[論文レビュー] A Spatio-Temporal Multivariate Shared Component Model with an Application in Iran Cancer Data
本稿では、2005年から2009年までのイランにおける7つのがんの発生率を共同で分析する空間時系列多変量共有成分モデルを提案する。このモデルは、共有潜在リスク要因を介して空間的および時系列的傾向を統合的に分析する。モデルは、食道がんおよび胃がんに対して顕著な空間的クラスタリングを特定し、乳がんと前立腺がんの間で共通するリスク要因を明らかにする。
Background: Among the proposals for joint disease mapping, the shared component model has become more popular. Another advance to strengthen inference of disease data is the extension of purely spatial models to include time aspect. We aim to combine the idea of multivariate shared components with spatio-temporal modelling in a joint disease mapping model and apply it for incidence rates of seven prevalent cancers in Iran which together account for approximately 50% of all cancers. Methods: In the proposed model, each component is shared by different subsets of diseases, spatial and temporal trends are considered for each component, and the relative weight of these trends for each component for each relevant disease can be estimated. Results: For esophagus and stomach cancers the Northern provinces was the area of high risk. For colorectal cancer Gilan, Semnan, Fars, Isfahan, Yazd and East-Azerbaijan were the highest risk provinces. For bladder and lung cancer, the northwest were the highest risk area. For prostate and breast cancers, Isfahan, Yazd, Fars, Tehran, Semnan, Mazandaran and Khorasane-Razavi were the highest risk part. The smoking component, shared by esophagus, stomach, bladder and lung, had more effect in Gilan, Mazandaran, Chaharmahal and Bakhtiari, Kohgilouyeh and Boyerahmad, Ardebil and Tehran provinces, in turn. For overweight and obesity component, shared by esophagus, colorectal, prostate and breast cancers the largest effect was found for Tehran, Khorasane-Razavi, Semnan, Yazd, Isfahan, Fars, Mazandaran and Gilan, in turn. For low physical activity component, shared by colorectal and breast cancers North-Khorasan, Ardebil, Golestan, Ilam, Khorasane-Razavi and South-Khorasan had the largest effects, in turn. The smoking component is significantly more important for stomach than for esophagus, bladder and lung. The overweight and obesity had significantly more effect for colorectal than of esophagus cancer. Conclusions: The presented model is a valuable model to model geographical and temporal variation among diseases and has some interesting potential features and benefits over other joint models.
研究の動機と目的
- 空間時系列ダイナミクスと多変量疾患マッピングを統合する共同モデリングフレームワークを構築し、がん発生率に関する推論を向上させること。
- イランにおける複数のがんタイプにわたる空間的および時系列的変動を説明する共有潜在リスク要因を同定すること。
- 関連疾患間で情報を共有することで、共通成分を通じて推定精度を向上させ、発生頻度が低いがんの推定を改善すること。
- 単変量モデルや純粋に空間的なモデルを超えて、がん発生率の地理的および時系列的パターンを明らかにすること。
- 時間的および空間的要因において、個々のがんに寄与する各共有成分の相対的寄与度を推定できる柔軟なベイズ階層モデルを提供すること。
提案手法
- 各がんの相対的リスクを共有空間的および時系列的成分に分解するベイズ階層モデルを提案する。
- 各共有成分はがんのサブセットに関連付けられ、それら疾患間の共通する空間的および時系列的傾向を捉える。
- 空間的相関と時系列的依存性を考慮するため、空間的および時系列的ランダム効果はそれぞれ条件付き自己回帰（CAR）およびランダムウォーク事前分布でモデル化する。
- 各関連がんにおける各共有成分の相対的重み（スケーリングパラメータ）を推定し、成分の重要性の解釈を可能にする。
- 共有成分およびその分散に事前分布を割り当て、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリングによる完全ベイズ推論を実施する。
- モデル比較には偏差情報基準（DIC）を用い、モデル適合度は事後予測チェックおよび残差分析により評価する。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ12005年から2009年までのイランにおける7つの代表的ながんタイプの発生率の空間的および時系列的パターンは、どのように変動するか？
- RQ2複数のがんに共通する地理的および時系列的傾向を説明する共有潜在成分は何か？
- RQ3各共有成分が個々のがんの発生リスクに時間的および空間的に及ぼす相対的寄与度は何か？
- RQ4共同モデリングアプローチは、単変量モデルと比較して推定精度およびホットスポット同定の精度をどのように向上させるか？
- RQ5各がんの高リスクおよび低リスクの地理的クラスタは何か。また、疾患対間でそれらはどのように比較されるか？
主な発見
- Sistan and Baluchestan州は、全7つのがんおよび全期間を通じて、一貫して相対的リスクが最低であった。
- 高リスク州には、Razavi Khorasan、Semnan、Gilan、Mazandaran、Yazd、Isfahan、East Azerbaijan、Fars、West Azerbaijan、Kurdistan、Tehran、Ardebil、Golestanが含まれた。
- 食道がんと胃がんは、空間的パターンが極めて類似しており、膀胱がんと大腸がん、乳がんと前立腺がんについても同様の傾向を示した。
- 肺がんは、他のすべてのがんと異なる空間的パターンを示し、独自のリスク要因があることを示唆した。
- 共有成分の時系列的効果は5年間の期間を通じて比較的安定しており、潜在的なリスクトレンドに短期間での変化が限られることを示した。
- 共通成分を通じて関連疾患間で情報を共有することで、発生頻度が低いがんの推定精度が向上した。
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