[Risk profiling in cancer surveillance in contaminated sites: an example from the ISS-AIRTUM collaborative study].

Epidemiological Surveillance on high risk environmental areas or areas covered by Cancer registration yields long inventories of relative risks. Summaries of the results’ tables must be analyzed to identify priorities and tailor public health actions. The aim is, therefore, to draw conclusions from each area’s disease profile, or from the area distribution of each disease. With this in mind, we used data on cancer incidence from 17 Cancer Registries that participated in the (National Institute of Health-Italian Network of Cancer Registries) ISS-AIRTUM study, and we produced rankings of areas/diseases using a multivariate hierarchical Bayesian model. In this context, it is important to obtain an uncertainty evaluation by calculating the credibility intervals of ranks. These rankings show an overlapping of credibility intervals, such that it is not possible to speak of a limited number of cancer sites or of certain NPCSs as being particularly affected. Every NPCS, therefore, must be cons

Nella sorveglianza epidemiologica di aree coperte da Registri tumori o di siti dichiarati di interesse nazionale per le bonifiche (SIN) vengono prodotte lunghe liste di rischi relativi ed è inevitabile fornire una sintesi dei risultati, utile per identificare priorità generali per azioni di sanità pubblica. L’interesse è quindi nel fare inferenza sul profilo di malattia per ciascuna area, o la firma di area per ciascuna malattia. In questo lavoro abbiamo utilizzato i dati di incidenza oncologica di 17 Registri tumori aderenti allo studio collaborativo ISS-AIRTUM e abbiamo prodotto delle graduatorie di area/malattia utilizzando un modello multivariato Bayesiano gerarchico. In queste analisi la quantificazione dell’incertezza attraverso gli intervalli di credibilità associati alle graduatorie è fondamentale perché una graduatoria può sempre essere redatta anche se è solo frutto di fortuite variazioni campionarie. Questo si verifica per i ranghi marginali per SIN dove la grande sovrapposizione degli intervalli di credibilità spiega che ha poco senso ordinare le 17 aree per gravità come profilo di incidenza tumorale e che perciò ogni SIN debba essere valutato separatamente. I ranghi marginali per malattia evidenziano invece la gravità dell’esposizione ad amianto subita dalle popolazioni residenti nei SIN.