여성의 항문암 위험

가설: 생식기 HSIL/SCC가 있는 여성은 생식기 상태에 대한 치료를 받았는지 여부에 관계없이 항문 HSIL/SCC의 위험이 증가하고 ASCC 예방에서 항문 HSIL의 감시 및 치료가 도움이 될 것입니다.

이것은 NHS Digital DARS를 통해 비개인화된 환자 수준 국가 암 등록 및 분석 서비스 데이터가 요청되는 후향적 관찰(단면) 연구입니다.

특히, 2001년에서 2019년 사이에 25-90세 이상이며 항문암 및/또는 항문 HSIL 진단을 받은 영국의 모든 여성에 대한 환자 수준 데이터 및:

• 질 SCC 및/또는 HSIL
• 외음부 SCC 및/또는 HSIL
• 자궁경부 SCC 및/또는 HSIL
• 질 및 외음부 SCC 및/또는 HSIL
• 질 및 자궁경부 SCC 및/또는 HSIL
• 외음부 및 자궁경부 SCC 및/또는 HSIL
• 질, 자궁경부 및 외음부 SCC 및/또는 HSIL

동시성 또는 이시성 항문 및 생식기 HSIL 또는 SCC 데이터가 있는 여성의 경우 다음에서 수집됩니다.

1. 각 진단의 월, 연도.
2. 각 진단의 연령.
3. 암 병기(각 암에 대해): 1, 2, 3, 4, 알 수 없음, 기타, 병기가 불가능한 질병.
4. 각 진단 시 수행 상태: 1,2,3,4, 알 수 없음.
5. 받은 치료(각 진단에 대해): 수술, 화학 요법, 방사선 요법.
6. 인종: 영국인, 아일랜드인, 기타 백인, 백인/흑인 카리브해, 백인/흑인 아프리카인, 백인/아시아인, 기타 혼혈, 인도인, 파키스탄인, 방글라데시인, 기타 아시아인, 카리브해인 흑인, 아프리카인 흑인, 기타 흑인, 중국인, 기타 민족, 아님 모두 다 아는.
7. 진단 경로(각 진단에 대해): 응급 진료, GP 의뢰, 선택 입원 환자, 기타 외래 환자, 선별 검사, 2주 대기, 알 수 없음.
8. 박탈 점수: 1(최소 박탈), 2, 3, 4, 5(가장 박탈).

생식기암이 있는 여성의 항문암 발병률을 확인하기 위해 영국에서 25-90세 이상으로 다음과 같은 진단을 받은 여성/년(2001년에서 2019년 사이)의 총 수에 대한 데이터가 요청됩니다.

• 항문암
• 항문 HSIL
• 외음부암
• 외음부 HSIL
• 질암
• 질 HSIL
• 자궁 경부암
• 자궁경부 HSIL

ICD-10 악성 신생물 및 상피암종 코드는 다음 환자를 식별하는 데 사용됩니다.

• 항문암 C21.0. C21.1, C21.8
• 외음부암 C51.0, C51.1, C51.2, C51.8, C51.9
• 질암 C52.
• 자궁경부암 C53.0, C53.1, C53.8, C53.9
• 항문 HSIL D01.3
• 외음부 HSIL D07.1
• 질 HSIL D07.2
• 자궁경부 HSIL D06.0, D06.1, D06.7, D06.9

주요 목표:

영국에서 생식기 HSIL 및/또는 암이 있는 여성의 항문 HSIL 및 암 발병률을 설정합니다.

보조 목표:

1. 영국에서 생식기 HSIL 및/또는 SCC가 있는 여성의 항문 HSIL 및 SCC 위험을 평가합니다.
2. 다구역 항문생식기 HPV ​​유발 고위험 병리를 발병하는 여성의 사회인구학적 위험 프로필을 조사합니다.
3. 생식기 HSIL/SCC와 항문 HSIL/SCC 발달 사이의 타임라인을 설정합니다.

기본 결과:

2001-2019년 영국에서 생식기 HSIL 및/또는 암이 있는 여성의 항문 HSIL 및 암 발병률.

이차 결과:

1. 영국에서 생식기 HSIL 및/또는 SCC가 있는 여성의 항문 HSIL 및/또는 SCC 위험.
2. 다구역 항문생식기 질환의 발병률과 특정 사회인구학적 위험 요인(인종, 연령, 사회적 박탈) 사이의 관계.
3. 생식기 HSIL/SCC 진단과 항문 HSIL/SCC 진단 사이의 시간(년 및 개월).

통계 및 데이터 분석:

데이터는 SPSS Statistics 소프트웨어를 사용하여 분석됩니다. 데이터베이스에서 추출된 모든 결과는 범주형 필드로 표현되므로 카이 제곱 또는 피셔의 정확 검정을 사용하여 결과 비교를 분석합니다. 이 분석에 대한 통계적으로 유의한 p 값은 p < 0.05로 정의됩니다. 발병률은 연간 100,000명당 계산됩니다. 누락된 데이터 필드는 데이터베이스 내에서 "알 수 없음"으로 분류되었습니다. 누락된 데이터는 분석에서 제외되지 않으며 편견을 방지하기 위해 "알 수 없는" 변수가 표와 그림에 포함됩니다.