本節主要結合年代、年齡及各癌症存活率建立癌症發生與死亡相 關預測模式，並針對所提模式分別就空間影響因子及時間影響因子進 行討論。
4.3.3.1 癌症發生、死亡相關預測模式之建立
由上述各角度的分析結果可看出大致上，癌症發生與死亡隨年代 (Period)一直增加中，愈新的世代(Cohort)危險性愈增、癌症發生年齡 (Age)分佈則並非一單調上升的趨勢，不同癌症有不同的型態，癌症死 亡年齡(Age)分佈則較單調一致，大致上隨年齡增加而增加，但至一定 年齡時增加幅度趨於平坦或有略降情形，至於癌症發生與死亡的比率 高低則隨不同癌症有很大之差異，並受到各癌症存活情形的影響。整 體而言，到目前時間分析的結果顯示，癌症發生與死亡之關係隨著不 同癌症、不同年代、不同年齡層、不同世代而不同，此外在病理學及 時間的邏輯上不同癌症的存活情形亦將影響兩者之相關，我們嘗試以 上述之變因發展癌症發生與死亡的預測模式，由於年代及年齡可取代 模式中的世代效應，故在模式中不列入世代效應。我們所用之影響變 因為癌症位置別、年代、年齡及五年存活率，又男女性模式並不相同，
故在結果中或個別建立模式或加入性別因子以茲調整。根據衛生署民
中有列存活率之各部位癌症，包括肺癌(五年存活率=10.38%)、肝癌(五
)
癌症部位(Cancer Site)：該部位致死率愈高，癌症的威脅愈大。係數值愈正 向表示該部位癌症死亡曲線相對高於發生曲線的機率愈大，亦可反應出存活
故隨年代增加發生曲線相對高於死亡曲線的機率愈大。
存活因子(Survival)：用以表示存活時間的效應，在模式中我們以連續變項 來表示此因子，若用來預測五年存活率為 0.5 的癌症則直接代入 0.5，模式二 同時放入癌症部位別與五年存活率，其作用會互相干擾無法看出單純關係，
模式三則將癌症部位別移除，可單純看存活率的影響。此處雖然存活效應為 非線性關係，但不論代何可能值進入模式其整體係數值為負，且隨五年存活 率增加而增加，此表示隨存活率增加發生曲線相對高於死亡曲線的機率愈大。
綜上模式，年代係數值為負(-0.035 至-0.051)表示年代效應與死亡 及發生比值(
I
D)呈負相關，年齡效應值雖為非線性關係，但其整體係 數值為正(年紀愈大值愈大)表示年齡效應與死亡及發生比值(
I
D)呈正 相關，由模式三亦可推導整體存活係數值為負(存活率愈高負值愈大) 表示存活率與死亡及發生比值(
I
D)呈負相關。
男性(模式一)中癌症部位別係數依次為肝癌(0.813)、肺癌(0.404)、
胃癌(0)、結直腸癌(-0.300)及口腔癌(-0.439)，女性(模式一)中癌症部位 別係數依次為肝癌(0.914)、肺癌(0.674)、胃癌(0.393)、乳癌(0)、結直腸 癌(-0.025)及子宮頸癌(-0.301)。此與 86 年男性五年存活率由小到大順 序肺癌、肝癌、胃癌、口腔癌及結直腸癌，女性順序肺癌、肝癌、胃 癌、結直腸癌、子宮頸侵襲癌及乳癌雖不完全相同但亦相近。此處可 推論若模式中同時加入癌症部位因子及存活因子，彼此之間會有干擾 作用。
表 4.3.1 所列為男女性(模式一)、(模式二)、(模式三)所得結果，
圖 4.3.1 所示為男性五種癌症若代入死亡率的觀察值後，在模式一、
二中發生率觀察值及預測值之比較圖，圖 4.3.2 所示為女性六種癌症 若代入死亡率的觀察值後，在模式一、二發生率觀察值及預測值之比 較圖。結果顯示各種癌症大致上有不錯的關係，尤其是加入五年存活 率後肺癌及肝癌的預測性進步許多，不論男性或女性均有此結果。
4.3.3.2 相關預測模式與時間因子之探討
由年代效應、存活效應與 (I
D)比值呈負相關同時年齡效應與(
I D) 比值呈正相關的模式中，圖 4.2.1.1 發生與死亡年代效應曲線、圖 4.2.2.1 至圖 4.2.2.3 發生與死亡年齡效應曲線均得以解釋，而世代效應與年齡 效應實為一體的兩面故亦已解釋。於第二節中不同癌症之間年代 (Period)效應、年齡(Age)效應及世代(Cohort)效應圖中癌症發生曲線與 癌症死亡曲線的相對位置均可透過此模式做有系統的解釋。
例如在圖 4.2.1.1 年代效應趨勢圖中比較肺癌與乳癌，受年代效應 與 ( I
D)比值呈負相關的影響，發生曲線隨年代而增加的速度比死亡 曲線快( I
D下降)，故在肺癌圖中，發生率於民國 86 年後已有超越死亡 率之趨勢，而在乳癌圖中，發生率大於死亡率的差距愈來愈大。此外，
受存活效應與 (
I
D)比值呈負相關的影響，因為乳癌存活率遠大於肺
D
大，故在肺癌圖中，發生率大都低於死亡率(
I
D>1)，而在乳癌圖中，
發生率遠高於死亡率(
I
D＜1)，此相對位置關係乃受存活效應之影響，
存活率愈高，
I
D比值可能會下降更多。
更進一步我們以圖 4.2.2.1 年齡效應為例比較肝癌與結直腸癌，受 年齡效應與 (
I
D)比值呈正相關的影響，死亡曲線隨年齡而增加的速 度比發生曲線快(
I
D上升)，故在肝癌圖中，
I
D比值明顯地隨年齡而增 大，而在結直腸圖中，
I
D比值隨年齡增加由小於 1 轉為大於 1, 與研 究所得關係模式相符合。
4.3.3.3 相關預測模式與空間因子之探討
空間因子分散情形並不均勻(如：地形分級部份)，於模式建立上產生 相當大之阻礙，故研究模式建立考量上空間部份並無加入。但由本章 第一節中從空間特質探討癌症發生與死亡相關性的結果中，我們亦以 此死亡與發生的比值(即
I
D)，圖 4.1.3.3.1 至圖 4.1.3.3.5 顯示在空間特質 上，此比值(
I
D)高者較傾向於都市化程度較低、山地離島、人口老化 較高、醫療資源較低及人口密度較低之地區。依照我們的預測模式我 們可將此特質與存活率作平行考量，由預測模式中存活率愈高，此比 值( I
D)愈小，故可順此推論都市化程度較低、山地離島、人口老化較 高、醫療資源較低及人口密度較低之地區存活率較低，故其比值(
I D) 較高。故可推測若同時比較山地與平地之癌症發生與癌症死亡兩條曲
線之高低關係時，山地的死亡曲線相較於其發生曲線之關係會較平地 地區來得高。(參附錄三)
第伍章、討論
第一節、討論
1. 本研究係以現有行政院衛生署癌症登記資料做分析研究，資料的 正確性會直接影響結果的呈現，台灣地區從民國 77 年 12,215 家醫 療院所成長至民國 88 年的 17,770 家，並非所有皆參與癌症登記通 報系統，因此尚未能涵蓋台灣地區所有醫院，但已包含大部份區 域級以上醫院，且癌症病人因其疾病的嚴重度比起一般疾病嚴 重，所以這些病人大部份都會轉往參與通報的較大型醫院治療，
因而不致影響實際發生人數，且我們在取得資料的過程中已將同 一個病人、同一癌症別、不同醫院的診斷資料重複者去除掉，僅 保留最初的一筆資料，因此並無重複個案，且其發生時間為最初 診斷時間。因癌症通報系統目前同時並存書面及媒體兩種申報方 式，在各醫院完成癌症登記後以按月或按季方式申報，至衛生署 癌症登記小組後尚需經由資料的檢查及校正，有錯誤的資料仍會 退回醫院修正再重新申報，因此資料會有時間上的落差，在分析 的過程中我們亦發現此一問題，因此資料仍有些取捨。例如：分 鄉鎮區計算發生及死亡個數時，為能反映最實際的癌症發生情 形，在於缺失資料方面研究仍盡量補齊，至於不完全部份，研究 捨去地區不明之資料，所以全台灣地區與分鄉鎮區之資料仍存在
著落差。爾後癌症登記資料如有 88 年以前的資料變動，則本研究 的結果將與更新後的結果不同，可能本研究與實際情形會有略低 估現象。由此研究過程中，我們體認到資料庫建立及更新的重要，
也只有隨時間不斷的更新資料，才能反映最新的實際情況。
2. 地理上之癌症分佈情形以圖示之，因研究的地圖及疾病資料均是
以行政區表現，因此行政區大小直接會影響地圖所呈現出來的效 果，台灣西部地區行政區畫分較細，許多鄉鎮區的面積較小，或 許當地有高的發生率，但地圖卻只能以小點顯現，在視覺上感受 並不明顯，而某些山地鄉有相同的發生率，但因行政區幅員面積 大，很容易在地圖上呈現出來，此會造成視覺上誤判的情形，因 此在做圖形觀察比較時，必須注意到行政區面積的差異，在進行 大範圍的結果呈現時，往往相同的危險分布，小面積因不明顯而 被忽略掉。3. 根據癌症行政區域排名分析結果，發現許多發生率高之地區死亡
率並沒有相對的提高，尤以高都市化地區此現象更明顯。此一現 象本研究續以都市化程度、居住地形指標、人口老化程度、醫療 資源程度較有可能影響之原因提出探討。分析結果，發現高都市 化程度、平地、人口老化比率低、高醫療資源之區域其發生率高區域死亡率並不高。這正也解釋台灣地區因地理分佈之不均造成 都市化程度不均、人口老化比率不均、醫療資源分佈不均。
4. 本研究對於根據癌症與都市化程度、居住地形指標、人口老化程
度、醫療資源程度相關之結果所反映出來的差異，並無法解釋所 有癌症情形，而其它因素如飲食習慣不同、環境上之差異等所致，仍有進一步探討空間。
5. 在地形的比較上，分析結果平地居民有較高的癌症發生危險性，
大部份癌症發生率山地及離島均較平地來得低，有研究指出長期 超量飲酒會造成肝的病變並導致肝癌，而台灣山地鄉的原住民男 性大部份又有過量飲酒的習慣可能為原因之一。山地鄉女性癌症 的發生模式與男性不盡相同，肺癌、肝癌、白血病及造血系統癌 症在高危險區的分布比例均較平地來得高。
6. 本研究係以時間與空間為主軸的癌症發生、死亡與地理上相關資
料研究，不難發現許多區域有聚集現象與其地理分佈之相關，而 且利用時間之主軸貫穿癌症發生、死亡可以一窺台灣地區近 21 年 之癌症趨勢轉變。從分析之趨勢可以發現研究中之癌症發生率及 死亡率逐年上升(除胃癌外)，而且發生率較為陡峭。由此可知醫療 資源之進步似乎仍比不上癌症的發生。7. 癌症發生死亡相關分析中，可以了解許多癌症其無論自身或是交
叉相關皆為相當強烈症相關。此更證明癌症正逐漸成為國人生命 的一大隱憂。