Analiza danych dot. pracowników przemysłu jądrowego z 15 krajów

1. Analiza danych dot. pracowników przemysłu jądrowego z 15 krajów Świerk 20.VI.2008 r. K. Fornalski

2. Źródło • 3 prace zamieszczone w Radiation Research 167/2007 • E.Cardis, M. Vrijheid, I. Thierry-Chief et al. “The 15-Country Collaborative Study of Cancer Risk among Radiation Workers in the Nuclear Industry:…” • Polskie streszczenie: A. Wójcik, J. Liniecki “Ryzyko śmierci nowotworowej wśród pracowników przemysłu jądrowego z terenu 15 krajów”; PTJ 50/3/2007

3. W skrócie • Dane pochodzą z Australii, Belgii, Finlandii, Francji, Japonii, Kanady, Korei Południowej, Litwy, Słowacji, Hiszpanii, Szwecji, Szwajcarii, Wielkiej Brytanii, USA i Węgier • Ok. 600 000 pracowników • Z tej liczby wyłączono ok. 200 000 pracowników ze względu na różne kryteria (np. niepełne dane, za krótki czas pracy, neutrony, za duża dawka etc.) • W tej grupie jest ok. 24000 zgonów (tylko 6% !), z czego 6800 to zgony na raka • Pracownicy średnio narażeni byli na promieniowanie jonizujące przez 12,7 lat, a przez ten okres otrzymywali średnio 19,4 mSv

5. SMR • Standard Mortality Ratio (SMR) – standardowy współczynnik umieralności • SMR = OBS / EXP • OBS – liczba zgonów obserwowanych • EXP – liczba zgonów spodziewanych z grupy kontrolnej nie narażonej na promieniowanie • W publikacji podane są jedynie wartości SMR oraz OBS

6. średnia arytmetyczna: SMR_R = (74 ± 13) % SMR_W = (62 ± 15) % średnia ważona: SMR_R = (77 ± 4) % SMR_W = (68 ± 2) % SMR_R = raki SMR_W = wszystkie zgony • Umieralność ze wszystkich przyczyn jest niższa niż z powodu raka • Wartości SMR są mniejsze niż 100% !!!

7. W publikacji podane są wprost liczby zgonów na rakaoraz zgonów zewszystkich przy-czyn dla po- szczególnych krajów • Dzieląc jedne dane przez drugie otrzymuje się odsetek śmiertelnych nowotworów w badanej grupie narażonej na promieniowanie = OBS_R / OBS_W • Średnia arytmetyczna dla wszystkich krajów wynosi OBS_R / OBS_W = (31 ± 7) %. Średnia ważona (29,0 ± 0,2) %. DUŻO!!

8. Pierwszy problem • Współczynniki SMR są liczone w oparciu o grupę kontrolną • Brak jest dokładnych informacji na jej temat, w szczególności liczby zgonów na raka EXP_R i z wszystkich przyczyn EXP_W • Mając dane wartości OBS można wyliczyć współczynniki EXP z definicji SMR: SMR = OBS / EXP

9. < 31% !!! • Wyliczone wartościEXP_R i EXP_Wużywamy do obliczenia procentowego odsetkanowotworów w grupie kontrolnej = EXP_R / EXP_W • Wyniki: • Śr. arytmetyczna - (25 ± 6) % • Śr. ważona - (26,3 ± 0,2) %

10. Podstawowy problem • Dlaczego odsetek nowotworów w grupie narażonej na promieniowanie jest wyższy (31%) niż w grupie kontrolnej (25%), skoro wszystkie wartości SMR < 100%, co wskazuje na dobroczynne działanie promieniowania?

11. Próba wyjaśnienia • Odejmijmy dane SMR_R i SMR_W oraz odsetki nowotworów w grupie narażonej i kontrolnej i zauważmy pewną korelację:

12. Na przykładzie Belgii i Finlandii widać, że gdy umieralność na nowotwory SMR_R jest niższa niż umieralność całkowita SMR_W, to odsetek raków w grupie narażonej jest niższy niż w grupie kontrolnej. Gdyby SMR_R = SMR_W, to odsetek nowotworów w obu grupach byłby identyczny • Innymi słowy: wzrost odsetkaraków w grupie narażonej związany jest z różnicą umieralności całkowitej i nowotworowej • To nie jest wzrost ilości nowotworów! • Pytanie: czy na wykresie SMR bordowe słupki nie powinny być wyższe niż niebieskie?

13. Możliwe wyjaśnienie • Reasumując: niskie dawki promienio-wania powodują spadek umieralnościna nowotwory i umieralności całko-witej (odpowiedź adaptacyjna całego organizmu). Jednak wśród tej mniejszejilości zgonów wy-stępuje większy odsetek nowotwo-rów. Możliwe, że jest to związane z podwyższoną żywotnością (a wraz z wiekiem rośnie prawdopodobieństwo zachorowania na raka), ale brak jest danych na temat średniego wieku, którego dożywali badani ludzie

14. Kilka ciekawych wykresów • Wraz z wiekiem rośnie śmiertelność (oczywiste!) • Śmiertelność spada z czasem zatrudnienia (czyli ze wzrostem dawki całkowitej)

15. Brak widocznego trendu w funkcji EFEKT(DAWKA) – można prowadzić dowolną krzywą

16. SMR dla średniej dawki rocznej na osobę

17. Jakie są wnioski autorów wspomnianych badań? • Wszystkie dotychczas pokazywane dane są danymi surowymi • Autorzy dokonali głębokiej analizy materiałów • Ich podstawowym założeniem jest teza, iż „śmiertelność nie może być niższa niż 100%” (hipoteza LNT) • Przedstawione dane surowe poddano obróbce statystycznej uwzględniającej różne czynniki konfundujące (gmatwające), takie jak efekt zdrowego pracownika (HWE), efekt przeżywalności zdrowego pracownika (HWSE), etc. • Na tej podstawie otrzymano dodatnią zależność dawka-efekt, czyli wzrost śmiertelnych nowotworów ze wzrostem dawki (hipoteza LNT) • Stoi to w całkowitej sprzeczności z danymi surowymi, które wskazują na ujemną zależność oraz brak trendu wraz ze wzrostem dawki • Podstawowe pytanie: czy autorzy mają rację?

18. Przykłady zależności zachorowalności w funkcji dawki dla danych przetworzonych – brak informacji o niepewnościach!

19. Współczynnik RR/Sv = 1 + Dawka * ERR • Nawet przy takim subiektywnym przetworzeniu danychponiżej 150 mSv brak jest jakiejkolwiek dodatniej zależności

20. Dziękuję