年癌症死亡率分析結果

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第二節 99 年癌症死亡率分析結果

本節分析民國 99 年的鄉鎮市區層級全年齡組癌症標準化死亡率資料(以 2000 年 WHO 世界人口年齡結構為基準)，由於各鄉鎮市區形狀的劃分並不規則，

計算每個鄉鎮市區的中心並不容易，本文以各個鄉鎮市區公所作為每個區塊的中 心。底下本文使用 R 中的 Spatialepi 對台灣整體、台灣女性、男性各鄉鎮市區每 十萬人口癌症死亡率檢測群集，並進一步比較一次性偵測、逐次分析，並列出相 對風險大於 1 的群集。另外，在第一節時提到台灣各鄉鎮市區人口差異甚大，所 以在探索區域上，取縣市人口占台灣人口最大比例 0.16，作為探索區域人口上限。

首先針對 99 年台灣整體癌症死亡率進行群集檢測。

圖 5-3、台灣整體各鄉鎮市區每十萬人口癌症死亡率

註 1：圖中劃分的顏色區塊為每十萬人口死亡率以 50 為級距

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圖 5-4、台灣整體癌症死亡率群集分佈(由左至右：一次性、逐次)

註 1：數字代表偵測優先順序

在第四章電腦模擬中，提到群集所占研究區域及相對風險大小會影響群集的 偵測結果，而透過一次性偵測並無發現存在異常低的群集。對照圖 5-3可以發現 屏東、雲林、嘉義、台南、高雄、新竹市北區、宜蘭等地區標準死亡率較高，而 對照 5-4，一次性偵測到的群集所占台灣面積為 32.54%，群集 1 所占研究區域達 25.24%，且相對風險為 1.18，群集 2 所占研究區域達 6.72%，且相對風險為 1.34，

群集 3 所占研究區域達 0.58%，且相對風險為 1.26，內外風險縮減比例為 6.52%。

一次性偵測與逐次分析所偵測到的結果，皆和標準死亡率較高的區塊有重複，但 逐次分析並未偵測到高雄市部分區域，而偵測到新竹市北區及新北市某些區塊。

逐次分析在將前 3 個顯著群集移除研究區域後，高雄市剩餘區塊便很小，且受到 探索區域人口上限限制，所以在偵測過程中可能導致不顯著。底下進一步分析台 灣女性各鄉鎮市區每十萬人口癌症死亡率的群集分佈。

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圖 5-5、台灣女性各鄉鎮市區每十萬人口癌症死亡率

註 1：圖中劃分的顏色區塊為每十萬人口死亡率以 50 為級距

圖 5-6、台灣女性癌症死亡率群集分佈(由左至右：一次性、逐次)

註 1：數字代表偵測優先順序

註 2：由於高雄市茂林區於 2010 年並無癌症死亡人口，所以無法得知標準死亡率

對照圖 5-5可以發現屏東、雲林、嘉義、台東、宜蘭等地區標準死亡率較高，

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對照 5-6，一次性偵測到的群集所占台灣面積為 31.30%，群集 1 所占研究區域達 9.70%，且相對風險為 1.15，群集 2 所占研究區域達 21.60%，且相對風險為 1.48，

內外風險縮減比例為 10.57%。一次性偵測與逐次分析所偵測到的結果，皆和標 準死亡率較高的區塊有重複，而逐次分析所偵測到群集 2 的區塊範圍較大，有可 能受邊緣效果影響。底下進一步分析台灣男性各鄉鎮市區每十萬人口癌症死亡率 的群集分佈。

圖 5-7、台灣男性各鄉鎮市區每十萬人口癌症死亡率

註 1：圖中劃分的顏色區塊為每十萬人口死亡率以 50 為級距

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圖 5-8、台灣男性癌症死亡率群集分佈(由左至右：一次性、逐次)

註 1：數字代表偵測優先順序

對照圖 5-7 可以發現屏東、雲林、嘉義、台東、宜蘭等地區標準死亡率較高，

而對照 5-8，一次性偵測到的群集所占台灣面積為 49.0%，群集 1 所占研究區域 達 13.00%，且相對風險為 1.29，群集 2 所占研究區域達 6.72%，且相對風險為 1.38，群集 3 所占研究區域達 0.03%，且相對風險為 1.98，群集 4 所占研究區域 達 29.17%，且相對風險為 1.14，內外風險縮減比例為 9.45%。一次性偵測與逐 次分析所偵測到的結果，皆和標準死亡率較高的區塊有重複，逐次分析偵測群集 3 則可能涵蓋過多 False Positive。