dovuti al fumo, all’obesità e all’inattività fisica sono stati i più forti mediatori possibili delle disparità di cancro. Questo risultato è coerente con il lavoro precedente che dimostra che i comportamenti a rischio per la salute sono i fattori più fortemente correlati con gli esiti sanitari.43 Per quanto riguarda gli esiti del cancro, ci sono forti evidenze, in particolare per le vie causali che includono il fumo,7 insieme con le prove che i tassi di obesità e inattività fisica sono fortemente associati con il tasso di mortalità per cancro.8,9,10,44 Pertanto, ci sono forti evidenze a sostegno dell’intervento della comunità che si occupa di comportamenti a rischio per la salute. Allo stesso tempo, vi è la necessità di interrompere i fattori esterni che contribuiscono ai comportamenti a rischio per la salute nelle aree a basso e medio reddito. Ad esempio, gli sforzi per aumentare i tassi di attività fisica a livello di popolazione sono probabilmente inadeguati in assenza di sforzi per migliorare gli ambienti costruiti in alcune comunità.45

Una seconda importante constatazione è che l’insicurezza alimentare e la qualità delle cure cliniche possono essere i mediatori individuali più forti. Ci sono diversi modi in cui questi due fattori possono spiegare le disparità nelle morti per cancro. Ad esempio, un’assistenza clinica di bassa qualità può portare a ritardi nella diagnosi e nel trattamento del cancro e l’insicurezza alimentare può aumentare l’incidenza di alcuni tumori nelle popolazioni a causa di una cattiva alimentazione, anche se i tassi di obesità sono simili. Gli sforzi per indirizzare i mediatori non comportamentali potrebbero essere utili alla luce dell’evidenza che affrontare i comportamenti a rischio per la salute è necessario ma non sufficiente se l’obiettivo finale è quello di eliminare le disparità di salute.46,47 Inoltre, la questione dell’accesso regolare ad alimenti sani, o della sicurezza alimentare, potrebbe richiedere un’ulteriore considerazione nei futuri studi sulle disparità di cancro. Questo perché gli studi suggeriscono che l’insicurezza alimentare è correlata alla cattiva salute,48 costi elevati,49 e l’obesità – un fattore di rischio chiave per il cancro.10 Inoltre, poiché l’obesità è un fattore di rischio per il diabete e le malattie cardiovascolari, gli sforzi per affrontarla potrebbero portare ad un sostanziale aumento dei risultati sanitari a livello di popolazione.

Per informare le politiche sanitarie locali, è importante generare prove rigorose sui fattori associati ai decessi per cancro. Questo perché c’è una chiara necessità di efficacia ed efficienza nei programmi sanitari che spesso sono finanziati localmente con budget limitati. I programmi locoregionali potrebbero essere particolarmente utili per affrontare il raggruppamento dei decessi per cancro nel Sud e in Appalachia. Poiché abbiamo identificato diversi possibili mediatori, i nostri risultati possono essere utili per i responsabili politici locali per sviluppare e valutare le azioni future per eliminare le disparità di cancro.

Infine, per affrontare le disparità, può essere fondamentale mantenere politiche che siano associate a migliori risultati nelle comunità a basso reddito. Ad esempio, gli sforzi per limitare l’espansione di Medicaid possono minare gli sforzi per ridurre le disparità socioeconomiche del cancro, in parte perché gli stati con e senza espansione di Medicaid hanno avuto maggiori miglioramenti negli screening e nelle diagnosi precoci del cancro.50,51 Il nostro studio si aggiunge a questi risultati suggerendo che l’accesso limitato alle cure a prezzi accessibili è un mediatore delle disparità di cancro, mentre molte delle contee a basso reddito con i più alti tassi di mortalità si trovano negli stati che hanno evitato l’espansione. Abbiamo anche scoperto che un numero sproporzionato di residenti erano neri americani non ispanici nelle contee a basso reddito con alti tassi di mortalità per cancro. Questo evidenzia la necessità di smantellare il razzismo strutturale, che contribuisce alle disuguaglianze nel potere sociale ed economico e alla segregazione dei neri americani in zone calde delle contee con un numero sproporzionato di morti per cancro.

Limitazioni

Il nostro studio ha dei limiti. In primo luogo, gli studi sulla popolazione sono soggetti ad errori interpretativi, comprese le fallacie ecologiche. Per questo motivo, i risultati di questo studio a livello di popolazione dovrebbero essere utilizzati per informare i programmi sanitari a livello di popolazione, ma non a livello individuale. In secondo luogo, poiché abbiamo studiato i tassi di mortalità per cancro in aggregato, non abbiamo valutato le differenze nei fattori chiave tra i vari tipi di cancro, che possono essere al centro del lavoro futuro. In terzo luogo, non siamo stati in grado di valutare la causalità o la confusione non misurata a causa della natura trasversale dello studio. Quarto, sebbene in letteratura si utilizzino modelli a effetti misti per valutare gli effetti di singoli mediatori,52 non siamo riusciti a trovare un approccio convalidato all’uso di un modello ad effetto misto in uno studio con più mediatori. In parte per questo motivo, abbiamo utilizzato un modello a effetti fissi (eFigure 3 nel supplemento), il che significa che non possiamo escludere la possibilità che effetti casuali a livello statale possano alterare il modello. In quinto luogo, non abbiamo valutato le normative a livello di città o di contea, il che ha limitato la nostra valutazione delle politiche sanitarie locali. Sesto, i modelli dei mediatori possono semplificare eccessivamente le associazioni a causa delle ipotesi sulla direzionalità e sulle interazioni. Per questo motivo, dovrebbero essere utilizzati per generare piuttosto che per confermare ipotesi di percorsi causali.

Conclusioni

Abbiamo trovato sostanziali lacune nei tassi di mortalità per cancro tra le contee a basso, medio e alto reddito. Abbiamo spiegato gran parte della disparità con i comportamenti sanitari, i fattori di assistenza clinica, le politiche sanitarie e gli ambienti sanitari. A causa delle lacune inaccettabili nei risultati del cancro tra le contee che persistono nonostante i grandi progressi nella cura del cancro, c’è un urgente bisogno di azioni per determinare se l’individuazione di questi fattori potrebbe migliorare le disparità.

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