Skip to main content
Log in

The application of trend surface models to the analysis of time factors in Swiss cancer mortality

Les modèles de régression spatiale pour l'analyse des tendances de la mortalité suisse par cancer

Räumliche Regressionsmodelle zur Analyse der Entwicklung der schweizerischen Krebssterblichkeit

  • Published:
Sozial- und Präventivmedizin/Social and Preventive Medicine

Summary

To study different temporal components on cancer mortality (age, period and cohort) methods of graphic representation were applied to Swiss mortality data from 1950 to 1984. Maps using continuous slopes (“contour maps”) and based on eight tones of grey according to the absolute distribution of rates were used to represent the surfaces defined by the matrix of various age-specific rates. Further, progressively more complex regression surface equations were defined, on the basis of two independent variables (age/cohort) and a dependent one (each age-specific mortality rate). General patterns of trends in cancer mortality were thus identified, permitting definition of important cohort (e.g., upwards for lung and other tobaccorelated neoplasms, or downwards for stomach) or period (e.g., downwards for intestines or thyroid cancers) effects, besides the major underlying age component. For most cancer sites, even the lower order (1st to 3rd) models utilised provided excellent fitting, allowing immediate identification of the residuals (e.g., high or low mortality points) as well as estimates of first-order interactions between the three factors, although the parameters of the main effects remained still undetermined. Thus, the method should be essentially used as summary guide to illustrate and understand the general patterns of age, period and cohort effects in (cancer) mortality, although they cannot conceptually solve the inherent problem of identifiability of the three components.

Résumé

Les différentes composantes chronologiques (âge, période et génération) de la mortalité cancéreuse suisse 1950–1984 ont été étudiées à l'aide de méthodes de représentation graphique. On présente, d'abord, une série de cartes dites «contour», définies par des pentes continues et basées sur huit tonalités de gris en fonction de la distribution absolue des taux; ces cartes fournissent une représentation des surfaces déterminées par la matrice des différents taux spécifiques pour l'âge. Ensuite, des équations de régression spatiale de degrés de complexité progressivement croissants ont été définies, incluant deux variables indépendantes (âge et génération) et une dépendante (chaque taux de mortalité spécifique pour l'âge). Des structures générales de la mortalité par cancer ont été ainsi identifiées; elle permettent de mettre en évidence, à côté du rôle prépondérant de l'âge, d'importants effets de génération (par exemple: croissants dans le cas du poumon et des autres néoplasies associées au tabac, ou en diminution pour l'estomac) ou de période (par exemple: en diminution pour les cancers intestinaux et thyroïdiens). Pour la plupart des localisations cancéreuses, même les modèles d'ordre inférieur utilisés (du 1er au 3e) ont fourni une adaptation très satisfaisante aux données, permettant ainsi l'identification immédiate des résidus (par exemple: des points de haute ou faible mortalité) et l'estimation des interactions de premier ordre entre les trois facteurs (bien que les paramètres des effets principaux restent indéterminés). Cette méthode devrait principalement permettre d'illustrer et d'interpréter de manière synthétique des effets d'âge, de période et de génération sur la mortalité (cancéreuse), bien qu'elle ne puisse résoudre conceptuellement les problèmes d'identification des trois composantes, inhérents à la méthode.

Zusammenfassung

Mit Hilfe graphischer Darstellungsmethoden wurden die verschiedenen zeitlichen Komponenten (Alter, Geburtskohorte und Periode) der schweizerischen Krebssterblichkeit von 1950 bis 1984 untersucht. Zuerst werden sogenannte Isolinien-Karten («contour maps») vorgestellt mit stufenlosem Übergang von acht Grautönen entsprechend der absoluten Verteilung der Raten. Diese Karten stellen graphisch die Matrix der verschiedenen alterspezifischen Raten dar. Anschliessend wurden räumliche Regressionsgleichungen mit zunehmender Komplexität definiert mit den zwei unabhängigen Variablen Alter und Geburtskohorte, und als abhängiges Merkmal, jede einzelne Sterberate pro Alter. Das auf diese Weise dargestellte, generalisierte Muster der Entwicklung der Krebssterblichkeit zeigt neben dem hohen Einfluss des Alters auch einen deutlichen Kohorteneffekt (z. B. zunehmend bei Lungenkrebs und bei anderen tabakbedingten Neubildungen oder abnehmend bei Magenkrebs). Auch der Einfluss der zeitlichen Periode wird deutlich (z.B. bei Darm- und Schilddrüsenkrebs). Bei den meisten Tumorlokalisationen wurde das Datenmaterial bereits mit Modellen niedriger (d.h. erster bis dritter) Ordnung befriedigend abgedeckt. Dies erlaubt eine rasche Identifizierung der Residuen (z. B. der Punkte mit hoher oder niedriger Mortalität) sowie eine Schätzung der Interaktion erster Ordnung zwischen den drei erwähnten Faktoren. (Die Parameter der Haupteinflussfaktoren bleiben jedoch Undefiniert). Das hier vorgestellte Verfahren ermöglicht es, in einer visualisierten Synthese die Effekte von Alter, Periode und Geburtskohorte auf die Krebssterblichkeit zu verdeutlichen. Es kann jedoch — methodenbedingt — das Problem der Identifizierung dieser drei Einflussfaktoren nicht lösen.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Similar content being viewed by others

References

  1. Moolgavkar S. H., Steven R. G., Lee J. A. H. Effect of age on incidence of breast cancer in females. JNCI 62, 493–501, 1979.

    Article  CAS  Google Scholar 

  2. Cislaghi C. Le variabili temporali negli studi di mortalità. In: Atti preliminari del terzo Convegno Nazionale sugli Studi di Mortalità, Firenze, October 21–24, 1986. Firenze, Lega Italiana per la Lotta contro i Tumori, 1986, 151–159.

  3. Osmond C., Gardner M. J. Age, period and cohort models applied to cancer mortality rates. Stat. Med. 1, 245–259, 1982.

    Article  CAS  Google Scholar 

  4. Levi F., La Vecchia C., Decarli A., Randriamiharisoa A., Effects of age, birth cohort and period of death on Swiss cancer mortality, 1951–1984. Int. J. Cancer 40, 439–449, 1987.

    Article  CAS  Google Scholar 

  5. Hobcraft J., Menken J., Prestore S. Age, period and cohort effects in demography: a review. Popul. Index 48, 4–43, 1982.

    Article  CAS  Google Scholar 

  6. Pullum T. W. Separating age, period and cohort effects in white U.S. fertility, 1920–1970. Soc. Sci. Res. 9, 225–244, 1980.

    Article  Google Scholar 

  7. Kupper L. L., Janis J. M., Karmous A., Greenberg B. G. Statistical age-period-cohort analysis: a review and critique. J. Chron. Dis. 38, 811–830, 1985.

    Article  CAS  Google Scholar 

  8. Decarli A., La Vecchia C. Age, period and cohort models: review of knowledge and implementation in GLIM. Riv. Stat. Appl. 20, 397–410, 1987.

    Google Scholar 

  9. Office Fédéral de la Statistique: Nomenclature Suisse des Causes de Décès, 1951. Berne, Office Fédéral de la Statistique, 1952.

    Google Scholar 

  10. Office Fédéral de la Statistique: Classification Internationale des maladies et causes de décès. Adaptée aux conditions suisses et utilisée dès 1969 (8e révision). Berne, Office Fédéral de la Statistique, 1970.

    Google Scholar 

  11. Doll R., Peto R. The causes of cancer: quantitative estimates of avoidable risks of cancer in the United States today. JNCI 66, 1191–1308, 1981.

    Article  CAS  Google Scholar 

  12. Draper N. R., Smith H. Applied regression analysis. New York, Wiley, 1966.

    Google Scholar 

  13. Cislaghi C. Modelli di rappresentazione grafica di andamenti temporali di tassi. Riv. Stat. Appl. 20, 381–396, 1987.

    Google Scholar 

  14. Dougenik G. C., Sheehan D. E. SYMAP User's Reference Manual. Harvard University, Bedford, Mass., 1975.

    Google Scholar 

  15. Levi F., Decarli A., La Vecchia C., Randriamiharisoa A. La mortalité par cancer en Suisse, 1950–1984. Office Fédéral de la Statistique, Berne, 1988 (Statistique officielle de la Suisse, No 165).

    Google Scholar 

  16. Gubéran E. Tendances de la mortalité en Suisse. 3. Tumeurs: 1921–1978. Schweiz. med. Wochenschr. Suppl. 11:110, 1–18, 1980.

    PubMed  Google Scholar 

  17. Welti F. La consommation des boissons alcooliques en Suisse de 1966 à 1970 et durant les périodes antérieures. Berne, Régie Fédérale des alcools, 1973.

    Google Scholar 

  18. WHO: World Health Statistics Annual. WHO, Geneva, various issues.

  19. U.S. Office on Smoking and Health: The Health Consequences of Smoking: Cancer. A Report of the Surgeon General of the Public Health Service. Washington, U.S. Office on Smoking and Health, G.P.O., 1982.

    Google Scholar 

  20. La Vecchia C., Levi F., Gutzwiller F. Fumée et santé: une épidémie évitable. Méd. Hyg. 45, 3453–3462, 1987.

    Google Scholar 

  21. Hoar S. K., Blair A., Holmes F. F., Boysen C. D., Robel R.J., Hoover R., Fraumeni J. F. Agricultural herbicide use and risk of lymphoma and soft-tissue sarcoma. J. Amer. med. Ass. 256, 1141–1147, 1986.

    Article  CAS  Google Scholar 

  22. Lee J.A. Melanoma and exposure to sunlight. Epidemiol. Rev. 4, 110–136, 1982.

    Article  CAS  Google Scholar 

  23. Lyon J. L., Gardner J. W. The rising frequency of hysterectomy: its effect on uterine cancer rates. Am J. Epidemiol. 105, 439–443, 1977.

    Article  CAS  Google Scholar 

  24. La Vecchia C., Decarli A., Fasoli M., Franceschi S., Gentile A., Negri E., Parazzini F., Tognoni G. Oral contraceptives and cancers of the breast and of the female genital tract. Interim results from a case-control study. Br. J. Cancer 54, 311–317, 1986.

    Article  Google Scholar 

  25. Breslow N. E., Chan C. W., Dhom G., Drury R. A., Franks L. M., Gellei B., Lee Y. S., Lundberg S., Sparke B., Sternby N. H., Tulinius H., Latent carcinoma of prostate at autopsy in seven areas. Int. J. Cancer 20, 680–688, 1977.

    Article  CAS  Google Scholar 

  26. Davies J. M. Testicular cancer in England and Wales: some epidemiological aspects. Lancet i, 928–932, 1981.

    Article  Google Scholar 

  27. Bubenhofer R., Hedinger C. Schilddrüsenmalignome vor und nach Einführung der Jodsalzprophylaxe. Schweiz. med. Wochenschr. 107, 733–741, 1977.

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  28. Subcommittee for the Study of Endemic Goitre and lodine Deficiency of the European Thyroid Association. Goitre and iodine deficiency in Europe Report. Lancet i, 1279–1282, 1985.

    Google Scholar 

  29. Levi F., Wietlisbach V., Randriamiharisoa A. Registre Vaudois des Tumeurs et statistiques des causes de décès: une analyse comparative des diagnostics après connexion informatique. In: Mortalité cancéreuse: qualité des données en Suisse: pp. 31–43. (Contributions à la Statistique Suisse, 125ème fasc.) Office Fédéral de la Statistique, Berne, 1984.

    Google Scholar 

  30. Levi F., Decarli A., La Vecchia C. Trends in cancer mortality in Switzerland. Rev. Epidém. Santé Publique 36, 15–25, 1988.

    CAS  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Cislaghi, C., Negri, E., La Vecchia, C. et al. The application of trend surface models to the analysis of time factors in Swiss cancer mortality. Soz Präventivmed 33, 359–373 (1988). https://doi.org/10.1007/BF02084305

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF02084305

Keywords

Navigation