陈琼博士肿瘤登记 · 数据科学发布于 2026年9月13日 · 更新于 2026年9月18日约 3,020 字 · 预计 8 分钟阅读
CI5质量评价如何比较ASR、MV%和M:I？本文梳理可比参照、随机波动和登记处间离散的统计检验，并说明统计异常应如何回到数据与登记流程中复核。
《五大洲癌症发病率》（Cancer Incidence in Five Continents，CI5）第13卷已发布 Call for Data，本次收集2018—2022年的资料。各地肿瘤登记处都在完善数据，希望资料能够被收录。CI5对资料收录有明确的质量要求，各卷方法章节也说明了相应的评价思路。
这些要求在肿瘤登记实践中并不陌生：发病率与历史趋势相比不应出现难以解释的波动；病理诊断比例（MV%）与可比地区或本地历史水平相比，也不应过度偏离。
问题是，发病率相差多少才算波动过大？MV%与区域参照值相差多少才值得警惕？这正是CI5质量评价中统计学检验要回答的问题。
向CI5提交数据后，CI5 XIII 的数据审核委员会通常会向登记处反馈质量报告。报告中可能将某个癌种、某个性别的年龄标化发病率（ASR）标为偏高（>）或偏低（<），也可能提示MV%过高（>）或过低（<）。审核人员会结合随数据提交的说明（通常是调查表）判断是否存在可解释的原因；解释充分时，这些标记本身并不等于资料不合格。
从下图的注释里可以看出，第十二卷 CI5 的数据质量评估在比较MV%、M:I以及ASR差异的时候，选的参照是CI5第11卷的36个登记处上报的2008-2012年数据。
这些标记不是直接给登记处指标贴上“合格”或“不合格”的标签，而是在提示：目标值与可比资料之间的差异，是否已经大到难以用常见的随机波动和登记处间变异解释？
ASR、MV%和M:I：三个指标回答三类问题
ASR将不同年龄组的发病率按同一标准人口加权，用于减少人口年龄结构差异对地区或时期比较的影响。它适合识别整体发病水平的异常，但结果仍会受到人口分母、病例收集、诊断活动和真实疾病风险变化的影响。
MV%是经组织学、细胞学或血液学等形态学方法验证的病例占全部新发病例的比例，主要反映诊断信息的有效性。偏低需要检查诊断依据和病理资料收集；异常偏高也未必更好，它可能意味着登记过度依赖病理来源，漏掉了仅有临床诊断的病例。
M:I是同一时期、同一癌种死亡数与新发病例数之比，常作为登记完整性的半定量线索。M:I偏高可能提示新发病例漏报，但死亡资料质量、死因编码、发病趋势和生存差异也会改变这个比值。
先找可比参照，再看偏离有多大
判断差异通常有两个参照维度：一是与历史资料比较，例如同一登记处在CI5第12卷中已收录的数据；二是与同一可比区域的参照水平比较，例如其他可比登记处的汇总水平。无论采用哪一种参照，目标登记处与参照资料至少应在癌种定义、性别、年龄范围、时期、人口口径和病例纳入规则上保持一致。
在提交数据前，如果希望初步判断这些指标是否出现需要复核的偏离，省级登记处可以对省内多个登记处进行留一比较：每次选定一个目标登记处，用其余同层登记处估计参照水平和登记处间离散程度，再对目标值进行初步筛查。
发病率怎么检验：要区分两种比较
同一登记处，比较前后两个时期
设两个时期的ASR分别为 \(R_1\)、\(R_2\)，标准误分别为 \(S_1\)、\(S_2\)：
\[
x = \frac{R_1 - R_2}{\sqrt{S_1^2 + S_2^2}}
\]
如果关注比值 \(\mathrm{RR} = R_1 / R_2\)，可用Miettinen近似构造置信区间：
\[
\mathrm{RR}_{\text{下限}} = \mathrm{RR}^{1 - z/x}, \qquad
\mathrm{RR}_{\text{上限}} = \mathrm{RR}^{1 + z/x}
\]
95%置信区间取 \(z = 1.96\)。区间不包含1，说明两个时期的ASR差异具有统计学证据。但这项近似有一个重要前提：各年龄组的率比应大致稳定。如果变化主要集中在某几个年龄组，只比较两个ASR可能掩盖真实结构，应进一步检查年龄别发病率。
一个登记处，与同一可比区域的参照水平比较
设第 \(i\) 个参照登记处的ASR为 \(y_i\)，标准误为 \(s_i\)，共有 \(n\) 个参照登记处。先计算参照ASR的算术平均值：
\[
\bar{y} = \frac{\sum_{i=1}^{n} y_i}{n}
\]
再估计登记处间离散：
\[
\hat{\phi} = \frac{\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{y_i - \bar{y}}{s_i}\right)^2}{n - 1}
\]
若 \(\hat{\phi} < 1\)，通常令其等于1，避免把参照组看得比单纯抽样波动还要一致。目标登记处 \(j\) 的统计量为：
\[
Z^2 = \frac{(y_j - \bar{y})^2}{\hat{\phi}\,s_j^2}
\]
这里既利用目标ASR本身的标准误，也允许参照登记处之间存在额外差异。IARC 资料还提出一种先粗筛、再检验的实务思路：若目标 ASR 高于参照值的3倍或低于其0.3倍，可直接列为明显异常；偏离较小时再进入统计检验。
MV%怎么检验：二项变异加上额外离散
设第 \(i\) 个参照登记处的形态学验证病例数为 \(y_i\)，全部新发病例数为 \(d_i\)。共同MV%为：
\[
\hat{p} = \frac{\sum_{i=1}^{n} y_i}{\sum_{i=1}^{n} d_i}
\]
参照登记处间的离散参数为：
\[
\hat{\phi} = \frac{\sum_{i=1}^{n}\dfrac{(y_i - \hat{p}\,d_i)^2}{d_i\,\hat{p}\,(1 - \hat{p})}}{n - 1}
\]
目标登记处 \(j\) 的统计量为：
\[
Z^2 = \frac{(y_j - \hat{p}\,d_j)^2}{\hat{\phi}\,\hat{p}\,(1 - \hat{p})\,d_j}
\]
这个模型以二项变异为基础，并通过 \(\hat{\phi}\) 允许不同登记处之间存在额外离散。
M:I怎么检验：比较死亡数与发病数的关系
设第 \(i\) 个参照登记处的死亡数为 \(m_i\)，新发病例数为 \(d_i\)，并令 \(n_i = m_i + d_i\)。共同的M:I为：
\[
\hat{\theta} = \frac{\sum_{i=1}^{n} m_i}{\sum_{i=1}^{n} d_i}
\]
参照登记处间的离散参数为：
\[
\hat{\phi} = \frac{\sum_{i=1}^{n}\dfrac{(m_i - \hat{\theta}\,d_i)^2}{n_i\,\hat{\theta}}}{n - 1}
\]
目标登记处 \(j\) 的统计量为：
\[
Z^2 = \frac{(m_j - \hat{\theta}\,d_j)^2}{\hat{\phi}\,n_j\,\hat{\theta}}
\]
这个检验识别的是M:I相对参照水平的异常，并不直接估计登记完整率。参照地区如果存在共同漏报，或死亡登记质量较差，统计结果也可能产生误导。
三种检验放在一起看
| ASR |
年龄别病例数、人口数、标准人口；或ASR及标准误 |
发病水平是否异常 |
年龄结构已标化，定义和人口分母一致 |
| MV% |
形态学验证病例数、全部新发病例数 |
诊断信息来源是否异常 |
验证口径一致，非病理病例未被系统遗漏 |
| M:I |
死亡数、新发病例数 |
完整性线索是否异常 |
死亡资料可用，时期、癌种和辖区口径一致 |
\(\hat{\phi}\)越大，说明参照登记处之间越不一致；此时目标值需要出现更强的偏离才会被标记。\(Z^2\)描述偏离强度，\(P\)值描述在模型假设下观察到如此偏离的概率。两者都不能说明偏离由什么原因造成。
出现统计异常后，应该查什么
ASR异常时，先核对年度病例数和人口分母是否发生突变，再看年龄别发病曲线。还要核对辖区调整、癌种定义、筛查活动、病例去重及跨区就医。儿童肿瘤还可按0—4岁、5—9岁和10—14岁分别比较历史分布，因为总体ASR可能掩盖小年龄组的缺报。
MV%异常时，应回到分子与分母，核对诊断依据口径是否一致、病理和细胞学资料是否漏收、非病理来源病例是否被系统排除，以及编码是否批量缺失。小病例数下出现的极端比例尤其需要谨慎解释。
M:I异常时，要同时核对死亡与发病两套资料：死亡覆盖和死因编码是否稳定，死亡和发病是否采用同一癌种与时期口径，近期发病是否快速变化，生存差异和跨区就医是否降低了地区可比性。
如果一次比较很多癌种、年份、性别和登记处，偶然出现若干 \(P < 0.05\) 并不意外。质量控制应将结果视为筛查清单，优先处理跨年份重复、多个相关指标同时出现或偏离幅度很大的信号；若用于正式推断，则应预先规定比较范围，并考虑多重检验校正。
参考资料
- Bray F, Parkin DM. Evaluation of data quality in the cancer registry: Part I. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19117750/
- Parkin DM, Bray F. Evaluation of data quality in the cancer registry: Part II. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19128954/
- IARC. Cancer Incidence in Five Continents, Volume VIII, Chapter 5. https://publications.iarc.who.int/download/ci5v8-chap5.pdf
- IARC. Cancer Incidence in Five Continents, Volume VIII. https://publications.iarc.who.int/Book-And-Report-Series/Iarc-Scientific-Publications/Cancer-Incidence-In-Five-Continents-Volume-VIII-2002
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