がん患者とCOVID-19による死亡率:複雑な関係
この記事では、がんとCOVID-19による死亡率の関係について探ります。
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目次
COVID-19は健康や社会のいろんな面に影響を与えたけど、特にがんのような病気がパンデミックの間にどう変わったかが心配されてる。がん患者はCOVID-19で死ぬリスクが高いのか、そうでない人と比べてどうなのかが気になるところ。この記事ではがんとCOVID-19の死亡率の関係を見て、いろんなデータを調べて患者にとっての意味を考えてみるよ。
COVID-19死亡率のリスク要因
研究では、COVID-19で死ぬリスクを高めるいくつかの重要な要因が特定されている。年齢が高いこと、男性であること、糖尿病や肥満、心臓病などの特定の慢性疾患を持っていることが特に重要なリスク要因だ。がんも高リスクの状態とされてるけど、COVID-19死亡率への影響については研究結果がまちまちなんだよね。
がんとCOVID-19に関する混在した証拠
いくつかの研究では、特に最近治療を受けているがん患者がCOVID-19で死ぬリスクが高いことが示されている。何千人もの患者を対象にした大規模な研究では、がん患者の方が非がん患者よりもリスクが高いとわかった。でも、他の研究ではがん患者のリスクが特に高いとは見なされていない。この矛盾ががんがCOVID-19死亡率にどう影響するか不透明にしてるんだ。
大規模な研究からの見解
最近の大規模な研究では、がんとCOVID-19死亡率の関係を明らかにしようとしている。例えば、ある大きな研究では、がん患者は非がん患者と比べてCOVID-19で死ぬリスクが2倍になっていることがわかった。また、イギリスの別の研究では、がん患者はパンデミックの初めと比べてCOVID-19で死ぬリスクは減ったけど、やっぱり非がん患者よりは高い状態だった。これらの研究は、がんがリスクを高めるかもしれないけど、その全体像は複雑だってことを示唆してる。
がん死亡データの分析
がんとCOVID-19の関係をより理解するために、研究者たちは重要な統計データを分析した。アメリカの研究では、パンデミック中のがん死亡を見て、COVID-19の波と一致する形でがん死亡が増えていないことがわかった。他の慢性疾患とは違って、他の国でも同様の結果が報告されていて、パンデミックの初期にはがん死亡が安定してたり減少したりしてた。
影響している生物学的メカニズム
がんとCOVID-19の関係を説明する生物学的要因はいくつかある。ひとつの理論では、がん患者は免疫システムが弱っているから、COVID-19のような感染症にかかりやすくなってるかもしれない。しかし、別の見方では、免疫システムの障害が逆にがん患者をCOVID-19による免疫反応の過剰刺激から守ることがあるっていう。
死因コードの指針の変更
がん死亡の報告に影響を与えるもうひとつの要因は、死因のためのコードの指針が進化していることだ。パンデミックを通じて、死亡の記録方法が変わって、特にCOVID-19の検査が広まるにつれてその影響が出てきた。この変化は、がんに焦点を当てた研究を含む死亡データの分析に影響を与えることがある。
アメリカの重要統計の分析
がん死亡率とCOVID-19についてよりクリアな洞察を得るために、研究者たちはアメリカの詳細な重要統計データを調査した。州ごとのがん死亡を比較して、COVID-19の波のタイミングや強度がどのようにパターンを示すかを評価した。また、他の慢性疾患(糖尿病や心臓病)も調査して、比較の視点を提供した。
死亡パターンの確立
研究者たちは数年にわたる死亡証明書データを集めて、がんや他の慢性疾患による死亡数を追跡した。パンデミックが始まる前の期待される死亡率の基準を設定し、COVID-19の波の間に何かの偏差があったかを探った。
がん死亡率の傾向
研究では、パンデミックの間に他の慢性疾患で見られる傾向とは違うがん死亡率の傾向が明らかになった。がん死亡は糖尿病や心臓病のように大幅に増えてはいなかったけど、特定のがんのタイプによる死亡はわずかに増加していた。
州ごとの違い
特に、州ごとにCOVID-19の波が発生する時期や強度が異なっていた。例えば、ニューヨークは初期に大きなCOVID-19の波があったけど、カリフォルニアはその後に波が来た。研究者たちは、この変動ががん死亡率に影響を与え、州ごとのがん患者の死亡パターンを変化させるかどうかを調べた。
他の慢性疾患の検討
研究者たちは、糖尿病やアルツハイマーもCOVID-19死亡リスクが高いとされているけど、同じパンデミックの波の間に死亡率が大幅に増加したことを見つけた。この比較は、さまざまな慢性疾患がCOVID-19にどう相互作用するかの洞察を提供した。
死亡に関する人口動態的要因
慢性疾患を持つ患者の人口動態を理解することは、COVID-19が死亡率に与える影響を分析するのに重要だ。年齢、人口規模、慢性疾患による死亡の基準リスクなどの要因は、観察された死亡パターンに大きく影響する。
余剰死亡の予測
余剰死亡を理解するために、研究者たちは人口動態変数とCOVID-19死亡データを組み合わせたモデルを作った。がんを含む様々な慢性疾患を持つ患者の死亡にCOVID-19がどのように影響するかを予測した。
COVID-19関連の死亡に関する所見
所見は、がん患者が特定のレベルの死亡リスクを持つけど、糖尿病やアルツハイマーのようにそれほど顕著ではないことを示している。がんがCOVID-19で死ぬリスクを高めるという前提のもとでも、死亡率の予測増加は控えめなものだった。
競合リスク
重要な要因のひとつは、競合リスクという考え方だ。多くのがんケースでは、がん自体で死ぬリスクがCOVID-19で死ぬリスクを上回ることがある。特に攻撃的ながんの場合、基準の死亡リスクがすでに高いからだ。
過去の研究の課題
多くの過去の研究は、主に死因に焦点を当てていたので、誤解を招くことがある。特にパンデミック中にコーディングの方法が進化したため、この研究は複数の死因を調べることでこれらの問題を明確にしようとしている。
がん死亡に関する結論
全体的に、この研究はがんがCOVID-19パンデミック中に懸念材料であるけれど、死亡を増加させる役割は以前の考えほど強くないかもしれないことを示唆している。COVID-19が慢性疾患とどう相互作用するかをより明確に理解するために、複数の死因データを使用する重要性を強調している。
今後の研究の方向性
今後の研究では、COVID-19とがんに関連するさまざまな健康結果、例えば入院率やロングCOVIDの症状を探るべきだ。また、ワクチンががんとCOVID-19死亡の関係にどのように影響するかを評価し、パンデミックががんケアに与える長期的な影響を検討する必要がある。
方法論の概要
この分析のために信頼できるデータを得るために、研究者たちは公式の死亡記録やCOVID-19の統計を使用した。さまざまな要因を考慮に入れながら、統計モデルを用いてデータを包括的に理解し解釈した。
最後の考え
がんとCOVID-19の死亡率の関係は進化している研究分野だ。この2つの健康問題がどのように交差するかを理解することで、がん患者のケアを改善し、ongoingな健康危機の中で慢性疾患を管理するための洞察を提供できる。この知識は、脆弱な集団を守るための今後の健康政策や介入にとって重要なんだ。
タイトル: Disentangling the relationship between cancer mortality and COVID-19 in the US
概要: Several countries have reported that deaths with a primary code of cancer did not rise during COVID-19 pandemic waves compared to baseline pre-pandemic levels. This is in apparent conflict with findings from cohort studies where cancer has been identified as a risk factor for COVID-19 mortality. Here we further elucidate the relationship between cancer mortality and COVID-19 on a population level in the US by testing the impact of death certificate coding changes during the pandemic and leveraging heterogeneity in pandemic intensity across US states. We computed excess mortality from weekly deaths during 2014-2020 nationally and for three states with distinct COVID-19 wave timing (NY, TX, and CA). We compared pandemic-related mortality patterns from underlying and multiple cause (MC) death data for six types of cancer and compared to that seen for chronic conditions such as diabetes and Alzheimers. Any death certificate coding changes should be eliminated by study of MC data. Nationally in 2020, we found only modest excess MC cancer mortality ([~]13,600 deaths), representing a 3% elevation over baseline level. Mortality elevation was measurably higher for less deadly cancers (breast, colorectal, and hematologic, 2-7%) than cancers with a poor 5-year survival (lung and pancreatic, 0-1%). In comparison, there was substantial elevation in MC deaths from diabetes (37%) and Alzheimers (19%). Homing in on the intense spring 2020 COVID-19 wave in NY, mortality elevation was 1-16% for different types of cancer and 128% and 49% for diabetes and Alzheimers, respectively. To investigate the peculiar absence of excess mortality on deadly cancers, we implemented a demographic model and simulated the expected covid-related mortality using COVID-19 attack rates, life expectancy, population size and mean age for each chronic condition. This model indicates that these factors largely explain the considerable differences in observed excess mortality between these chronic conditions during the COVID-19 pandemic, even if cancer had increased the relative risk of mortality by a factor of 2 or 5. In conclusion, we found limited elevation in cancer mortality during COVID-19 waves, even after considering MC mortality, and this was especially pronounced for the deadliest cancers. Our demographic model predicted low expected excess mortality in populations living with certain types of cancer, even if cancer is a risk factor for COVID-19 fatality, due to competing mortality risk. We also find a moderate increase in excess mortality from hematological cancers, aligned with other types of observational studies. While our study concentrates on the immediate consequences of the COVID-19 pandemic on cancer mortality in 2020, further research should consider excess mortality in the complete pandemic period. Also, a study of the delayed impact of the pandemic on cancer mortality due to delayed diagnosis and treatment during the pandemic period is warranted.
著者: Chelsea L Hansen, C. Viboud, L. Simonsen
最終更新: 2024-05-07 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.02.24300715
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.02.24300715.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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