结直肠癌筛查与死亡率25年趋势：美国成功故事背后的健康不平等剖析

《Digestive Diseases and Sciences》：Colorectal Cancer Screening and Mortality Trends in the United States Over 25 Years: A Story of Success and Inequity

本研究针对美国结直肠癌（CRC）高发与死亡率居前的现状，通过分析1999-2024年BRFSS和CDC WONDER数据库，系统评估了CRC筛查率与年龄调整死亡率（AAMR）的关联及群体差异。结果显示，25年间筛查率从41.5%升至76.3%，AAMR下降至40.7/10万，二者呈强负相关（r=-0.885），但种族、保险、收入等因素导致显著不平等。研究预测若筛查率达100%，AAMR可进一步降至18.92，为优化公共卫生策略提供了关键证据。

　　

结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，在美国其发病率和死亡率均位居前列。尽管过去二十多年间，随着筛查技术的普及和治疗手段的进步，CRC的整体死亡率呈现下降趋势，但不同人群之间的健康差异日益凸显。例如，非西班牙裔白人群体的筛查率显著高于美国印第安人/阿拉斯加原住民（AI/AN），而无保险人群的筛查率仅为有保险人群的一半。这些不平等现象不仅影响了整体防控效果，也暴露出公共卫生系统在资源分配、文化适应性和政策覆盖方面的深层问题。

为了系统评估CRC筛查与死亡率之间的长期关联，并揭示群体差异的具体表现，研究人员Eldesouki等人开展了一项跨度25年（1999-2024年）的大规模流行病学研究。该研究基于美国行为风险因素监测系统（Behavioral Risk Factor Surveillance System, BRFSS）和疾病控制与预防中心流行病学数据库（CDC WONDER），分析了≥50岁成年人的筛查率与≥45岁人群的年龄调整死亡率（Age-Adjusted Mortality Rate, AAMR）。通过Joinpoint回归模型识别趋势变化节点，并结合Pearson相关性分析探讨筛查与死亡的关联强度。研究结果发表于《Digestive Diseases and Sciences》，为CRC防控政策的优化提供了重要依据。

关键研究方法

研究主要依托两大公共数据库：BRFSS用于提取CRC筛查数据（覆盖40万成年人，聚焦结肠镜/乙状结肠镜使用情况），CDC WONDER用于获取CRC死亡病例（基于ICD-10编码C18-C20）。采用Joinpoint回归计算年度百分比变化（Annual Percent Change, APC），并通过普通最小二乘法预测100%筛查率下的理论死亡率。统计工具包括SPSS、Jamovi和R软件，显著性阈值设为P<0.05。

研究结果

时间趋势分析

1999年至2023年，全美CRC筛查率从41.53%上升至76.30%，但增长速率呈现阶段性特征：1999-2006年快速上升（APC=+5.50%），2006-2013年增速放缓（APC=+2.41%），2013-2019年趋于平稳（APC=+1.23%）。COVID-19疫情期间（2019-2021年）筛查率显著下降（APC=-2.40%），后于2021-2023年反弹（APC=+5.93%）。

人群差异分析

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  种族差异：非西班牙裔白人筛查率最高（2023年达80.09%），而AI/AN群体最低（48.65%）。非洲裔美国人（AA）的死亡率始终居首（2024年AAMR=48.8/10万），亚裔群体最低（26.7/10万）。
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  社会经济因素： college毕业生筛查率（81.19%）显著高于未受教育群体（38.46%）；年收入≥10万美元者筛查率（80.97%）远超≤1万美元者（46.20%）。
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  保险覆盖：有保险人群筛查率（78.13%）为无保险者（33.02%）的2.4倍。

死亡率与筛查的关联

全人群筛查率与AAMR呈强负相关（r=-0.885）。非西班牙裔白人和非洲裔美国人的关联性最强（r=-0.824和-1.19），亚裔群体最弱（r=-0.389）。模型预测显示，若筛查率达到100%，AAMR可降至18.92/10万（2023年实际值为40.4/10万）。

结论与讨论

本研究证实了CRC筛查在降低死亡率方面的核心作用，但凸显了健康不平等的顽固性。即使实现100%筛查，非洲裔美国人的死亡率仍高于其他族群，提示除筛查外，诊断延迟、治疗差异和 comorbidities（合并症）等因素共同影响结局。COVID-19疫情进一步加剧了筛查中断与群体差距，需通过社区定向干预、电子医疗提醒和文化适配教育等措施提升公平性。未来研究应聚焦于整合多层级数据（如治疗可及性、肿瘤生物学特征），以更全面揭示健康差异的驱动机制。