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空氣汙染與乳癌發生率之相關性研究 Ambient Air Pollution and Breast Cancer

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Academic year: 2023

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(1)103 年度激勵師生研究計畫補助 新進教師類研究計畫成果報告書. 空氣汙染與乳癌發生率之相關性研究 Ambient Air Pollution and Breast Cancer. 計畫編號:103K202 執行期限:103 年 2 月 1 日至 103 年 12 月 31 日 執行單位名稱:健康事業管理系 主持人:李佩珍 協同主持人:謝碧晴 研究員:吳洵伶、謝依如、劉俐伶. 1.

(2) 目錄 一、摘要 ........................................................................................... 3 二、計畫緣由與目的 ....................................................................... 5 三、文獻探討 ................................................................................... 8 四、研究方法 ................................................................................. 11 五、研究結果 ................................................................................. 22 六、研究限制 ................................................................................. 28 七、結論 ......................................................................................... 28 八、參考文獻 ................................................................................. 29. 2.

(3) 一、 摘要. 根據衛生福利部之統計,台灣在過去 20 年間乳癌的發生率 快速的上升,女性乳癌的發生率從 1995 年的 28.46 (每十萬人) 增加到 2013 年的 63.2 (每十萬人),而乳癌標準化死亡率在近幾 年則約為 11.6 (每十萬人)。過去數十年間許多研究紛紛探討乳癌 的危險因子,有研究指出乳癌的發生率在都市區域比在鄉村地區 來得高,在台灣地區也有相同的發現,其中造成都市化程度與乳 癌發生率差異可能與環境因子有關。近幾年國外的研究開始探討 空氣污染對於乳癌的影響,且有研究指出與暴露於較低的空氣污 染濃度的婦女做比較,女性暴露於較高的空氣污染濃度中,其乳 癌的發生率較高,而造成乳癌的發生可能與許多空氣污染物為脂 溶性,且可能在乳房組織中慢慢累積,此累積量若達到一定的濃 度則可能導致乳癌的發生。 在台灣尚未有研究針對空氣汙染與乳癌的議題進行系統性 的探討,為此,本研究利用我國全民健康保險研究資料庫與貝氏 最大熵法(Bayesian maximum entropy)的空氣汙染暴露評估方法 來探討我國地區長期空氣汙染暴露與乳癌發生率的相關情形。利 用多變量迴歸分析(logistic regression model)計算 CO、NOX、O3、 PM10、PM2.5、SO2 的平均汙染濃度(1998 到 index date)與乳癌發 3.

(4) 生率之相對危險性估計值,在控制潛在干擾因子(年齡、共病情 形、慢性阻塞性肺病、平均投保薪資等級、與投保所在鄉鎮市區 之都市化程度),本研究僅發現 PM2.5 濃度每增加四分位差的單位, 則有 1.13(95%CI=1.03-1.25)的風險可能罹患乳癌。 本研究利用群體資料探討空氣汙染與乳癌發生率之相關性, 研究結果發現懸浮微粒子空氣汙染可能與乳癌的發生有相關,未 來研究針對較長期的汙染暴露濃度評估來探討此議題是有必要 性的。 關鍵詞:空氣汙染、乳癌. 4.

(5) 二、 計畫緣由與目的. 在美國與加拿大地區,乳癌為婦女中最常見的癌症且在此兩 地區乳癌為第二主要癌症死亡的原因 (Canadian Cancer Society 1999, American Cancer Society 1999),根據台灣衛生福利部之統 計,台灣在過去 20 年間乳癌的發生率快速的上升,女性乳癌的 發生率從 1995 年的 28.46 (每十萬人)增加到 2013 年的 63.2 (每十 萬人) (衛生福利部,2014)。 過去數十年間針對乳癌危險因子的探討,研究發現有三分之 一的乳癌新發生個案可以歸因於已知的危險因子,但造成其他多 數乳癌發生個案的病因則仍然不清楚(Coyle 2004),過去許多被 探討的乳癌危險因子包含有基因、乳癌家族史、有關生殖 (reproductive)的歷史、以及抽菸與酒精使用等生活行為有關的變 項,此外,也有研究指出乳癌的發生率在都市區域比在鄉村地區 來得高(Bako 1984, Reynolds 2004, Hall 2005)。在台灣地區也有相 同的發現,根據 2005 年台灣乳癌發生率資料顯示,都市地區乳 癌發生率比鄉村地區來得高(張金堅、郭文宏、王明暘 2008), 其中造成都市化程度與乳癌發生率差異可能與環境因子有相 關。 5.

(6) Lewis-Michl 等學者(1996 年)在美國紐約州進行乳癌與空氣 污染的研究,此研究發現停經後婦女居住在較高空氣污染濃度的 地區,其罹患乳癌的機率比居住在其他地區的婦女高 (Odds ratio, OR=1.29, 95% CI=0.77-2.15)(Lewis-Michl 1996),近年來國外研 究紛紛指出,乳癌發生率會快速上升,其與產業化的關係造成的 空氣汙染可能也有相關,Crouse 等學者(2010)在加拿大針對 383 名乳癌病例與 416 名對照組進行二氧化氮(NO2)空氣汙染與乳癌 發生率的相關研究,其研究結果發現每增加 5ppb 的 NO2 濃度, 乳癌發生的危險性增加 31%(95% CI=1.00 – 1.71)(Crouse, Goldberg et al. 2010)。 台灣地區乳癌的發生率逐年上升且發病年齡也有年輕化的 趨勢(張金堅、郭文宏、王明暘 2008),此現象可能與篩檢的成 效有關也可能與婦女暴露於危險因子的環境增加有關。過去空氣 汙染與癌症的研究多著重在肺癌,但近幾年有一些國外的研究開 始探討空氣污染對於乳癌的影響,且由於乳癌發生率持續的上升 已成為台灣重要的公共衛生議題之ㄧ,過去有許多研究分別探討 與乳癌發生有關的危險因子,而這些因子包含有基因、家族史、 以及抽菸與喝酒的行為,近期少數研究也開始探討空氣汙染的暴 露是否與乳癌的發生有相關,而過去此類的研究多半是針對單一 6.

(7) 城市或群體的暴露資料,為此,本計畫利用一年的時間進行病例 對照研究設計(population-based case-control study design)來探討 空氣污染的暴露與乳癌的相關性,並且估算 2009 年病例世代與 對照組世代在過去十多年間(1998-2009)空氣汙染的暴露與乳癌 發生的勝算比(odds ratio)。具體研究目的敘述如下: a. 利用我國環保署所提供的空氣污染監測站資料,以貝氏最 大熵法(Bayesian maximum entropy)的方式來估算全台灣地 區 1998-2009 年一氧化碳(Carbon Monoxide, CO)、氮氧化 物(Nitrogen Oxides, NOX)、臭氧(Ozone, O3)、懸浮微粒 (Particulate Matter, PM10)、(Fine Particulate Matter, PM2.5) 、 二氧化硫(Sulphur Dioxide,SO2)的汙染濃度。 b. 利用我國全民健康保險研究資料進行病例對照研究 (population-based case-control study),與沒有乳癌的族群 相比較(年齡匹配),分析與探討我國 2009-2009 年病例世 代與對照組世代在過去十多年間(1998-2009)空氣汙染的 暴露與乳癌發生的勝算比(odds ratio)。. 7.

(8) 三、 文獻探討. 在美國與加拿大地區,乳癌為婦女中最常見的癌症且在此兩 地區乳癌為第二主要癌症死亡的原因 (Canadian Cancer Society 1999, American Cancer Society 1999),根據台灣衛生福利部之統 計,台灣在過去 20 年間乳癌的發生率快速的上升,女性乳癌的 發生率從 1995 年的 28.46 (每十萬人)增加到 2013 年的 63.2 (每十 萬人) (衛生福利部,2014),而乳癌標準化死亡率在近幾年則約 為 11.6 (每十萬人)。此外,我國地區乳癌發生年齡的高峰為 45-69 歲 (每十萬婦女發生率為 169.0-187.2),然而在美國地區,乳癌 發生率的高峰則以 75-84 歲之間為主。 過去數十年間針對乳癌危險因子的探討,研究發現有三分之 一的乳癌新發生個案可以歸因於已知的危險因子,但造成其他多 數乳癌發生個案的病因則仍然不清楚(Coyle 2004),過去許多被 探討的乳癌危險因子包含有基因、乳癌家族史、有關生殖 (reproductive)的歷史、以及抽菸與酒精使用等生活行為有關的變 項,此外,也有研究指出乳癌的發生率在都市區域比在鄉村地區 來得高(Bako 1984, Reynolds 2004, Hall 2005)。在台灣地區也有相 同的發現,根據 2005 年台灣乳癌發生率資料顯示,都市地區乳 8.

(9) 癌發生率比鄉村地區來得高(張金堅、郭文宏、王明暘 2008), 其中造成都市化程度與乳癌發生率差異可能與環境因子有相關。 交通工具所排放的汙染常常為造成都市主要空氣汙染的原因,而 汽機車所排放的廢氣中有許多是已被確認或可能的致癌物質,此 類物質包含有懸浮微粒(particles)、揮發性有機物(volatile organic compounds)、以及多環芳香烴 (Polycyckic aromatic hydrocarbons, PAHs)等。而芳香族碳化氢 (aromatic hydrocarbons) 為脂溶性, 且可能在乳房組織中慢慢累積,此累積量若達到一定的濃度則可 能導致乳癌的發生(Morris 1992)。 有許多研究指出職業暴露於苯(benzene)以及多環芳香烴皆 與乳癌的發生有相關(Petralia 1999, Gammon 2002, Labrèche 2010),此類的汙染物皆可以在汽機車的排放廢氣中找到。 Lewis-Michl 等學者(1996 年)在美國紐約州進行乳癌與空氣污染 的研究,此研究發現停經後婦女居住在較高空氣污染濃度的地區, 其罹患乳癌的機率比居住在其他地區的婦女高 (Odds ratio, OR=1.29, 95% CI=0.77-2.15)(Lewis-Michl 1996),數年過後 Bonner 等學者(2005)也在紐約州進行測試相同假說的研究,此研 究主要是利用空氣污染監測站的資料來做為研究樣本的暴露評 估,研究結果發現與低濃度汙染地區(懸浮粒子濃度<84μg/m3)的 9.

(10) 婦女做比較,暴露於較高濃度的空氣懸浮粒子(>140μg/m3)與停 經後乳癌的發生有相關(OR=2.42, 95% CI=0.97-6.09)(Bonner MR 2005),此外研究者也發現當婦女在生第一胎的時期暴露於較高 的苯比啶(benzo[a]pyrene)濃度中,其罹患乳癌的相對風險較暴露 於較低苯比啶濃度的婦女高(OR=2.57, 95% CI=1.16-5.69)(Nie 2007),有趣的是此研究進行抽菸與否的分層分析,分層分析結 果發現空氣汙染與乳癌的相關性僅有在非吸菸者才有達到統計 的顯著性。 近年來國外研究紛紛指出,乳癌發生率會快速上升,其與產 業化的關係造成的空氣汙染可能也有相關,Crouse 等學者(2010) 在加拿大針對 383 名乳癌病例與 416 名對照組進行二氧化氮 (NO2)空氣汙染與乳癌發生率的相關研究,其研究結果發現每增 加 5ppb 的 NO2 濃度,乳癌發生的危險性增加 31%(95% CI=1.00 – 1.71)(Crouse, Goldberg et al. 2010)。Wei 等(2012)利用生態資料將 美國地區 1986-2002 年的乳癌發生率與這些年間的平均空氣污 染濃度做比較,此研究發現較高乳癌發生率的地區其空氣污染濃 度也較高(Wei, Davis et al. 2012)。因此,由上述內容可見乳癌的 發生有部分可能可以歸咎於環境因素,因此,空氣汙染造成乳癌 發生的相關議題是不容忽視。 10.

(11) 四、 研究方法. 本研究主要以病例對照研究設計(population-based case-control study)來探討與分析長期空氣汙染暴露與乳癌發生 率之相關性。本研究主要利用我國全民健康保險研究資料庫,找 出2009年乳癌之新發生個案與其對應之對照組(非乳癌之樣本), 並且利用貝氏最大熵法來估算病例組與對照組之1998年至發病 前的空氣汙染暴露濃度,比較此兩組在1998年至發病前空氣汙染 的暴露濃度(CO、NOX、O3、PM10、PM2.5、SO2)。 計畫參與之研究人員先前已向國家衛生研究院申請癌症之 特殊需求,由1997-2010年的「門診處方及治療明細檔」(以下簡 稱門診檔)與「住院醫療費用清單明細檔」(以下簡稱住院檔)中擷 取出乳癌研究世代,對照組將會由2010年之「承保抽樣歸人檔」 (以下簡稱歸人檔)中以年齡頻率匹配的方式隨機選出無乳癌病 史者,1名病例組將選出4名對照組。該等健保資料申請費用是由 國立台北護理健康大學健康事業管理系之年度設備費預算中支 應。 建立2009年乳癌新發生之病例世代的方法敘述如下: 4.1 乳癌病例組之建立 本研究對象之病例組為 1997 至 2009 年癌症特殊需求檔的住院醫 療費用清單明細檔(DD)中擷取 2009 年新發女性乳癌個案。女 11.

(12) 性乳癌個案定義參考國際疾病分類代碼第九版(ICD-9-CM)為 174 者。為找出 2009 年新發女性乳癌個案,首先選出 1997 至 2009 年各年女性乳癌個案(共計 332,447 人次),再將 1997 至 2008 年 底有乳癌及其他癌症診斷者排除,即找出 2009 年女性乳癌新發 個案(共計 8,525 人),並從 8,525 位女性乳癌新發個案中刪除沒 有重大傷病及診斷乳癌日的正負 90 天之外沒有申請重大傷病 (共 646 人)及男性(共 3 人)的個案,共計 7,876 人。在 7,876 位個 案中有些個案第一筆乳癌診斷紀錄在門診處方及治療明細檔 (CD)中日期可能在 2009 年 1 月 1 日之前,為確保個案為 2009 年女性乳癌新發個案,亦將門診處方及治療明細檔(CD)中第一 筆乳癌診斷就醫日期(FUNC_DATE)在 2009 年 1 月 1 日前之個案 刪除,共計 7,654 人。由於外島地區的空氣汙染濃度與本島地區 有所差異,因此,最後再刪除居住於外島地區之個案(共 35 人), 剩餘個案即視為 2009 年新發女性乳癌個案(共計 7,619 人)。(詳 細流程圖如下):. 12.

(13) 1998~2009 年癌症特殊需求檔的住院醫療費用清單明細檔(DD)。 n=7,551,371 人次. 找出 1998~2009 年有乳癌疾病診斷碼 ICD_9 前三碼為 174。n=332,447 人次. 排除 1998~2008 年底在癌症特殊需求檔的住院醫療費用清單明細檔(DD)有 乳癌診斷碼的人,即找出 2009 年的乳癌新發個案。n=9,217 人. 排除 1998~2009 年 ICD_9 前三碼為 140~239 的其他癌症診斷碼。n=692 人 2009 年首次罹癌且為乳癌之新發個案。n=8,525 人 1.排除沒有重大傷病、診斷乳癌日的正負 90 天之外沒有申請重大傷病(n=646 人) 2.排除男性(n=3)的人。 3.與 1998-2009 門診醫療費用清單明細檔 合併,若 func_date 在 2008/12/31 前,則 排除此人(n=222 人)。 4.排除外島地區個案(n=35 人)。 共排除 906 人 找出 2009 年只有乳癌的女性新發個案。N=7619 人. 選出個案暴露地及暴露起始時間。 暴露地:有兩種方法,一為與 1997~2009 年門診處方及治療明細檔(CD)合併, 並計算因常見呼吸道疾病(任ㄧ診斷碼 ICD_9 為 460~466)就醫所在地之地區別 的次數,以次數最多作為該個案暴露地區;二為若沒有任ㄧ診斷碼 ICD_9 為 460~466 的記錄,則以個案承保資料檔(ID)中的投保所在地作為暴露地區。 暴露起始時間:以 1998/1/1 為起始點(此時間點為汙染物起始時間),若個案第 一筆投保記錄在 1998/1/1 之前,則以 1998/1/1 作為首次暴露時間;若個案第 一筆投保記錄在 1998/1/1 之後,則以該日作為首次暴露時間。. 13.

(14) 建立 2009 年新發女性乳癌個案病患特性。 承保資料檔(ID):建立個案的投保金額、暴露地及暴露地都市化程度的資料。 住院醫療費用清單明細檔(DD):建立個案的年齡、有無慢性阻塞性肺病及 共病症指數的資料。 門診處方及治療明細檔(CD) :建立個案有無慢性阻塞性肺病、共病症指數及 暴露地的資料。. 圖 1 2009 年女性乳癌新發個案擷取之流程圖. 14.

(15) 4.2 乳癌對照組之建立 本研究對象之對照組為 2010 年承保抽樣歸人檔中擷取女性 且非乳癌個案。為找出女性且非乳癌個案,首先從 2010 年承保 抽樣歸人檔的承保資料檔(ID)中擷取所有女性,同時再從 2010 年承保抽樣歸人檔的住院醫療費用清單明細檔(DD)及門診處 方及治療明細檔(CD)中刪除有乳癌診斷者,而非乳癌個案定義 為參考國際疾病分類代碼第九版(ICD-9-CM)為 174 者予以刪 除。找出承保資料檔(ID)中所有女性及住院醫療費用清單明 細檔(DD)及門診處方及治療明細檔(CD)中非乳癌個案後,將 兩個檔案合併,即找出女性且非乳癌個案,共計 492,787 位。由 於外島地區的空氣汙染濃度與本島地區有所差異,因此,最後再 刪除居住於外島地區之個案(共 2,957 人),剩餘所有女性且非乳 癌個案將進行匹配(共計 489,830 人)。最後將女性乳癌新發個案 (共計 7619 位)與女性且非乳癌個案(共計 489,830 位)進行 1(病例 組)比 4(對照組)的匹配,參考過相關文獻本研究以「年齡」及「診 斷年」做為匹配條件,即找出女性且非乳癌個案之對照組(共 30,476 位)。下列以簡單例子說明匹配方式。例如:某位女性乳 癌新發個案在 2009 年診斷為乳癌個案且該個案當時年齡為 45 歲;而對照組需找出四位年齡為 45 歲的女性且非乳癌個案,此 15.

(16) 外,這四位個案的加保日期(id_in_date)都需為 1995-2009 年 間,即表示 2009 年還在保。(詳細流程圖如下):. 16.

(17) 2010 年承保資料檔(ID)中,找出 ID_SEX 為 F 的個案,及找出女性。 n=498,134 人. 排除 1997~2010 年住院醫療費用清單 明細檔(DD)與門診醫療費用清單明 細檔(CD)有乳癌診斷碼的人。 n= 304,686 人次. (1) ID (2) ID BIRTHDAY. 1997-2009 年沒有乳癌的所有女性。n= 492,787 人. 排除外島地區個案(n=2,957 人)。. 1997-2009 年沒有乳癌的所有女性且暴露地在本島之個案。n= 489,830 人. 建立女性非乳癌個案之對照組: 依據「年齡」及「診斷年」以 1:4 進行匹配。. 匹配後為 1997-2009 年沒有乳癌的所有女性且暴露地在本島之個案。 n=30,476 人. 選出個案暴露地及暴露起始時間。 暴露地:有兩種方法,一為與 1997~2009 年門診處方及治療明細檔(CD)合 併,並計算因常見呼吸道疾病(任ㄧ診斷碼 ICD_9 為 460~466)就醫所在地之 地區別的次數,以次數最多作為該個案暴露地區;二為若沒有任ㄧ診斷碼 ICD_9 為 460~466 的記錄,則以個案承保資料檔(ID)中的投保所在地作為暴 露地區。 暴露起始時間:以 1998/1/1 為起始點(此時間點為汙染物起始時間),若個案 第一筆投保記錄在 1998/1/1 之前,則以 1998/1/1 作為首次暴露時間;若個案 第一筆投保記錄在 1998/1/1 之後,則以該日作為首次暴露時間。. 17.

(18) 建立 1997 至 2010 年女性非乳癌個案病患特性。 承保資料檔(ID):建立個案的投保金額、暴露地及暴露地都市化程度的資料。 住院醫療費用清單明細檔(DD) :建立個案的年齡、有無慢性阻塞性肺病及 共病症指數的資料。 門診處方及治療明細檔(CD) :建立個案有無慢性阻塞性肺病、共病症指數 及暴露地的資料。. 圖 2 使用 2010 年承保抽樣歸人檔擷取 2009 年乳癌對照組之流程圖. 18.

(19) 4.3 空氣汙染暴露評估 空氣污染濃度的變化常常是隨著不同的地理區域與不同的 時間而不同,這也是造成研究者要模擬或估算某個地理區域與時 間內汙染濃度的挑戰之ㄧ,因此,許多研究紛紛提出不同的汙染 暴露評估方式(Sarnat 2007)來估算時間與空間異質性變化很多的 空氣污染濃度,例如:一氧化碳(CO)與空氣懸浮粒子(PM10)。本 研究參考余氏等學者在 2013 年所提出的貝氏最大熵法(Bayesian maximum entropy)(Yu 2009)來估算病例與對照世代樣本在 1998-2009 年間之 CO、NOX、O3、PM10、PM2.5、SO2 的汙染濃 度,此估算法主要是利用時間與空間的模型利用環保署所提供的 毎小時監測資料,來估計病例與對照世代樣本在 1998-2009 年間 毎日之 CO、NOX、O3、PM10、PM2.5、SO2 的汙染濃度。空氣汙 染之暴露評估則以病例組與對照組在 index date 時之投保所在地 為主,並計算其在 1998 至 index date 期間之 CO、NOX、O3、PM10、 PM2.5、SO2 的平均汙染濃度。 4.4 統計分析 本研究將利用多變量迴歸分析(logistic regression model)計算 CO、NOX、O3、PM10、PM2.5、SO2 的平均汙染濃度(1998 到 index 19.

(20) date)與乳癌發生率之相對危險性估計值,並計算相對於低空氣汙 染暴露者,較高濃度空氣汙染暴露族群其發生乳癌之相對勝算比 之估計值 (Odds ratio) 及其 95% CI。 在多變量迴歸分析中自變項除了空氣污染濃度之外,部分潛 在干擾因子可由健保資料訊息中獲得也會加以控制,迴歸分析所 將控制之潛在干擾因子包括:診斷出乳癌前之共病情形 (co-morbidities)與是否有慢性阻塞性肺病 (COPD, proxy of heavy smokers) 、平均投保薪資等級 (代表個人社經指標) 、與 投保所在鄉鎮市區之都市化程度,本研究將利用 Charlson index (1987) 代表病例與對照研究世代在 index date 前之疾病共病情 形(如表 1),研究對象於疾病發生當年的平均投保薪資將由每位 研究對象於該年承保檔中所有投保記錄之投保薪資的平均值而 獲得,研究對象之投保所在鄉鎮市區則由承保檔中擷取出疾病診 斷時 (index date) 之投保所在地的鄉鎮市區代碼而獲得。本研究 將依照行政院主計處之歸類方法將台灣地區鄉鎮市區分為大都 會區、衛星市鎮、及鄉村地區等三個都市化程度等級(劉介宇, 洪 永泰 et al. 2006)。由於病例與對照組為年齡匹配,因此迴歸分析 中將無須控制年齡之干擾因子。所有資料處理與統計分析將利用 SAS 9.3 版完成 (SAS Institute, Cary, NC) ,統計檢定 p-value 20.

(21) <0.05 將被視為具有統計顯著性。 表 1 Charlson index 共病症指數分類 分數. 疾病名稱. Icd-9-cm 代碼(code) 410、412. Myocardial infarction Congestive heart failure Peripheral vascular disease. 428 4439、441、7854、V434、 procedure3848 430-438 290 490-496、500-505、5064. Cerebrovascular disease Dementia 加權 1 Chronic pulmonary disease Rheumatologic disease. 7100、7101、7104、7140、 7141、7142、725、71484. Peptic ulcer disease Mild liver disease Diabtes. 531-534 5712、5715、5716、5714 2500、2501、2502、2503、 2507. 加權 2. Diabtes with chronic complications Hemiplegia or paraplegia Renal disease. 2504-2506 3441、342 582、5830-5837、585、586、. Any malignancy, including leukemia and lymphoma. 588 140-165、170-172 174-176、179-195、200-208. Moderate or severe liver disease. 5722、5723、5724、5728、. Metastaic solid tumor. 4560-4562 196-199. 加權 3 加權 6 AIDS. 042-044. 21.

(22) 五、 研究結果. 本研究對象人數共有 38,095 位,病例組人數有 7,619 位,而 對照組人數有 30,476 位,由於病歷組有 5 人的投保資訊不齊全, 造成資料遺漏,因此予以排除,且每位病例組所對應的 4 位對照 組個案也一併刪除,故最終納入模型分析的人數共有 38,070 位。 其描述性統計(如表二)顯示病例組個案平均年齡為 53.4 歲,對照 組個案平均年齡為 52.9 歲,且兩組年齡層大多集中在 45 歲至 64 歲。兩組有慢性阻塞性肺病的人數分別為病例組有 8 人(0.11%), 對照組有 71 人(0.23%),整體來看有慢性阻塞性肺病的比例較低。 共病症指數大多數都集中在 0 分,人數分別為病例組有 6,959 人 (91.34%),對照組有 26,805 人(87.95%)。投保金額上,病例組大 多集中在 1 至 21,000 元,占 38.01%,而對照組大多集中在 21001 至 21800 元,占 31.99%。暴露地區兩組大都集中在台北地區, 人數分別為病例組有 2,998 人(39.36%),對照組有 10,556 人 (34.64%)。而都市化程度上,兩組個案大多為大都會區,人數分 別為病例組有 5,237 人(68.76%),對照組有 19,042 人(62.48%)。. 22.

(23) 表 2 研究對象之描述性統計 病例組. 對照組. 變項. n(N=7619). 病患特性 年齡平均值(標準差). 53.40(12.0). <45 歲 45 至 64 歲 ≥65 歲 慢性阻塞性肺病 有 無 共病症指數 0分 1-2 分 3 分及以上 投保金額(INS_AMT) 0元 1-21000 元 21001-21800 元 ≥21801 元 遺漏值. %. n(N=30476). %. 52.89(12.0). 1878 4421 1320. 24.65 58.03 17.33. 7512 17684 5280. 24.65 58.03 17.33. 8 7611. 0.11 99.89. 71 30405. 0.23 99.77. 6959. 91.34. 26805. 87.95. 614 46. 8.06 0.60. 3490 181. 11.45 0.59. 2079 2894 802 1839 5. 27.30 38.01 10.53 24.15. 7940 5871 9749 6916. 26.05 19.26 31.99 22.69. 2998 996 1364 932 1183 143 3. 39.36 13.08 17.91 12.24 15.53 1.88. 10556 4310 5808 4323 4777 702. 34.64 14.14 19.06 14.18 15.67 2.30. 5237 2018. 68.76 26.50. 19042 9388. 62.48 30.80. 361 3. 4.74. 2046. 6.71. 暴露地區 台北 北區 中區 南區 高屏 東區 遺漏值 暴露地都市化程度 大都會區 衛星城市 鄉村區域 遺漏值. 23.

(24) 表三為空氣汙染物之描述性統計,從表可知 CO 的每四分位 差單位的濃度為 0.3 ppm、NOX 的每四分位差單位的濃度為 14.7 ppb、O3 的每四分位差單位的濃度為 4.4ppb、PM10 的每四分位差 單位的濃度為 20.4μg/m3、PM2.5 的每四分位差單位的濃度為 10.8μg/m3、SO2 的每四分位差單位的濃度為 1.8 ppb。CO 與 NOX 的相關係數為 0.90,故有高度正相關;PM10 與 PM2.5 的相關係數 為 0.98,故有高度正相關。CO 與 O3 的相關係數為-0.62,兩者 為負相關;NOX 與 O3 的相關係數為-0.64,兩者為負相關。 表四為空氣污染暴露時間從投保日至乳癌發病日及至乳癌 發病日前三年的空氣汙染暴露濃度每增加四分位差單位與乳癌 發生之相關。暴露時間從投保日至乳癌發病日的結果可知在 Curde model 中,CO 的 OR 值為 1.11(95%CI=1.080-1.148)、NOX 的 OR 值為 1.14(95%CI=1.102-1.171)、O3 的 OR 值為 0.92(95%CI=0.883-0.950)、PM10 的 OR 值為 0.95(95%CI=0.911-0.987)、PM2.5 的 OR 值為 0.97(95%CI=0.934-1.004)、SO2 的 OR 值為 1.03(95%CI=1.009-1.055),但在 Adjusted model 中僅有 PM2.5 有 達統計上顯著差異 OR=1.13(95%CI=1.026-1.253),由此可知 PM2.5 濃度每增加四分位差的單位,則有 1.134 的風險可能罹患 24.

(25) 乳癌。 暴露時間從投保日至乳癌發病日前三年的結果可知在 Curde model 中,CO 的 OR 值為 1.11(95%CI=1.074-1.138)、NOX 的 OR 值為 1.13(95%CI=1.097-1.164)、O3 的 OR 值為 0.93(95%CI=0.893-0.961)、PM10 的 OR 值為 0.95(95%CI=0.912-0.985)、PM2.5 的 OR 值為 0.96(95%CI=0.928-0.993)、SO2 的 OR 值為 1.03(95%CI=1.006-1.049),但在 Adjusted model 中六個污染物皆 無達統計上顯著差異。. 25.

(26) 表 3 空氣汙染暴露濃度的描述性統計(n=38070) Percentile. Pearson correlation. Pollutant. IQR. 0th. 25. 50. 75. 95. 100. CO. CO(ppm). 0.3. 0.2. 0.5. 0.6. 0.8. 0.9. 1.4. 1. NOX. O3. PM10. 14.7 5.2 22.2 27.5 36.9 44.3 76.8 0.90 1 4.4 19.6 24.0 25.5 28.4 31.4 39.0 -0.62 -0.64 1 3 20.4 29.6 48.2 54.1 68.5 81.1 86.6 -0.00 0.03 0.18 1 PM10(μg/m ) 3 10.8 14.9 29.8 32.7 40.6 47.5 50.6 0.01 0.04 0.18 0.98 PM2.5(μg/m ) SO2(ppb) 1.8 1.1 3.3 3.9 5.1 8.5 11.9 0.20 0.34 0.06 0.58 註 刪除投保金額及暴露地有遺漏值的病例組(n=5 人),其對照組亦同時刪除(n=20 人),共有 25 人未納入模型。. PM2.5. SO2. 1 0.57. 1. NOX(ppb) O3(ppb). 26.

(27) 表 4 空氣汙染暴露每增加四分位差單位與乳癌發生之相關(n=38070) Pollutant. Cases/ Controls (n). Crude ORs a(95% CI). Adjusted ORs b(95% CI). CO. 7,614/30,456. 1.11(1.080-1.148). 1.00(0.965-1.041). NOX. 7,614/30,456. 1.14(1.102-1.171). 1.03(0.988-1.068). O3. 7,614/30,456. 0.92(0.883-0.950). 0.98(0.935-1.021). PM10. 7,614/30,456. 0.95(0.911-0.987). 1.11(0.997-1.234). PM2.5. 7,614/30,456. 0.97(0.934-1.004). 1.13(1.026-1.253). SO2. 7,614/30,456. 1.03(1.009-1.055). 1.03(0.996-1.068). CO. 7,614/30,456. 1.11(1.074-1.138). 1.00(0.966-1.038). 暴露時間從. NOX. 7,614/30,456. 1.13(1.097-1.164). 1.02(0.986-1.063). 投保日至乳 癌發病日前 三年. O3. 7,614/30,456. 0.93(0.893-0.961). 0.98(0.937-1.022). PM10. 7,614/30,456. 0.95(0.912-0.985). 1.07(0.973-1.181). PM2.5. 7,614/30,456. 0.96(0.928-0.993). 1.05(0.958-1.151). SO2. 7,614/30,456. 1.03(1.006-1.049). 1.03(0.995-1.062). 暴露時間從 投保日至乳 癌發病日. 註 a 調整年齡 b 調整年齡、慢性阻塞性肺病、前一年共病症指數、投保金額、暴露地區及都市化程度 刪除投保金額及暴露地有遺漏值的病例組(n=5 人),其對照組亦同時刪除(n=20 人),共有 25 人未納入模型。. 27.

(28) 六、 研究限制. 本研究利用群體資料來探討空氣汙染與乳癌相關性之研 究,因此主要的研究優點為樣本數充足,但由於低濃度空氣汙染 與乳癌的發生可能需要更長期的汙染訊息(如:20 年),而本研究 僅觀察發病前 10 年的空氣汙染暴露可能會有暴露濃度錯誤分組 的情形產生。另外,由於健保資料庫中沒有研究對象的真實居住 地區,本研究僅利用常看呼吸道疾病的就醫地點來代表居住暴露 地,假若此種地點無法代表真實居住地則此評估方式可能會造成 暴露的錯誤分組。 七、 結論. 本研究利用群體資料探討空氣汙染與乳癌發生率之相關性, 研究結果發現懸浮微粒子空氣汙染可能與乳癌的發生有相關,未 來研究針對較長期的汙染暴露濃度評估來探討此議題是有必要 性的。. 28.

(29) 八、 參考文獻 張金堅、郭文宏、王明暘 (2008) ‧"台灣乳癌之流行病學." 中. 華癌醫會誌, 24: 85-93。 劉介宇、洪永泰、莊義利、陳怡如、翁文舜、劉季鑫、梁賡義 (2006)‧"台灣地區鄉鎮市區發展類型應用於大型健康調查 抽樣設計之研究" ‧健康管理學刊 ,40: 1-22。 衛生福利部(2014) ‧民國101年死因統計年報‧取自 http://www.mohw.gov.tw/cht/DOS/Statistic.aspx?f_list_no=312 &fod_list_no=2747 American Cancer Society (2009). Cancer Facts and Figures 2009. Atlanta, GA: American Cancer Society. Bako, G., Dewar,R.,Hanson, J.,Hill,G. (1984). "Population density as an indicator of urban-rural differences in cancer incidence, Alberta, Canada,1969–73." Can J Public Health 75((2)): 152-156. Bonner MR, H. D., Nie J, Rogerson P, Vena JE, Muti P, et al. (2005). "Breast cancer risk and exposure in early life to polycyclic aromatic hydrocarbons using total suspended particulates as a proxy measure." Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 14(1): 53-60. Canadian Cancer Society (2009). Canadian Cancer Statistics (2009). Toronto, Ontario:Canadian Cancer Society. Charlson, Mary E., et al. "A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation." Journal of chronic diseases 40.5 (1987): 373-383. Coyle, Y. M. (2004). "The effect of environment on breast cancer risk." Breast Cancer Res Treat 84(3): 273-288. Crouse, D. L., M. S. Goldberg, N. A. Ross, H. Chen and F. Labreche (2010). "Postmenopausal breast cancer is associated with exposure to traffic-related air pollution in Montreal, Canada: a case-control study." Environ Health Perspect 118(11): 29.

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參考文獻

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