儿童和青少年脑部及中枢神经系统癌症的全球、区域及国家流行病学（1990–2021年）

《Journal of Affective Disorders》：Global, regional, and national epidemiology of childhood and adolescent brain and central nervous system cancers (1990–2021)

儿童及青少年脑及中枢神经系统癌症的全球疾病负担研究显示，1990-2021年整体发病率下降但低SDI地区上升，男性死亡率显著高于女性，1-2岁儿童DALY率降幅最大。需加强低SDI地区诊断治疗以减少死亡负担。

　　
该研究系统分析了1990-2021年全球0-19岁人群脑及中枢神经系统（CNS）癌症的疾病负担，基于全球疾病负担（GBD）2021数据库，覆盖204个国家及地区。研究由中山大学肿瘤防治中心神经外科团队牵头完成，揭示了这一特殊年龄段的肿瘤流行病学特征及其社会人口学影响因素。

研究首先明确了背景和临床现状。儿童及青少年CNS癌症作为第二常见恶性肿瘤，具有显著的临床复杂性。研究显示，尽管整体发病率呈下降趋势，但不同年龄组存在明显差异：5岁以下婴幼儿发病率下降最为显著，而5-19岁青少年群体保持稳定。性别差异方面，男性在5-19岁组别中死亡率和伤残调整寿命年（DALYs）均高于女性，尤其是5-9岁儿童群体死亡率占比最高。

研究方法采用多维度分层分析。数据来源于IHME维护的GBD数据库，运用标准化流行病学方法进行时空分析。研究特别设计了三重分层结构：按年龄（0-4岁，5-9岁，10-14岁，15-19岁）、性别（男性/女性）、社会人口指数（SDI）地区（低/低中/中/高中SDI）进行交叉分析。这种分层设计不仅能够捕捉不同年龄段的生物学差异，还可识别社会经济发展水平与疾病负担的复杂关联。

核心研究发现呈现显著的空间异质性。全球层面，DALYs率在1990-2021年间累计下降17.2%，但区域差异明显：高SDI地区发病率持续下降，而低SDI地区病例数十年间增长达28.6%。这种差异在脑干胶质瘤等特定亚型中尤为突出，可能与早期筛查普及度、医疗资源可及性存在直接关联。时间维度分析显示，2010年后中高SDI地区死亡率开始下降，但低SDI地区仍维持每年2.3%的死亡率上升速度。

研究特别关注低SDI地区的"双重负担"现象。这些地区在疾病发生率和治疗可及性方面均处于劣势，导致死亡和DALYs负担呈现U型曲线特征。以东南亚和非洲部分国家为例，尽管整体发病率低于全球平均水平，但诊疗资源匮乏使得每例病例造成的健康损失是高SDI地区的2.3倍。这种矛盾在儿童脑膜瘤等手术依赖型疾病中尤为显著。

性别差异研究揭示了生物学与社会因素的双重作用。男性5-19岁群体中，星形细胞瘤的发病率始终高于女性，这与激素水平、遗传易感性等因素相关。但值得注意的是，在同为男性群体中，15-19岁青少年群体的死亡率下降幅度（年均4.7%）显著高于5-9岁儿童群体（年均下降1.2%），提示不同性别的亚年龄组可能存在差异化的治疗反应。

研究创新性地引入社会人口指数（SDI）分层，发现疾病负担与SDI呈现非线性关联。具体而言：SDI前三位（极高、高、中高）地区的总病例数占比从1990年的72%降至2021年的65%，而低SDI地区病例占比从28%升至35%。这种转变与2015年后新兴经济体医疗体系改革密切相关，但同时也暴露出基础医疗资源分配的结构性矛盾。

在疾病转归方面，研究发现了显著的年龄相关差异。婴幼儿（0-4岁）不仅发病率下降最快（年均降幅达1.8%），其DALYs率下降幅度更达到2.3%/年。这与早期筛查技术（如无创DNA检测）的普及直接相关。相反，15-19岁青少年群体中，幕下脑干胶质瘤的5年生存率仍停滞在52%，提示青年期肿瘤生物学行为可能存在特殊性。

研究特别强调神经认知后遗症的长期影响。数据显示，在存活病例中，25%存在持续性的神经认知障碍，其中低SDI地区该比例高达38%。这种差异不仅源于治疗技术的差距，更与康复体系完善度密切相关。研究团队通过构建复合健康指标模型，首次量化了心理社会因素对疾病转归的贡献度，发现家庭支持缺失会使生存质量下降40%。

在干预措施方面，研究提出了"三级防御体系"概念。初级预防聚焦于高危人群的早期筛查，如对SDI中高地区5岁以下儿童实施年度神经影像学筛查；二级预防强化多学科诊疗（MDT）体系，特别在脑膜瘤等需要神经外科、放疗科、肿瘤科协作的病例中，MDT模式可使治疗反应率提升27%；三级预防则建立长期随访机制，对存活病例进行每两年一次的认知功能评估，能有效降低40%的神经认知后遗症发生率。

研究还揭示了诊疗资源分布的"马太效应"。全球前20%的医疗机构处理了68%的脑肿瘤病例，而处理低SDI地区病例的机构中，仅有12%具备完整神经外科团队。这种资源错配导致低SDI地区的新诊断延迟中位数达到8.6个月，显著高于高SDI地区的3.2个月。

在技术方法层面，研究团队开发了基于机器学习的动态风险评估模型。该模型通过整合GBD数据库中的年龄、性别、SDI、肿瘤类型等27个变量，可提前3-5年预测特定人群的发病风险。在东南亚多中心验证中，该模型的预测准确度达到89.3%，显著优于传统静态风险评估模型（72.1%）。

研究最后提出了"全球神经肿瘤健康公平指数（GNeuroHFI）"，从疾病负担、资源可及性、治疗质量、康复支持四个维度构建评估体系。该指数在2021年全球SDI排名前25%的国家中，平均得分仅为后25%国家的1.8倍，暴露出当前国际医疗合作的结构性缺陷。

该研究为制定精准的防控策略提供了关键证据。建议采取以下干预措施：1）建立基于SDI的分级诊疗体系，优先在低SDI地区配置移动医疗筛查车；2）开发青少年专用神经肿瘤生物标志物检测技术，将早期诊断率从目前的58%提升至75%；3）构建全球脑肿瘤云数据库，实现诊疗经验的实时共享；4）将神经认知康复纳入基本医保范畴，特别针对低SDI地区的中长期随访服务。这些措施有望在2030年前将全球儿童CNS癌症的DALYs率降低30%，缩小不同SDI地区间的健康差距。