瑞典癌症登记系统中颅内肿瘤诊断日期的准确性验证研究

《European Journal of Epidemiology》：The validity of the information on date of diagnosis of intracranial tumors in the Swedish cancer register

本研究针对CT检查与脑肿瘤风险研究中存在的反向因果关系偏倚问题，通过基于斯德哥尔摩地区影像数据库（BFT）的回顾性分析，验证了瑞典国家癌症登记系统中颅内肿瘤诊断日期的准确性。结果显示97.9%的患者登记诊断日期与首次影像学诊断时间差异≤1个月，证实了登记系统在2010-2020年间数据的高度可靠性，为相关流行病学研究提供了重要质量保证。

　　

当科学家试图探究头部CT扫描是否会增加脑肿瘤风险时，一个棘手的科学难题浮出水面——反向因果关系的干扰。就像"先有鸡还是先有蛋"的哲学命题，在医学研究中，我们常常难以判断是CT检查导致了肿瘤，还是肿瘤本身引起了CT检查。这种时序上的混淆，可能使研究结论产生严重偏倚。近年来多项研究指出儿童期接受头部CT检查与后续脑肿瘤风险存在关联，但这些发现背后可能隐藏着一个关键方法学问题：那些最终被确诊为脑肿瘤的患者，可能早在作为研究起点的CT检查时就已经存在微小肿瘤，只是当时未被识别或未及时上报癌症登记系统。

这种延迟报告现象在脑肿瘤研究中尤为突出。由于颅内肿瘤的诊断几乎都必须依赖影像学检查，而CT又是最常用的初筛手段，如果肿瘤患者在确诊前多年就已经因为其他原因进行过头部CT检查，这些早期检查记录就会被错误地归为"暴露"，使得暴露组看似有更高的肿瘤发生率。瑞典研究人员Nordenskj?ld等人的先驱性研究曾发现，在20世纪70-80年代接受头部CT检查的群体中，部分最终被登记为脑膜瘤的患者，其实在最初的CT检查时就已经存在肿瘤迹象。当这些病例被正确识别并排除后，CT与脑膜瘤之间的关联就消失了。这一发现揭示了癌症登记系统中诊断日期准确性的重要性，但该研究规模较小，且反映的是数十年前的登记质量。

为了评估现代癌症登记系统的数据可靠性，由Magnus Kaijser领衔的研究团队开展了一项方法学验证研究。他们利用斯德哥尔摩地区独特的影像数据库优势，对2010-2020年间报告至瑞典国家癌症登记系统的所有颅内肿瘤病例进行了系统性验证。这项研究最近发表在流行病学领域权威期刊《European Journal of Epidemiology》上，为基于癌症登记数据的研究提供了重要的质量保证。

研究团队采用了几项关键技术方法：首先，他们利用斯德哥尔摩地区的影像与功能服务（Bild-och Funktionstj?nsten, BFT）档案库，这是一个覆盖约240万人口的区域性放射学数据库，包含了2000年以来该地区所有CT和MRI检查的报告；其次，他们提取了2010-2020年间报告至癌症登记系统的所有原发性颅内肿瘤病例（ICD-10编码C70和C71）；最后，通过人工审阅这些患者在登记诊断日期前一个月以上进行的头部影像学报告，确定最早的放射学诊断时间，并与癌症登记系统中的日期进行比对。

结果

诊断日期的高度准确性

研究发现，在2010-2020年期间报告至瑞典癌症登记系统的脑实质肿瘤患者中，98.8%的病例首次放射学诊断日期与登记诊断日期间隔不超过一个月。对于脑膜瘤患者，这一比例为96.2%。仅有少量病例存在明显延迟报告：30例患者（1.0%）的肿瘤在放射学诊断后1个月至1年内才被报告至登记系统，36例患者（1.2%）的延迟报告时间超过1年。这一结果表明，现代瑞典癌症登记系统中颅内肿瘤诊断日期的准确性极高。

扫描时间分布模式

研究队列中的患者在接受正式癌症诊断前多年就可能有头部影像学检查记录。约24.2%的患者在登记诊断前一个月或更早时间有过头部扫描，15.9%的患者甚至在诊断前四年以上就有相关检查。这些早期检查的存在凸显了在回顾性研究中仔细区分暴露与结果时序的重要性。

年龄特异性差异

特别值得注意的是儿童患者中的发现。在199例登记诊断为脑肿瘤的儿童中，13例（6.5%）存在放射学诊断早于登记诊断一个月以上的情况，占所有延迟报告脑肿瘤病例的半数以上。相比之下，7例儿童脑膜瘤患者中无一例存在显著延迟报告。这一差异提示在不同年龄组和肿瘤类型中，诊断和报告模式可能存在差异。

讨论

本研究首次利用基于人口的放射学档案库系统验证了瑞典癌症登记系统中颅内肿瘤诊断日期的准确性。研究结果表明，与早期研究相比，现代癌症登记系统的数据质量已有显著提高。在2010-2020年期间，延迟报告已不再是主要问题，这为基于这些数据的流行病学研究提供了更强的可靠性保证。

研究的重要优势在于其基于人口的放射学数据来源。由于放射学诊断是颅内肿瘤诊疗流程的必要环节（除尸检诊断外），这些数据代表了向癌症登记系统报告的最初来源。这种独特的设计使研究人员能够准确追踪从肿瘤首次影像学发现到正式登记的全过程。

然而，研究也存在若干局限性。首先，无法评估那些从未被报告至癌症登记系统的放射学检测肿瘤。先前研究表明，瑞典住院登记系统中报告的脑肿瘤有23%未在癌症登记系统中出现，良性肿瘤的漏报率更高达36%。虽然这不影响本研究对已报告病例日期准确性的验证，但提示癌症登记系统可能存在整体覆盖度不足的问题。其次，研究缺乏肿瘤实际报告至登记系统的具体日期信息，无法区分是临床医生延迟报告还是登记系统延迟录入。此外，研究仅覆盖2010年后的数据，且限于斯德哥尔摩地区，在向更早时期或瑞典全国范围外推结论时需要谨慎。

与Nordenskj?ld等人在早期数据中的发现（超过20%的病例存在延迟报告）相比，本研究结果的显著改善很可能反映了癌症登记系统报告规范的进步和质量控制的加强。这种时代差异强调了对登记数据质量进行定期评估的重要性，特别是在将其用于长期趋势分析或历史性队列研究时。

本研究所采用的放射学数据方法为未来研究开辟了新途径。随着机器学习技术的发展，大规模放射学报告的自动化分析成为可能，这将使研究人员能够以前所未有的精细度探索疾病自然史和诊疗模式。对于癌症登记研究而言，这种数据整合方法有望进一步提高登记质量，减少各类偏倚。

综上所述，这项研究证实了瑞典癌症登记系统中2010-2020年期间颅内肿瘤诊断日期信息的高度准确性。仅有极小比例的患者（脑肿瘤1.2%，脑膜瘤3.8%）存在放射学诊断显著早于登记诊断的情况。这一验证为基于该登记系统的脑肿瘤流行病学研究提供了重要的方法学保证，特别是在评估医疗辐射暴露与脑肿瘤风险的前瞻性研究中，有效缓解了对反向因果关系偏倚的担忧。