Krefttall i nabolag: Hva de forteller – og hva de ikke forteller

Hva er prevalens og insidens?

Prevalens beskriver hvor stor andel av befolkningen som har et bestemt kjennetegn. Begrepet brukes særlig om sykdom, og viser da andel personer i befolkningen som lever med en sykdom på et gitt tidspunkt eller innenfor en gitt periode. Prevalensen beregnes ved å dele antall personer med sykdommen på det totale antall personer i befolkningen. Insidens handler derimot om nye tilfeller, og viser hvor mange som får en sykdom i løpet av en bestemt tidsperiode.

Både prevalens og insidens kan uttrykkes som andeler, prosenter eller som antall tilfeller per 1.000, 10.000 eller 100.000 innbyggere. Begrepene er grunnleggende i epidemiologi – fagfeltet som studerer hvordan sykdommer fordeler seg og utvikler seg i befolkningen. Her ser vi nærmere på hvordan prevalens og insidens kan gi verdifull informasjon om geografisk ulikhet i sykdom, hvilke slutninger som kan trekkes og hvilke forbehold som bør tas. Som eksempel bruker vi geografiske forskjeller i kreftprevalens, med utgangspunkt i statistikk tilgjengeliggjort i Nabolagshelse.

Hva forteller prevalenstall – og hva forteller de ikke?

Prevalens er et viktig mål for planlegging av helsetiltak, forebygging og behandling, fordi det gir informasjon om hvor mange som lever med en sykdom i befolkningen. For kommuner kan prevalenstall gi nyttig informasjon om behov for oppfølging, rehabilitering og helsetjenester blant personer som lever med eller etter en sykdom. Samtidig har prevalens klare begrensninger når den brukes til å forklare årsaker til sykdom. En høy prevalens i et område betyr ikke nødvendigvis at risikoen er høyere for å utvikle sykdommen enn i områder med lavere prevalens.

For det første kan høy prevalens skyldes befolkningssammensetningen i området. For eksempel øker risikoen for mange sykdommer, blant annet kreft, med økende alder. Sykdomsprevalensen vil derfor ofte være høyere i områder med en eldre befolkning, uten at dette innebærer at det å bo i slike områder i seg selv øker risiko for sykdom sammenlignet med områder med en yngre befolkningsstruktur.

For det andre påvirkes prevalens både av faktorer som øker risikoen for å utvikle en sykdom (insidens), og av faktorer som påvirker overlevelsen etter at sykdommen har oppstått. Effektiv behandling av kreft kan for eksempel forlenge livet til pasientene, noe som kan føre til økt kreftprevalens, selv om risikoen for å utvikle kreft ikke har økt. Siden personer som har dødd av sykdommen ikke inngår i statistikken, kan en høy prevalens i et område være uttrykk for god sykdomsbehandling, og ikke nødvendigvis for økt kreftrisiko. I slike tilfeller kan bedre behandling og oppfølging føre til at flere lever med sykdommen, noe som øker prevalensen. Dette kan gi en tilsynelatende paradoksal sammenheng, der områder med god behandling fremstår som områder med høy sykdomsforekomst.

Kort oppsummert betyr høy kreftprevalens i et nabolag ikke nødvendigvis at kreftrisikoen er høyere. Tallene påvirkes både av hvem som bor i området og av hvor lenge personer lever med en kreftdiagnose.

Dersom målet er å komme nærmere årsaksforklaringer på høye sykdomsnivåer, anbefales det derfor i metodelitteraturen å benytte insidenstall fremfor prevalenstall. En utfordring med bruk av insidenstall er imidlertid at antallet nye tilfeller av enkelte sykdommer, som kreft, kan være lavt på små geografiske nivåer. Av hensyn til personvern er det derfor ofte ikke mulig å publisere insidenstall på detaljert geografisk nivå. I Nabolagshelse benyttes derfor prevalenstall i situasjoner der insidens ikke kan framstilles på grunn av personvern og krav til anonymisering.

Kreftprevalens i Norge og i levekårssoner

Vi ser nå nærmere på kreftprevalens på levekårssonenivå og på hvordan tallene som er sammenstilt i Nabolagshelse bør tolkes. Dataene er bestilt fra Kreftregisteret og omfatter personer som i løpet av de siste ti årene har fått en kreftdiagnose (alle krefttyper samlet) og som var i live i 2024. Tallene er tilgjengelige på levekårssonenivå, samt aggregert på kommune-, fylkes- og landsnivå. Vi presenterer både antall personer med en kreftdiagnose og andelen dette utgjør i befolkningen, uttrykt som antall personer med kreftdiagnose per 100.000 innbyggere.

På landsnivå var det i 2024 totalt 217.231 personer som i løpet av de siste ti årene hadde fått en kreftdiagnose og fortsatt var i live. Dette tilsvarer en prevalens på 3.914 diagnostiserte personer per 100.000 innbyggere, eller 3,9 prosent av befolkningen. Det er viktig å understreke at det samlede antallet personer som har fått en kreftdiagnose i løpet av de siste ti årene er høyere enn 217.231, ettersom noen har dødd i perioden. Prevalenstallene betyr heller ikke at alle disse personene hadde en aktiv kreftsykdom i 2024, da mange kan ha blitt friske eller ferdigbehandlet.

Når vi ser på kreftprevalensen på levekårssonenivå, finner vi betydelig variasjon. Prevalensen spenner fra 246 kreftdiagnoser per 100.000 innbyggere (0,25 prosent) til 10.203 kreftdiagnoser per 100.000 personer (10,20 prosent). Det er rimelig å anta at en vesentlig del av denne variasjonen skyldes forskjeller i befolkningssammensetningen: Levekårssonen med den lavest kreftprevalensen i Norge har en høy andel studenter og en lav gjennomsnittsalder på rundt 25 år. I levekårssonen med høyest kreftprevalens er gjennomsnittsalderen derimot rundt 53 år.  Når vi vet at risikoen for kreft øker betydelig med økende alder, er det nærliggende å tolke forskjellene i kreftprevalens som et resultat av ulik alderssammensetning i befolkningen. Variasjonen i prevalens reflekterer derfor i stor grad hvem som bor i områdene, og ikke nødvendigvis at personer er mer utsatt for å utvikle kreft dersom de flytter fra en levekårssone til en annen.

Indirekte standardisering – et verktøy for mer balanserte sammenligninger

For å gi et mer balansert sammenligningsgrunnlag mellom områder, benytter Nabolagshelse metoder som tar hensyn til befolkningssammensetning, særlig forskjeller i alder og kjønn. En mye brukt tilnærming i epidemiologi er indirekte standardisering, som også brukes av Helsedirektoratet ved framstilling av folkehelsestatistikk. Ved indirekte standardisering tar man utgangspunkt i sykdomsnivået i en større referansebefolkning, for eksempel hele Norges befolkning. Man kombinerer kunnskap om hvor vanlig sykdommen er i ulike alders- og kjønnskategorier i referansebefolkningen med informasjon om alders- og kjønnsfordelingen i et bestemt område, som en levekårssone. På denne måten kan man beregne hva sykdomsprevalensen i levekårssonen ville vært dersom sonen hadde hatt samme alders- og kjønnssammensetning som referansebefolkningen, men beholdt sitt relative nivå av kreftforekomst. Det kan også beregnes hvor mange personer som ville hatt en kreftdiagnose i levekårssonen dersom sonen hadde hatt samme alders- og kjønnssammensetning som referansebefolkningen. Slike justerte verdier kalles ofte standardiserte verdier, fordi de beregnes med utgangspunkt i en referansebefolkning (også kalt for standardbefolkning). I Nabolagshelse viser vi alders- og kjønnsjusterte prevalenser og justerte antall personer med kreftdiagnose i tillegg til de ujusterte verdiene. Som referansebefolkning bruker vi hele Norges befolkning.

En annen måte for å justere prevalenstall er direkte standardisering. Direkte standardisering forutsetter at man på levekårssonenivå har kunnskap om kreftprevalensen i de ulike kjønns- og aldersgruppene. Slik detaljert kunnskap på lokalt nivå er ofte ikke tilgjengelig, og foreligger heller ikke i vårt datagrunnlag. Mer informasjon om hvordan prevalenstallene i Nabolagshelse er justert ved bruk av indirekte standardisering er publisert i et eget metodenotat. En detaljert innføring i direkte og indirekte standardisering finnes her.

Hvordan bør tallene tolkes?

Å sammenligne justert kreftprevalens på tvers av områder kan gi indikasjoner på lokale forhold som påvirker sykdomsforekomsten, og som ikke kan forklares av alders- og kjønnsfordeling alene. Slike forhold kan være knyttet til levekår, miljø, livsstil eller tilgang til helsetjenester. Samtidig er det viktig å være oppmerksom på at andre aspekter ved befolkningssammensetningen kan spille en rolle. For eksempel er det dokumentert at risikoen for kreft generelt er lavere blant innvandrere enn blant personer født i Norge. Justering for alder og kjønn alene fanger derfor ikke opp alle relevante forskjeller mellom områder. Det er også viktig å understreke at tall på små geografiske nivåer kan være tilfeldig variasjon i prevalens, noe som kan ha stor betydning for resultatene.

Samlet sett kan justerte prevalenstall ikke brukes til å fastslå årsakssammenhenger og bør heller ikke brukes til å rangere nabolag som «friske» eller «syke». Justerte estimater gir derimot et mer balansert grunnlag for å sammenligne sykdomsforekomst mellom ulike områder, og kan brukes som utgangspunkt for videre analyser og lokal kunnskapsutvikling.