[Self-reported cancer in the German National Cohort (NAKO Gesundheitsstudie): assessment methods and first results].

Selbstberichtete Krebserkrankungen in der NAKO Gesundheitsstudie: Erfassungsmethoden und erste Ergebnisse.

Journal

Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz
ISSN: 1437-1588
Titre abrégé: Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz
Pays: Germany
ID NLM: 101181368

Informations de publication

Date de publication:
Apr 2020
Historique:
pubmed: 18 3 2020
medline: 9 4 2020
entrez: 18 3 2020
Statut: ppublish

Résumé

In the German National Cohort (NAKO Gesundheitsstudie), the largest prospective cohort study in Germany, data on self-reported cancer diagnoses are now available for the first half of participants. Description of the methods to assess self-reported cancer diagnoses and type of cancer in the NAKO and presentation of first results. In a computer-assisted, standardized personal interview, 101,787 participants (54,526 women, 47,261 men) were asked whether they had ever been diagnosed with cancer (malignant tumors including in situ) by a physician and how many cancer diagnoses they had. The type of cancer was classified with a list. Absolute and relative frequencies of self-reported cancer diagnoses and types of cancer were calculated and compared with cancer registry data. A physician-diagnosed cancer was reported by 9.4% of women and 7.0% of men. Of the participants who reported a cancer diagnosis, 88.3% reported to have had only one cancer diagnosis. In women, the most frequent malignancies were breast cancer, cervical cancer, and melanoma. In men, the most frequent malignancies were prostate cancer, melanoma, and colorectal cancer. Comparing the frequencies of cancer diagnoses reported by 45- to 74-year-old NAKO participants within the last five years to cancer registry-based 5‑year prevalences, most types of cancer were less frequent in the NAKO, with the exception of melanoma in men and women, cervical cancer and liver cancer in women, and bladder cancer and breast cancer in men. The NAKO is a rich data basis for future investigations of incident cancer. HINTERGRUND: In der NAKO Gesundheitsstudie liegen die Daten zu selbstberichteten Krebserkrankungen der ersten Hälfte der Teilnehmenden vor. ZIEL: Beschreibung der Methoden zur Erfassung selbstberichteter Krebserkrankungen und Tumorlokalisationen in der NAKO und Darstellung erster Ergebnisse. In einem computergestützten, standardisierten persönlichen Interview wurden 101.787 Teilnehmende (54.526 Frauen, 47.261 Männer) gefragt, ob bei ihnen jemals eine Krebserkrankung (bösartiger Tumor einschließlich in situ) ärztlich diagnostiziert wurde und wie viele Krebserkrankungen sie hatten. Anhand einer Liste wurde die Tumorlokalisation erfragt. Absolute und relative Häufigkeiten von Selbstangaben zu Krebserkrankungen insgesamt und einzelnen Tumorlokalisationen wurden berechnet und mit krebsregisterbasierten Daten verglichen. Eine ärztlich diagnostizierte Krebserkrankung wurde von 9,4 % der Frauen und 7,0 % der Männer berichtet. Von den Personen, die eine Krebserkrankung berichteten, gaben 88,3 % der Teilnehmenden an, nur eine Krebserkrankung gehabt zu haben. Bei Frauen war die häufigste bösartige Krebserkrankung Brustkrebs, gefolgt von Gebärmutterhalskrebs und malignem Melanom, bei Männern Prostatakrebs, gefolgt von malignem Melanom und Darmkrebs. Beim Vergleich der Krebserkrankungen, die von 45- bis 74-jährigen NAKO-Teilnehmenden in den letzten fünf Jahren berichtet wurden, mit krebsregisterbasierten 5‑Jahres-Prävalenzen wurden für die meisten Tumorlokalisationen in der NAKO niedrigere relative Häufigkeiten beobachtet. Vergleichsweise häufiger traten das maligne Melanom sowie Gebärmutterhalskrebs und Leberkrebs bei Frauen und Harnblasenkrebs und Brustkrebs bei Männern auf. Die NAKO ist eine reichhaltige Datenbasis für die zukünftige Untersuchung inzidenter Krebserkrankungen.

Sections du résumé

BACKGROUND BACKGROUND
In the German National Cohort (NAKO Gesundheitsstudie), the largest prospective cohort study in Germany, data on self-reported cancer diagnoses are now available for the first half of participants.
OBJECTIVES OBJECTIVE
Description of the methods to assess self-reported cancer diagnoses and type of cancer in the NAKO and presentation of first results.
MATERIALS AND METHODS METHODS
In a computer-assisted, standardized personal interview, 101,787 participants (54,526 women, 47,261 men) were asked whether they had ever been diagnosed with cancer (malignant tumors including in situ) by a physician and how many cancer diagnoses they had. The type of cancer was classified with a list. Absolute and relative frequencies of self-reported cancer diagnoses and types of cancer were calculated and compared with cancer registry data.
RESULTS RESULTS
A physician-diagnosed cancer was reported by 9.4% of women and 7.0% of men. Of the participants who reported a cancer diagnosis, 88.3% reported to have had only one cancer diagnosis. In women, the most frequent malignancies were breast cancer, cervical cancer, and melanoma. In men, the most frequent malignancies were prostate cancer, melanoma, and colorectal cancer. Comparing the frequencies of cancer diagnoses reported by 45- to 74-year-old NAKO participants within the last five years to cancer registry-based 5‑year prevalences, most types of cancer were less frequent in the NAKO, with the exception of melanoma in men and women, cervical cancer and liver cancer in women, and bladder cancer and breast cancer in men.
CONCLUSIONS CONCLUSIONS
The NAKO is a rich data basis for future investigations of incident cancer.
ZUSAMMENFASSUNG UNASSIGNED
HINTERGRUND: In der NAKO Gesundheitsstudie liegen die Daten zu selbstberichteten Krebserkrankungen der ersten Hälfte der Teilnehmenden vor. ZIEL: Beschreibung der Methoden zur Erfassung selbstberichteter Krebserkrankungen und Tumorlokalisationen in der NAKO und Darstellung erster Ergebnisse.
MATERIAL UND METHODEN METHODS
In einem computergestützten, standardisierten persönlichen Interview wurden 101.787 Teilnehmende (54.526 Frauen, 47.261 Männer) gefragt, ob bei ihnen jemals eine Krebserkrankung (bösartiger Tumor einschließlich in situ) ärztlich diagnostiziert wurde und wie viele Krebserkrankungen sie hatten. Anhand einer Liste wurde die Tumorlokalisation erfragt. Absolute und relative Häufigkeiten von Selbstangaben zu Krebserkrankungen insgesamt und einzelnen Tumorlokalisationen wurden berechnet und mit krebsregisterbasierten Daten verglichen.
ERGEBNISSE UNASSIGNED
Eine ärztlich diagnostizierte Krebserkrankung wurde von 9,4 % der Frauen und 7,0 % der Männer berichtet. Von den Personen, die eine Krebserkrankung berichteten, gaben 88,3 % der Teilnehmenden an, nur eine Krebserkrankung gehabt zu haben. Bei Frauen war die häufigste bösartige Krebserkrankung Brustkrebs, gefolgt von Gebärmutterhalskrebs und malignem Melanom, bei Männern Prostatakrebs, gefolgt von malignem Melanom und Darmkrebs. Beim Vergleich der Krebserkrankungen, die von 45- bis 74-jährigen NAKO-Teilnehmenden in den letzten fünf Jahren berichtet wurden, mit krebsregisterbasierten 5‑Jahres-Prävalenzen wurden für die meisten Tumorlokalisationen in der NAKO niedrigere relative Häufigkeiten beobachtet. Vergleichsweise häufiger traten das maligne Melanom sowie Gebärmutterhalskrebs und Leberkrebs bei Frauen und Harnblasenkrebs und Brustkrebs bei Männern auf.
DISKUSSION CONCLUSIONS
Die NAKO ist eine reichhaltige Datenbasis für die zukünftige Untersuchung inzidenter Krebserkrankungen.

Autres résumés

Type: Publisher (ger)
HINTERGRUND: In der NAKO Gesundheitsstudie liegen die Daten zu selbstberichteten Krebserkrankungen der ersten Hälfte der Teilnehmenden vor. ZIEL: Beschreibung der Methoden zur Erfassung selbstberichteter Krebserkrankungen und Tumorlokalisationen in der NAKO und Darstellung erster Ergebnisse.

Identifiants

pubmed: 32179962
doi: 10.1007/s00103-020-03113-y
pii: 10.1007/s00103-020-03113-y
doi:

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Journal Article

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ger

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385-396

Références

Wichmann HE, Kaaks R, Hoffmann W, Jöckel K‑H, Greiser KH, Linseisen J (2012) Die Nationale Kohorte. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 55:781–789
doi: 10.1007/s00103-012-1499-y
Robert Koch-Institut (Hrsg) (2015) Gesundheit in Deutschland. Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Robert Koch-Institut, Berlin
German National Cohort Consortium (2014) The German national cohort: aims, study design and organization. Eur J Epidemiol 29:371–382
doi: 10.1007/s10654-014-9890-7
German National Cohort Consortium (2015) The German national cohort—a prospective epidemiological study resource for health and disease research in Germany. https://nako.de/wp-content/uploads/2015/07/Wissenschaftliches-Konzept-der-NAKO2.pdf . Zugegriffen: 4. Apr. 2017
Schipf S, Schöne G, Schmidt B et al (2020) Die Basiserhebung der NAKO Gesundheitsstudie: Teilnahme an den Untersuchungsmodulen, Qualitätssicherung, und Nutzung von Sekundärdaten. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. https://doi.org/10.1007/s00103-020-03093-z
doi: 10.1007/s00103-020-03093-z pubmed: 32189044 pmcid: 32189044
Zentrum Für Krebsregisterdaten im Robert Koch-Institut (2020) Datenbankabfrage. https://www.krebsdaten.de/Krebs/DE/Datenbankabfrage/datenbankabfrage_stufe1_node.html . Zugegriffen: 31. Jan. 2020
Pisani P, Bray F, Parkin DM (2002) Estimates of the world-wide prevalence of cancer for 25 sites in the adult population. Int J Cancer 97:72–81
doi: 10.1002/ijc.1571
Robert Koch-Institut (2019) Informationssystem der Gesundheitsberichterstattung des Bundes. http://www.gbe-bund.de/gbe10/abrechnung.prc_abr_test_logon?p_uid=gast&p_aid=43162945&p_knoten=VR&p_sprache=D&p_suchstring=standardbev%F6lkerung . Zugegriffen: 17. Dez. 2019
Boeing H, Korfmann A, Bergmann MM (1999) Recruitment procedures of EPIC-Germany. European investigation into cancer and nutrition. Ann Nutr Metab 43:205–215
doi: 10.1159/000012787
Fry A, Littlejohns TJ, Sudlow C et al (2017) Comparison of sociodemographic and health-related characteristics of UK biobank participants with those of the general population. Am J Epidemiol 186:1026–1034
doi: 10.1093/aje/kwx246
Brown WJ, Bryson L, Byles JE et al (1998) Women’s health Australia: recruitment for a national longitudinal cohort study. Women Health 28:23–40
doi: 10.1300/J013v28n01_03
Andreeva VA, Salanave B, Castetbon K et al (2015) Comparison of the sociodemographic characteristics of the large Nutrinet-Sante e‑cohort with French census data: the issue of volunteer bias revisited. J Epidemiol Community Health 69:893–898
doi: 10.1136/jech-2014-205263
Lindsted KD, Fraser GE, Steinkohl M, Beeson WL (1996) Healthy volunteer effect in a cohort study: temporal resolution in the adventist health study. J Clin Epidemiol 49:783–790
doi: 10.1016/0895-4356(96)00009-1
Struijk EA, May AM, Beulens JW et al (2015) Mortality and cancer incidence in the EPIC-NL cohort: impact of the healthy volunteer effect. Eur J Public Health 25:144–149
doi: 10.1093/eurpub/cku045
Pinsky PF, Miller A, Kramer BS et al (2007) Evidence of a healthy volunteer effect in the prostate, lung, colorectal, and ovarian cancer screening trial. Am J Epidemiol 165:874–881
doi: 10.1093/aje/kwk075
Robert Koch-Institut (2019) Krebs in Deutschland für 2015/2016. RKI, Berlin
Bergmann MM, Calle EE, Mervis CA, Miracle-McMahill HL, Thun MJ, Heath CW (1998) Validity of self-reported cancers in a prospective cohort study in comparison with data from state cancer registries. Am J Epidemiol 147:556–562
doi: 10.1093/oxfordjournals.aje.a009487
Gosswald A, Schienkiewitz A, Nowossadeck E, Busch MA (2013) Prevalence of myocardial infarction and coronary heart disease in adults aged 40–79 years in Germany: results of the German health interview and examination survey for adults (DEGS1). Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 56:650–655
doi: 10.1007/s00103-013-1666-9
IARC (International Agency for Research on Cancer), IACR (International Association of Cancer Registries), ENCR (European Network of Cancer Registries) (2004) International rules for multiple primary cancers (ICD‑O third edition). IARC, Lyon (International Report No. 2004/02)

Auteurs

Katharina Nimptsch (K)

Forschergruppe Molekulare Epidemiologie, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC), Robert-Rössle-Straße 10, 13125, Berlin, Deutschland. katharina.nimptsch@mdc-berlin.de.

Lina Jaeschke (L)

Forschergruppe Molekulare Epidemiologie, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC), Robert-Rössle-Straße 10, 13125, Berlin, Deutschland.

Jenny Chang-Claude (J)

Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.

Rudolf Kaaks (R)

Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.

Verena Katzke (V)

Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.

Karin B Michels (KB)

Institut für Prävention und Tumorepidemiologie, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland.

Claus-Werner Franzke (CW)

Institut für Prävention und Tumorepidemiologie, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland.

Nadia Obi (N)

Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Deutschland.

Heiko Becher (H)

Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Deutschland.

Oliver Kuß (O)

Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ), Institut für Biometrie und Epidemiologie, Leibniz-Zentrum für Diabetes-Forschung an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland.

Tamara Schikowski (T)

Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ), Institut für Biometrie und Epidemiologie, Leibniz-Zentrum für Diabetes-Forschung an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland.

Matthias B Schulze (MB)

Abteilung Molekulare Epidemiologie, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke, Nuthetal, Deutschland.
Institut für Ernährungswissenschaft, Universität Potsdam, Nuthetal, Deutschland.

Sylvia Gastell (S)

NAKO-Studienzentrum Berlin-Süd/Brandenburg, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke, Nuthetal, Deutschland.

Wolfgang Hoffmann (W)

Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Deutschland.

Sabine Schipf (S)

Institut für Community Medicine, Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Deutschland.

Wolfgang Ahrens (W)

Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS, Bremen, Deutschland.
Institut für Statistik, Fachbereich Mathematik und Informatik, Universität Bremen, Bremen, Deutschland.

Kathrin Günther (K)

Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS, Bremen, Deutschland.

Lilian Krist (L)

Institut für Sozialmedizin, Epidemiologie und Gesundheitsökonomie, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland.

Thomas Keil (T)

Institut für Sozialmedizin, Epidemiologie und Gesundheitsökonomie, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland.
Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie, Universität Würzburg, Würzburg, Deutschland.
Landesinstitut für Gesundheit, Bayerisches Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit, Bad Kissingen, Deutschland.

Karl-Heinz Jöckel (KH)

Universitätsklinikum Essen, Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (IMIBE), Essen, Deutschland.

Börge Schmidt (B)

Universitätsklinikum Essen, Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (IMIBE), Essen, Deutschland.

Hermann Brenner (H)

Abteilung Klinische Epidemiologie und Alternsforschung, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.
Abteilung Präventive Onkologie, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ) und Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT), Heidelberg, Deutschland.
Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.

Bernd Holleczek (B)

Abteilung Klinische Epidemiologie und Alternsforschung, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.
Krebsregister Saarland, Saarbrücken, Deutschland.

Beate Fischer (B)

Institut für Epidemiologie und Präventivmedizin, Universität Regensburg, Regensburg, Deutschland.

Michael Leitzmann (M)

Institut für Epidemiologie und Präventivmedizin, Universität Regensburg, Regensburg, Deutschland.

Wolfgang Lieb (W)

Institut für Epidemiologie, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Kiel, Deutschland.

Klaus Berger (K)

Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Münster, Deutschland.

Gérard Krause (G)

Abteilung Epidemiologie, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI), Braunschweig, Deutschland.

Markus Löffler (M)

Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Medizinische Fakultät, Universität Leipzig, Leipzig, Deutschland.

Andrea Schmidt-Pokrzywniak (A)

Institut für Medizinische Epidemiologie, Biometrie und Informatik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Halle (Saale), Deutschland.

Rafael Mikolajczyk (R)

Institut für Medizinische Epidemiologie, Biometrie und Informatik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Halle (Saale), Deutschland.

Jakob Linseisen (J)

Lehrstuhl für Epidemiologie, UNIKA-T, Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München, Augsburg, Deutschland.
Selbständige Forschungsgruppe Klinische Epidemiologie, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Deutschland.

Karin Halina Greiser (KH)

Abteilung Epidemiologie von Krebserkrankungen, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Deutschland.

Tobias Pischon (T)

Forschergruppe Molekulare Epidemiologie, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC), Robert-Rössle-Straße 10, 13125, Berlin, Deutschland.
Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland.
Partnerstandort Berlin, Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK), Berlin, Deutschland.
MDC/BIH Biobank, Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC), Berlin, Deutschland.

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