Den senaste veckan har svenska media rapporterat om både positiva och negativa saker med avseende på folkhälsa. I en Bojskrönika i DN sägs att viktökningen bland svenska barn över tid verkar ha stannat av (Bojs 2016). Detta framhålls som något viktigt med hänvisning till en annan studie, som behandlar BMI hos omkring 17 år gamla mönstrande israeliter (både flickor och pojkar), som följts upp i maximalt 44 år med avseende på dödlighet (Twig m.fl. 2016). Studiens resultat sammanfattas som att för ”17-åringar med ett BMI över 30” förelåg ”betydande” överrisker: ”fem gånger högre för död i hjärtinfarkt, 2,5 gånger högre för död i stroke och fördubblad risk för plötslig hjärtdöd”. Dessutom sägs att studien ”[s]om väntat” visade ”att riktigt underviktiga personer, med BMI under 17,5” hade förhöjd cirkulationsdödlighet i medelåldern.

I den faktiska studien delas personerna in i BMI-percentiler. Referensgrupp är 5:e till 24:e percentilen, med BMI 17,3–19,2 bland flickor och 17,9–19,7 bland pojkar. De ovan nämnda relativa talen är de hazardkvoter som gäller för den översta, 95:e percentilen, där BMI är minst 29,82/28,44 bland flickor/pojkar. De ”underviktiga” skulle motsvara de som ligger under den nedre gränsen för referensgruppen. Där finns inga signifikanta skillnader för några cirkulationsutfall, men en liten ökning för icke cirkulationsrelaterad dödlighet (hazardkvot 1,05), som till stor del måste utgöras av olyckor, självmord och tobaksrelaterade sjukdomar. Jag påpekade båda dessa saker i ett feedbackformulär förra helgen men har inte fått något svar. Samtidigt är det enkelt att kontrollera i artikeln, och det medför heller inte att krönikans budskap om övervikt bland unga som riskfaktor försvagas (snarare tvärtom). Med hänsyn till det jag skrev om den 24 mars 2014 om en motsvarande enkel rättning av påståenden i en Bojskrönika om statistiska tester från statistikern Olle Häggström tvivlar jag på att något kommer att hända.

SVT har rapporterat om mindre gynnsamma trender, när det gäller utvecklingen av antibiotikaresistens. I en av deras artiklar hävdas att det dör allt fler svenskar till följd av ”superbakterierna” (Olsson och Svensson 2016). År 2005 var antalet dödsfall ”till följd av bakterieinfektion där antibiotika inte hjälpt”¹ 96 som underliggande dödsorsak; 2014 hade det ökat till 143. Men hur kan vi veta om ett dödsfall är orsakat av just sådana bakterier? I den officiella statistiken finns i alla inga koder för just antibiotikaresistens. Siffrorna stämmer för både 2005 och 2014 överens med ICD-koderna A41.0–A41.2 (sepsis orsakad av stafylokocker), A49.0 (ospecificerad stafylokockinfektion) och A49.9 (ospecificerad bakterieinfektion) (Socialstyrelsen 2007; Socialstyrelsen 2015).

I SVT-artikeln sägs också att antalet dödsfall globalt ”varje år”, enligt WHO:s uppskattningar, i infektioner som antibiotika inte tar död på är 10 miljoner. Det skulle innebära att dessa infektioner orsakade ungefär vart sjätte dödsfall globalt (IHME 2015). En engelsk rapport uppskattar att antalet dödsfall orsakade av antibiotikaresistens är minst 700 000 per år, men det presenteras också ett scenario för 2050 där det har ökat till 10 miljoner (Review on Antimicrobial Resistance 2014). Jag frågade dels om definitionen och påpekade dels felet under artikelposten på SVT:s Facebooksida i förra helgen, men har inte heller där hört något.

Nu har det sagts på den här bloggen, men det kommer nog inte heller att få några större effekter.

Referenser

Den kampanj av Cancerfonden som nämndes i förra inlägget har nu avslutats till följd av den kritik som riktats mot den från olika håll. Till bakgrunden för kampanjen hörde årets rapport från organisationen, där det bl.a. förutsägs att antalet personer som lever med cancer och samhällets kostnader för cancer kommer att öka påtagligt fram till 2040, om de senaste årens trender för incidens och överlevnad håller i sig (Cancerfonden 2016).

Något som Cancerfonden inte ägnat sig åt är prognoser för hur livstidsrisken för cancer kommer att förändras de senaste decennierna. I förra inlägget visade jag på hur denna kunde beräknas för ett år utifrån data över total åldersspecifik dödlighet, cancerdödlighet och cancerincidens, med den metod som föreslås av Sasieni m.fl. (2011). Med projektioner av dessa tre variabler in i framtiden går det då också att göra projektioner av livstidsrisken för cancer. När det gäller projektioner av dödstal är det vanligt att använda Lee–Cartermetoden, som jag skrev om här den 28 februari, och den kan användas på samma sätt för incidenstal i exempelvis cancer. Metoden är alltså följande:

1. Gör projektioner av dödstal och cancerincidens, som beskrivs i 28-februari inlägget.
2. Konstruera livslängdstabeller utifrån projektionerna av total dödlighet och beräkna livstidsrisken för cancer vid en uppnådd ålder utifrån dessa, som beskrivs i förra inlägget.

Jag gjorde förutsägelser av cancerrisken åren 2015–2040 med data över cancerincidens för åren 2001–2014 från Socialstyrelsen (2015) och data över dödstal för åren 2001–2013 från WHO (2015). Cancerstatistiken innehåller åldersgrupperna \([0,4],[5,9],…,[80,84],[85,\infty)\) år och dödlighetsstatistiken åldersgrupperna \(0,1,2,3,4,[5,9],[10,14],…,[90,94],[95,\infty)\) år. Jag antog att cancerincidensen i åldersgrupperna under 5 år är densamma som i gruppen 0–4 år (det har inte någon signifikant betydelse för livstidsrisken på grund av få fall) och att incidensen i de tre grupperna över 85 år är densamma som i gruppen 85– år (diagram som funnits av vissa av Socialstyrelsens rapporter visar att incidensen sjunker något med stigande ålder bland personer över 85 år (Socialstyrelsen 2008, 22), kanske på grund av mindre diagnostik eller selektiv överlevnad).

För nyfödda¹ flickor skulle livstidsrisken öka från 45,3 procent 2015 till 59,8 procent 2040, och för pojkar skulle den öka från 47,9 till 53,4 procent. Detta speglar att incidensen i bl.a. lungcancer fortsatt att öka bland kvinnor i högre åldersgrupper under det senaste decenniet, samtidigt som incidensen bland män, som verkar starkt relaterad till användningen av PSA-test för prostatacancer, stabiliserats. Det är dock knappast realistiskt att ökningen av lungcancer bland kvinnor kommer att fortsätta i samma takt, eftersom yngre kohorter haft andra rökvanor och lungcancer numera minskar i åldrarna under 55 år även bland kvinnor. Mer riktad screening av kvinnor med hög risk för bröstcancer, i stället för mammografi baserat enbart på åldern, kan också bidra till minskad överdiagnostik och bromsa ökningen av total cancerincidens bland kvinnor.

En betydande del av ökningen av cancerincidensen de senaste åren utgörs av hudcancer utom malignt melanom (ICD-7 191), där dödstalen är mycket låga. Det kan vara av intresse att göra projektioner av den totala cancerincidensen minus incidensen i denna form. Då ökar livstidsrisken för flickor från 41,5 procent 2015 till 51,5 procent 2040 och för pojkar från 43,5 till 45,8 procent. Ökad livslängd bidrar inte längre ensam med så stora ökningar av livstidsrisken; livslängden är redan över 80 år för såväl kvinnor som män och incidensen i cancer (speciellt bortsett från godartad hudcancer) ökar inte så mycket med åldern efter 75 års ålder. Minskningar i livslängden skulle däremot lätt kunna minska livstidsrisken eller antalet cancerfall. Om en tidsresenär från 2040 dök upp idag och kunde berätta att antalet cancerfall i Sverige sjunkit dramatiskt 2040, och inte hade någon ytterligare information, vet jag inte om jag skulle tycka att det vore någon lugnande nyhet. Jag skulle nog hålla det för mer troligt att det vore följden av ett katastrofalt händelseförlopp som inletts med t.ex. ett ogynnsamt utfall av höstens amerikanska presidentval än av någon revolutionerande strategi för prevention.

Referenser

Det drivs för närvarande en kampanj av Cancerfonden i syfte att minska insjuknande i cancer genom förändrade levnadsvanor (Cancerfonden 2016), och den har blivit kritiserad av bl.a. Almestad (2016) för att vara glättig och skuldbeläggande, en ”smaklös lifestyleifiering”. Grelsson hänvisar till den amerikanska författaren Barbara Ehrenreich: en skribent som råkat ut för bröstcancer, och kritiserat föreställningar om sjukdomens kopplingar till ”positivt tänkande” (vilket hon har gemensamt med flera andra framstående skribenter i både USA och Sverige, som jag skrev om här den 7 oktober förra året). De nuvarande kampanjerna tar inte specifikt upp positivt tänkande eller psykologiska faktorer, men retoriken är densamma, menar Grelsson.

Utgångspunkten för kampanjen är att ”vart tredje cancerfall” kan förebyggas genom olika livsstilsåtgärder. Jag skrev den 2 juni 2010 om en svensk studie som uppgavs visa att folk kunde halvera risken för cancer med ”fem faktorer”, och jag ställde mig frågan i vilken mån detta kunde översättas till minskad livstidsrisk för cancer.

Några allmänt vedertagna metoder att uppskatta livstidsrisk för cancer utifrån officiell statistik finns inte. Det vanliga är beräkningar av kumulativ risk upp till en viss ålder, som inte tar hänsyn till konkurrerande dödlighet. Den 28 juli 2014 skrev jag om ett mått föreslaget av Sasieni m.fl. (2011). De presenterar det med ganska komplexa formler, men det handlar om att upprätta en sorts livslängdstabell där det finns två sätt att elimineras ur befolkningen: att få cancer eller att dö till följd av något annat än cancer och sedan beräkna andelen som elimineras på det senare sättet. Det kan göras med officiell statistik över dödsfall och cancerinsjuknande och ger korrekta uppskattningar av livstidsrisken (givet dagens incidens- och dödlighetsmönster) under förutsättning att insjuknande i primär cancer och dödlighet i annat än cancer (om statistik över underliggande dödsorsaker används skall det exkludera komplikationer till cancer eller cancerbehandling) inte skiljer sig mellan de som haft cancer och övriga befolkningen.

De har tillhandahållit Excelark för att infoga data för en befolkning. Jag har också implementerat måttet med en funktion i Julia som använder mitt LifeTable-paket:

using LifeTable, DataFrames

function AmpLt(inframe, sex, rate = "inc")
    age = inframe[1]
    pop = inframe[2]
    acd = inframe[3]
    cd = inframe[4]
    cc = inframe[5]
    if rate == "inc"
        ncol = cc
        dcol = acd .- cd .+ cc
    elseif rate == "mort"
        ncol = cd
        dcol = acd
    end
    df = DataFrame(age = age, pop = pop, dcol = dcol)
    cprop = ncol ./ dcol 
    lt = PeriodLifeTable(df, sex)
    return CauseLife(lt, cprop)
end

Om t.ex. en tabell med kolumner för ålder, folkmängd, antal dödsfall totalt, antal dödsfall i cancer och cancerfall bland svenska kvinnor 2014 lästs in i dataramen fse14 kan en tabell med livstidsrisk att insjukna i cancer vid en uppnådd ålder skapas genom att AmpLt(fse14, 2) anges i Julias skal. Om AmpLt(fse14, 2, "mort") angetts hade i stället livstidsrisk att dö i cancer beräknats. Beräkningar baserade på data för Sverige 2014 för femåriga åldersintervall från 0–4 till 80–84 år plus ett öppet intervall för personer över 85 år (tillgängliga via Socialstyrelsen (2015a) för dödlighet, Socialstyrelsen (2015b) för cancerincidens och SCB (2016) för folkmängd) visar på en livstidsrisk för insjuknande i cancer på 45,7 procent bland nyfödda kvinnor och 49,7 procent bland män. För död är risken 22,3/26,2 procent bland kvinnor/män.

Vad skulle då hända om t.ex. incidensen och dödligheten i cancer reducerades med en tredjedel i alla åldersgrupper? Livstidsrisken för insjuknande för en nyfödd skulle minska till 33,8/37,3 procent och för dödlighet till 15,7/18,8 procent. Detta under antagandet att dödligheten i andra orsaker än cancer inte skulle påverkas. Men livsstilsåtgärder som att sluta röka, röra på sig och äta balanserat kan även förmodas påverka dödstal i andra vanliga dödsorsaker, som hjärtsjukdom, KOL och demens¹. Om även dödstal i annat än cancer skulle reduceras med en tredjedel i alla åldersgrupper skulle livstidsrisken för insjuknande i cancer reduceras till 37,5/42,6 procent och för dödlighet till 19,2/24,0 procent. Folk som undgick att dö av t.ex. hjärtsjukdom skulle få cancer i en högre ålder. Men att riskerna trots allt skulle minska något beror på att ”dödligheten” skulle förskjutas till höga åldersgrupper, där cancer spelar en mindre roll relativt exempelvis hjärtsjukdom.

Referenser