Breast cancer (BC) is the most common malignancy in Latin American women, but with a wide variability with respect to their mortality. This study aims to estimate the mortality rates from BC in Peruvian women and to assess mortality trends over 15 years. We calculated BC age-standardized mortality rate (ASMR) per 100,000 women-years using the world standard SEGI population. We estimated joinpoint regression models for BC in Peru and its geographical areas. The spatial analysis was performed using the Moran’s I statistic. In a 15-year period, Peru had a mortality rate of 9.97 per 100,000 women-years. The coastal region had the highest mortality rate (12.15 per 100,000 women-years), followed by the highlands region (4.71 per 100,000 women-years). In 2003, the highest ASMR for BC were in the provinces of Lima, Arequipa, and La Libertad (above 8.0 per 100,000 women-years), whereas in 2017, the highest ASMR were in Tumbes, Callao, and Moquegua (above 13.0 per women-years). The mortality trend for BC has been declining in the coastal region since 2005 (APC = − 1.35, p < 0.05), whereas the highlands region experienced an upward trend throughout the study period (APC = 4.26, p < 0.05). The rainforest region had a stable trend. Spatial analysis showed a Local Indicator of Spatial Association of 0.26 (p < 0.05). We found regional differences in the mortality trends over 15 years. Although the coastal region experienced a downward trend, the highlands had an upward mortality trend in the entire study period. It is necessary to implement tailored public health interventions to reduce BC mortality in Peru.

中文翻译：

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秘鲁妇女的乳腺癌死亡率趋势

乳腺癌（BC）是拉丁美洲女性中最常见的恶性肿瘤，但其死亡率差异很大。这项研究旨在评估秘鲁女性卑诗省的死亡率，并评估15年内的死亡率趋势。我们使用世界标准SEGI人口计算了每100,000妇女年的BC年龄标准化死亡率（ASMR）。我们估计了秘鲁及其地理区域内的卑诗省的联接点回归模型。使用Moran's I统计量进行空间分析。在15年的时间里，秘鲁的死亡率为每100,000妇女年9.97。沿海地区死亡率最高（每十万妇女年12.15），其次是高地地区（每十万妇女年4.71）。2003年，卑诗省最高的ASMR发生在利马，阿雷基帕和拉利伯塔德省（第8位以上）。每100,000个女性年为0），而2017年，最高的ASMR出现在塔姆贝斯，卡亚俄和莫克瓜（高于每个女性年13.0）。自2005年以来，沿海地区的卑诗省死亡率趋势一直在下降（APC = − 1.35，p <0.05），而高地地区在整个研究期间都呈上升趋势（APC = 4.26，p <0.05）。雨林地区趋势稳定。空间分析显示，空间关联的局部指标为0.26（p <0.05）。我们发现15年来死亡率趋势存在地区差异。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期间，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。和莫克瓜（每妇女年高于13.0）。自2005年以来，沿海地区的卑诗省死亡率趋势一直在下降（APC = − 1.35，p <0.05），而高地地区在整个研究期间都呈上升趋势（APC = 4.26，p <0.05）。雨林地区趋势稳定。空间分析显示空间关联的局部指标为0.26（p <0.05）。我们发现15年来死亡率趋势存在地区差异。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期间，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。和莫克瓜（每妇女年高于13.0）。自2005年以来，沿海地区的卑诗省死亡率趋势一直在下降（APC = − 1.35，p <0.05），而高地地区在整个研究期间都呈上升趋势（APC = 4.26，p <0.05）。雨林地区趋势稳定。空间分析显示空间关联的局部指标为0.26（p <0.05）。我们发现15年来死亡率趋势存在地区差异。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期间，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。而高地地区则在整个研究期间呈上升趋势（APC = 4.26，p <0.05）。雨林地区趋势稳定。空间分析显示空间关联的局部指标为0.26（p <0.05）。我们发现15年来死亡率趋势存在地区差异。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期间，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。而高地地区则在整个研究期间呈上升趋势（APC = 4.26，p <0.05）。雨林地区趋势稳定。空间分析显示，空间关联的局部指标为0.26（p <0.05）。我们发现15年来死亡率趋势存在地区差异。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期间，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期间，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。尽管沿海地区呈下降趋势，但在整个研究期内，高地的死亡率呈上升趋势。有必要实施量身定制的公共卫生干预措施，以降低秘鲁的卑诗省死亡率。