Navigeringen har komprimerats

Fönstret är smalt eller sidan är kraftigt inzoomad. För bästa upplevelse, minska zoomnivån eller gör fönstret bredare.

Detta beror på tillgängligt utrymme på skärmen och är inte ett fel i rapporten.

Välkommen till den interaktiva grundrapporten för lungcancer inom ramen för prenumerationstjänsten

Interaktiv grundrapport för lungcancer

Utforska statistik från det nationella kvalitetsregistret för lungcancer. Filtrera, jämför patientgrupper och följ utvecklingen över tid i en interaktiv rapportmiljö.

Filter Tabeller och figurer Tidsserier och överlevnad

Filtrera smart

Använd globala och lokala filter för att fokusera på exakt den patientgrupp du vill analysera.

Jämför resultat

Visa tabeller och figurer som snabbt ger överblick över demografiska- och kliniska variabler. I rapporten finns även planerad behandling, biomarkörer och överlevnadsdata.

Följ utvecklingen

Studera tidsserier och överlevnadskurvor för att se förändringar över tid och mellan grupper.

Förstå innehållet

Varje flik innehåller beskrivningar som hjälper dig som användare att tolka och förstå analyserna.

Status

Senast uppdaterad

Rapport uppdaterad: 14 april 2026

Data uppdaterad t.o.m.: 31 december 2025

Rapporten innehåller uppdaterad data, en ny layout och förbättrade beskrivningar sedan föregående uppdatering.

Bakgrund

Vården och behandlingen av lungcancerpatienterna har utvecklats enormt under de senaste åren. Det är därför viktigt att ha ett instrument som kan utvärdera detta. Svenska lungcancerregistret är ett sådant instrument. 2001 beslutades att sjukvårdsregionerna i Sverige skulle införa ett nationellt kvalitetsregister för lungcancer. Rapportering av samtliga lungcancerfall i landet skulle ske till respektive onkologiskt centrum (nuvarande Regionala cancercentrum). Kvalitetsregistret skulle även belysa en del bakgrundsfakta vad gäller patienten, utredningsgång, stadieindelning, planerad behandling, studiedeltagande och uppföljning med avseende på överlevnad. I en del regioner fanns redan tidigt regionala vårdprogram kopplat till registret för att kunna bidra till ett enhetligt omhändertagande av patienter med lungcancer. Registret skall även kunna utgöra underlag för kvalitetsuppföljningar och studier. Vidare ska registret kunna visa på trender och förskjutningar av behandlingsstrategier, uppföljning och överlevnad samt eventuella skillnader inom Sverige.

Syftet med den här grundrapporten är ett ge en beskrivning av patienterna med avseende på demografi och kliniska data, testmönster, planerad behandling och överlevnad.

Material och Metod

a. Inrapporteringshastighet

Inrapporteringshastigheten är en viktig del i att göra registret attraktivt för de som använder sig av det och en viktig kvalitetsindikator. Enligt senaste årsrapporten hade 48% av patienterna blivit inrapporterade inom 3 månader. En del av fördröjningen av registreringen beror på att registreringsformuläret inte kan skickas in utan att datum för behandlingsstart är ifyllt. Det innebär att också tiden från behandlingsbeslut och behandlingsstart är inbakad i fördröjningen, vilket i normalfallet utgör en månad.

b. Validering av data

Då det gäller de enskilda variablerna i registeranmälan så genomfördes det år 2016 ett valideringsprojekt. Projektet har sett över flera viktiga delar inom registret såsom inrapporteringshastighet, täckningsgrad och validering. Validering har skett genom en oberoende genomgång av information från patientjournaler som registrerats i registret och på så sätt har man kunnat avgöra hur väl registerdata överensstämmer med journaldata. En sammanställning av denna validering har genomförts som visar på en god överensstämmelse mellan registerdata och journaldata.

Under 2025 har ett nytt valideringsprojekt påbörjats som dessutom planeras att publiceras i en vetenskaplig tidskrift. En rapport samt en vetenskaplig publikation förväntas vara färdigställda under 2026.

c. Täckningsgrad

Täckningsgraden i lungcancerregistret jämfört med den obligatoriska cancerregistreringen är hög, totalt sett ca 97%. Sedan registret startades 2002 har drygt 90,000 patienter registrerats. Det finns vissa regionvisa skillnader i täckningsgraden (Tabell 1). Dessa skillnader har uppmärksammats vid redovisningar från registret. Det föreligger dock geografiska skillnader vilket mer talar för ett geografiskt bortfall än ett systematiskt bortfall av någon specifik patientgrupp (Tabell 1).

Tabell 1: Antal fall och täckningsgrad i procent uppdelat per sjukvårdsregion och diagnosår

d. Definitioner och restriktioner

Testning - De olika biomarkörtesterna inkluderas enligt följande datum i denna rapport (såvida inte annan diagnosperiod specificeras, se Tabell 2):

Tabell 2: Införandedatum för molekylära biomarkörer

Nyheter

Kvalitetskontroll och validering - Datahanteringen har omarbetats för att möjliggöra mer effektiva och systematiska kvalitetskontroller, både inom enskilda rapporter och vid jämförelser mellan rapporter.

Formalia - Framtagning av ny framsida och en snyggare och mer användarvänlig interaktiv design.

Design - Tabellerna har blivit tydligare med både täljare och nämnare, och Figurerna har omarbetats med uppdaterade färgskalor och tydligare text, samt vissa har gjorts om till linjediagram istället för stapeldiagram.

Metod - Överlevnad har definierats från behandlingsstart till död (oavsett linje), eller sista uppföljningsdatum.

Nya variabler - Vi har inkluderat variabeln Planerad behandling ej genomförd.

Metastaslokaler - En uppdaterad kategorisering av metastaslokaler har införts, vilket har minskat andelen fall i kategorin ‘övriga’ genom en mer detaljerad och precis klassificering.

Denna interaktiva rapport har utöver en uppdaterad layout, uppdaterades med ett antal förbättringar och tillägg. Till dessa hör att fler patienter har inkluderats sedan föregående uppdatering. Statistik om biomarkörer visas endast från och med testens respektive införandedatum vilket har tydliggjorts. Beskrivningsflikarna har uppdaterats för att ge tydligare information om innehållet på respektive flik, samt hur statistiken kan tolkas och interageras med.

Demografi

Denna flik ger en översikt av den patientpopulation som ingår i det aktuella urvalet. Här kan du studera hur patienter fördelar sig med avseende på exempelvis kön, ålder, rökstatus och i vissa vyer även histologi, diagnosår och region.

    Vad visas i fliken?
    • Tabell: sammanfattar antal och andelar för de variabler som ingår i fliken.
    • Figur: visar hur en vald variabel fördelar sig mellan grupper, till exempel mellan regioner eller diagnosår.
    • Tidsserie: visar hur fördelningen av en vald variabel förändras över tid.
    • Beskrivning: denna sida, med vägledning för tolkning och användning.

    Hur resultaten beräknas

    Alla resultat baseras på de patienter som återstår efter att samtliga globala och lokala filter har tillämpats. Andelar beräknas alltså alltid inom den population som visas i den aktuella tabellen eller figuren.

    Att tänka på vid tolkning
    • Demografiska skillnader mellan grupper kan påverka hur andra resultat bör tolkas.
    • Förändringar över tid kan spegla både verkliga förändringar i populationen och förändringar i registrering eller selektion.
    • Små undergrupper ska tolkas med försiktighet. Av integritetsskäl maskas antal mindre än fem och visas som <5.
    • Saknade uppgifter kan förekomma för vissa variabler och bör beaktas vid tolkning.

    Interaktion
    • I tabellen kan du klicka på en rad för att markera den visuellt.
    • I figurerna kan du hålla muspekaren över en stapel eller punkt för att se exakta värden.
    • Klick på en grupp i legenden döljer eller visar gruppen. Dubbelklick isolerar en grupp.

    Praktiska tips
    • Använd globala filter för övergripande urval och lokala filter för flikspecifik fördjupning.

Klinisk

Denna flik beskriver kliniska karakteristika hos patienterna i det valda urvalet. Här kan du till exempel analysera stadium vid diagnos, performance status, diagnosgrund, deltagande i klinisk studie och om patienten utretts enligt SVF.

    Vad visas i fliken?
    • Tabell: visar antal och andelar för kliniska variabler.
    • Figur: gör det möjligt att jämföra kliniska fördelningar mellan valda grupper.
    • Tidsserie: visar hur kliniska mönster förändras över diagnosår.
    • Beskrivning: denna sida, med vägledning för hur resultaten kan läsas och användas.

    Hur resultaten beräknas

    Resultaten baseras på den population som återstår efter alla aktiva filter. Andelar beräknas inom respektive visad grupp och ska därför tolkas som en beskrivning av just det aktuella urvalet.

    Att tänka på vid tolkning
    • Kliniska skillnader mellan grupper kan spegla skillnader i patienturval, utredningsrutiner eller registreringspraxis.
    • Jämförelser mellan grupper i denna flik är beskrivande och inte riskjusterade.
    • Förändringar över tid kan bero på både medicinska förändringar och förbättrad diagnostik eller dokumentation.
    • Små undergrupper ska tolkas försiktigt. Antal mindre än fem maskas och visas som <5.

    Interaktion
    • I tabellen kan du klicka på en rad för att markera den visuellt.
    • I figurerna kan du hålla muspekaren över en stapel eller punkt för att se exakta värden.
    • Klick på en grupp i legenden döljer eller visar gruppen. Dubbelklick isolerar en grupp.

    Praktiska tips
    • Använd globala filter för övergripande urval och lokala filter för flikspecifik fördjupning.

Metastaser

Denna flik visar förekomst av metastaser i olika lokaler i den valda patientpopulationen. Här kan du analysera exempelvis CNS-, lever-, skelett-, pleura- och binjuremetastaser, samt flera andra registrerade metastaslokaler.

Vad visas i fliken?
  • Tabell: sammanfattar varje metastaslokal separat.
  • Figur: gör det möjligt att jämföra en vald metastasvariabel mellan olika grupper.
  • Tidsserie: visar hur förekomsten av en vald metastaslokal förändras över tid.
  • Beskrivning: denna sida, med vägledning för hur resultaten bör tolkas.
Viktigt om tolkning av metastasdata

Metastaslokalerna är unika för patienter, utan en och samma patient kan ha metastaser i flera lokaler samtidigt. Det innebär att rader eller analyser för olika metastaslokaler inte ska summeras till 100 procent över flera variabler.

Hur resultaten beräknas

Resultaten beräknas inom den population som återstår efter dina filter. I figur- och tidsserie-vyerna visas en vald metastasvariabel i taget.

Interaktion
  • I tabellen kan du klicka på en rad för att markera den visuellt.
  • I figurerna kan du hålla muspekaren över en stapel eller punkt för att se exakta värden.
  • Klick på en grupp i legenden döljer eller visar gruppen. Dubbelklick isolerar en grupp.

Praktiska tips
  • Använd globala filter för övergripande urval och lokala filter för flikspecifik fördjupning.

Planerad behandling

Denna flik visar vilken behandling som registrerats som planerad för patienterna i det aktuella urvalet. Exempel på variabler som ingår är kirurgi, läkemedelsbehandling, kurativt syftande kemoradioterapi och olika former av strålbehandling.

Vad visas i fliken?
  • Tabell: visar antal och andelar för respektive planerad behandlingskomponent.
  • Figur: gör det möjligt att jämföra behandlingsmönster mellan grupper.
  • Tidsserie: visar hur planerad behandling förändras över tid.
  • Beskrivning: denna sida, med stöd för tolkning och användning.
Viktigt om tolkning av behandlingsdata

Fliken avser planerad behandling och inte genomförd/fullföljd behandling. Resultaten är därför en beskrivning av behandlingsintention eller dokumenterad plan vid registreringstillfället.

Hur resultaten beräknas

Resultaten beräknas inom den filtrerade population som visas i den aktuella analysen. Andelar avser därför fördelningen i det valda urvalet, inte hela registret.

Så kan fliken användas
  • För att beskriva hur behandlingsintentioner varierar mellan regioner eller över tid.
  • För att studera skillnader i planerad behandling mellan kliniska eller demografiska undergrupper.
  • För att ge sammanhang till analyser av överlevnad eller biomarkörmönster.
Interaktion och tips
  • Använd tabellen för att få överblick över hur vanliga olika behandlingsplaner är i urvalet.
  • Använd figur-vyn för jämförelser mellan grupper och tidsserie-vyn för att följa utvecklingen över diagnosår.
  • I tabellen kan du klicka på en rad för att markera den visuellt.
  • I figurerna kan du hålla muspekaren över en stapel eller punkt för att se exakta värden.
  • Dubbelklick i legenden isolerar en grupp och gör diagrammet lättare att läsa.
  • Använd globala filter för övergripande urval och lokala filter för flikspecifik fördjupning.

Testmönster (Biomarkörer)

Denna flik beskriver om olika biomarkörtester har utförts eller inte i den valda patientpopulationen. Här kan du analysera testmönster för exempelvis EGFR, ALK, ROS1, PD-L1, BRAF, RET och andra biomarkörer som successivt införts i registret.

Vad visas i fliken?
  • Tabell: visar antal och andelar för om ett test registrerats som utfört eller ej.
  • Figur: jämför testmönster mellan grupper, till exempel regioner eller diagnosår.
  • Tidsserie: visar hur användningen av ett valt test förändras över tid.
  • Beskrivning: denna sida, med förklaringar kring införandedatum, tolkning och användning.
Införandedatum och tillgänglighet

Före införandedatum räknas ingen statistik för ett biomarkörstest, efter införandedatum gäller följande princip:

  • Ja: testet är registrerat som utfört.
  • Nej: testet är registrerat som inte utfört.
  • Saknas: uppgift saknas trots att testet ingår i rapporten för den aktuella perioden.
Hur resultaten beräknas

Resultaten beräknas inom det aktuella filtret och den visade gruppen. Denna flik beskriver alltså testningens omfattning i populationen, inte testresultatens utfall. För analys av utfall såsom Positiv och Negativ används i stället fliken Molekylär testresultat.

Så kan fliken användas
  • För att följa införande och användning av olika biomarkörtester över tid.
  • För att jämföra testningsgrad mellan regioner eller andra patientgrupper.
  • För att identifiera om andelen saknade uppgifter förändras över tid eller mellan grupper.
Att tänka på vid tolkning
  • Olika tester infördes vid olika tidpunkter och ska därför inte jämföras direkt över perioder där testet ännu inte ingick.
  • Förändringar över tid kan spegla både klinisk implementering och förbättrad registrering.
  • Små undergrupper och låga antal ska tolkas med försiktighet. Antal mindre än fem maskas och visas som <5.
Interaktion
  • I tabellen kan du klicka på en rad för att markera den visuellt.
  • I figurerna kan du hålla muspekaren över en stapel eller punkt för att se exakta värden.
  • Klick på en grupp i legenden döljer eller visar gruppen. Dubbelklick isolerar en grupp.

Praktiska tips
  • Använd globala filter för övergripande urval och lokala filter för flikspecifik fördjupning.

Molekylär testresultat

Denna flik visar resultatet av olika biomarkörtester, till exempel EGFR, ALK, ROS1, PD-L1, BRAF, RET, NTRK, MET exon 14, KRAS G12C, HER2 och EGFR exon 20. Till skillnad från fliken Testmönster, som visar om testning utförts eller inte, visar denna flik vilket utfall testningen gav.

Vad visas i fliken?
  • Tabell: visar först antal testade patienter och därefter antal/andel för valda resultatkategorier.
  • Figur: visar fördelningen av utfall mellan grupper, till exempel regioner eller diagnosår.
  • Tidsserie: visar hur resultatfördelningen förändras över tid.
  • Beskrivning: denna sida, med förklaring av denominator, resultaturval och tolkning.
Viktigt om denominator och andelar

I denna flik beräknas andelar av antalet testade patienter för respektive biomarkör, inte av hela den filtrerade populationen. För varje test används alltså de patienter som i fliken Testmönster har registrerats som Ja som nämnare.

Det betyder att:

  • antalet testade kan skilja sig mellan biomarkörer, år och grupper,
  • andelen i denna flik beskriver resultatfördelningen bland de testade.
Införandedatum och tillgänglighet

Liksom i fliken Testmönster redovisas ett biomarkörresultat först från det datum då testet ingår i rapporten. Före införandedatum visas ingen statistik för testet. Om resultat saknas efter införandedatum påverkar det den redovisade fördelningen bland testade patienter.

Interaktion
  • I tabellen kan du klicka på en rad för att markera den visuellt.
  • I figurerna kan du hålla muspekaren över en stapel eller punkt för att se exakta värden.
  • Klick på en grupp i legenden döljer eller visar gruppen. Dubbelklick isolerar en grupp.

Praktiska tips
  • Använd globala filter för övergripande urval och lokala filter för flikspecifik fördjupning.

Överlevnad (Kaplan–Meier)

Denna flik visar överlevnad över tid med Kaplan–Meier-metodik. Överlevnadstiden definieras som tid från diagnosdatum till dödsdatum, oavsett dödsorsak, eller till senaste uppföljningsdatum om patienten inte avlidit. Analysen avser därmed overall survival.

Vad visas i fliken?
  • Kaplan-Meier graf: visar sannolikheten att fortfarande vara vid liv över tid.
  • Risk table/antal i risk: visar hur många patienter som fortfarande är under uppföljning vid olika tidpunkter.
  • Beskrivning: denna sida, med vägledning för användning.
Stratifiering

Du kan visa en total kurva för hela urvalet eller stratifiera analysen efter histologi, stadium vid diagnos eller performance status. Vid stratifiering ritas en separat kurva för varje kategori, vilket gör det möjligt att visuellt jämföra överlevnadsmönster mellan grupper.

Hur Kaplan–Meier-kurvan ska tolkas
  • Y-axeln visar andelen patienter som fortfarande lever.
  • X-axeln visar tid i månader från diagnos.
  • När kurvan sjunker innebär det att händelser (dödsfall) har inträffat.
  • En flack kurva innebär att få eller inga händelser inträffar under den perioden.
  • Medianöverlevnad motsvarar den tidpunkt då kurvan passerar 50 %.
Censurering och risk table

Om en patient inte längre kan följas fram till död censureras patienten vid sin sista kända uppföljningstid. Risk table under kurvan visar hur många patienter som fortfarande bidrar med information vid olika tidpunkter. När antalet i risk blir lågt blir kurvans senare delar mer osäkra och ska tolkas försiktigt.

Hur resultaten beräknas

Analysen baseras på de patienter som återstår efter att samtliga globala och lokala filter tillämpats. Resultaten är deskriptiva och inte justerade för skillnader i patientegenskaper mellan grupper.

Att tänka på vid tolkning
  • Skillnader mellan kurvor kan bero på verkliga skillnader i prognos, men också på skillnader i stadium, ålder, samsjuklighet eller andra patientegenskaper.
  • Små undergrupper ger mer osäkra kurvor, särskilt sent i uppföljningen när få patienter återstår.
  • Kurvorna visar överlevnad, men inte varför skillnader uppstår och inte heller någon formell statistisk testning.
Interaktion och tips
  • Hovra över kurvorna för att se exakta värden vid olika tidpunkter.