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昆士兰科技大学的研究人员利用全国癌症地图统计数据开发了一种新的数学模型，以便卫生专业人员可以进一步质疑与该疾病相关的模式。

流行病学家使用疾病图谱来确定疾病患病率和死亡率，昆士兰科技大学的研究人员表示，可以通过纳入偏远等因素来扩大数据范围，以调查健康不平等现象。

昆士兰科技大学博士学生 Farzana Jahan 是发表在《皇家学会开放科学》上的一项研究的主要作者，该研究使用统计方法根据“远程程度”揭示癌症发病率模式。

这项研究借鉴了澳大利亚癌症地图集，考虑了主要城市、内陆地区、外陆地区和偏远地区等地理区域的癌症。

偏远地区发病率较高的癌症，男性和女性为头颈癌、肝癌、肺癌、食道癌，女性为宫颈癌和子宫癌。

而在大城市，发病率较高的癌症包括男性的脑癌、骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、胰腺癌、胃癌、甲状腺癌、男性的肾癌、女性的白血病和卵巢癌。

一些更可能发生在偏远地区的癌症包括肠癌、男性和女性的黑色素瘤、女性的肾癌、男性的白血病和前列腺癌。

贾汉女士表示，这项研究试图创建一种方法，通过该方法，任何可用的疾病地图或总结的疾病测量都可以进一步建模，以“揭示有关健康和医疗问题的新见解”，而无需返回个人健康记录。

贾汉女士说：“我们的研究提供了一种进一步分析超出疾病概述范围的信息的方法。”

昆士兰科技大学健康学院的生物统计学家和流行病学家、该研究的合著者苏珊娜·克拉姆博士表示，疾病图谱有助于显示模式，但很少根据年龄和人口规模以外的因素进行调整。