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分类号：R18学校代码：10392学科专业代码：100401学号：2011030202硕士学位论文福建省部分肿瘤登记地区主要消化道肿瘤空间流行病学研究StudyonSpatialEpidemiologyofmaindigestivetractcancerfrompartsofcancerregistrationcentersinFujianProvince学位类型：医学硕士学位（科研型）所在学院：公共卫生学院申请人姓名：林永添学科、专业：流行病与卫生统计学导师：吴思英教授研究起止日期：2014年8月至2016年3月答辩委员会主席：田俊教授答辩日期：2016年5月26日二○一六年五月 福建医科大学硕士学位论文 福建医科大学硕士学位论文目录中文摘要…………………………………………………………………...1英文摘要…………………………………………………………………...2第一部分长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤流行现状.............41前言………………………………………………………………….42材料和方法………………………………...……………………......53结果………………………………...……………………………......84讨论………………………………………………………………...255小结………………………………………………………………...26第二部分长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤空间统计分析...271前言………………………………………………………………...272材料和方法………………………………...………………………283结果………………………………...……………………………....314讨论………………………………...………………………………435小结……………...............................................................................46总结………………………………..…………………..………………...48参考文献...………………………………….…………..………………...49综述....………………………………………..………....………………...52致谢....………………………………………..………....………………...60 福建医科大学硕士学位论文中文摘要目的通过以乡镇为单位的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病数据和人口资料，描述主要消化道肿瘤一般流行规律，探索以乡镇为尺度的空间分布特征和聚集性，为消化道肿瘤的病因推断、开展早期筛查和制定防控策略提供依据。方法以福建省长乐市、涵江区和福清市作为研究区域，利用2007-2011年长乐市肿瘤登记处、2010-2012年涵江区和2010-2012年福清肿瘤登记处上述四种主要消化道肿瘤发病数据和人口数据，分乡镇计算粗发病率，建立地理属性数据库；应用GIS技术、空间分析技术和流行病学方法，采用ArcGIS软件，导入各乡镇多边形数据（polygon），对主要消化道肿瘤粗发病率进行全局和局部Moran’sI（莫兰指数）、G统计量自相关分析；采用SaTScan软件对主要消化道肿瘤发病率进行空间扫描分析（Spacescan）,识别风险区域。结果长乐市主要消化道肿瘤一般流行特点为胃癌高发和食管癌低发并存；涵江区流行特点表现为胃癌显著高发；福清市消化道肿瘤以胃癌和肝癌为主，但均没有明显高发。研究区域内食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的全局Moran’sI指数分别为：0.734011、0.932897、0.633696、0.644418（P值均<0.01）。食管癌、胃癌、结直肠癌全局G统计量均>0（P值均<0.01）。研究区域通过局部Moran’sI分析，食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌以乡镇为尺度分别有HH（高－高值）区域、HL（高－低值）区域、LH（低－高值）区域和LL（低－低值）区域；局部G统计量自相关分析发现四个癌种分别有不同的热点（hotspot）和冷点（coldspot）。四种癌种在研究区域的三个市（区）分别空间扫描均发现风险聚集区域。结论研究区域长乐市、涵江区和福清市的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的发病呈现空间聚集性分布。基于GIS对该区域主要消化道肿瘤发病率的空间自相关分析及空间扫描分析，比传统的基于频数表的描述性流行病学方法更能直观、清晰、准确地反映三个地区主要消化道肿瘤发病率的地理空间分布情况及聚集特征。在肿瘤空间流行病学中需灵活运用莫兰指数与G统计量空间自相关和SaTScan空间扫描两种不同的空间分析方法，加以整合和比较，并进一步深入现场收集能够解释空间分布结果的资料，从单纯的空间分布描述发展到病因推断、指导实际防控工作。[关键词]消化道肿瘤；空间自相关；空间流行病学；GIS1 福建医科大学硕士学位论文AbstractObjectiveBycollectingtheincidencedataofesophagealcancer,gastriccancer,colorectalcancerandlivercanceranddemographicdataofvillagesandtownsastheunits,wedescribedtheepidemiclawofthemaindigestivetractcancerandtriedtoexplorethedistributionandaggregationofvillagesandtownsasthedimensionofspace,providingevidenceforthecausalinference,conductingearlyscreeningandformulatingpreventionandcontrolstrategiesofdigestivetractcancer.MethodsWechosethreecancerregistries,ChangleCity,FuqingCityandHanjiangDistrictofFujianProvincetolaunchthisstudy.Weusedthefourmaindigestivetractcancerincidencedataanddemographicdata,comingfromChanglecancerregistryfrom2007to2011,HanjiangcancerregistryandFuqingcancerregistryfrom2010to2012tocalculatecrudeincidenceofvillagesandtownsrespectivelyandestablishgeographicdatabase.WeappliedthetechnologyofGIS,spatialanalysisandepidemiologicalmethodwithArcGISsoftwaretoimportpolygondataofeachvillage,inordertoanalyzetheincidenceofdigestivetractcancerwiththeglobalandlocalMoran’sIandGstatisticsspatialauto-correlationanalysis.WeusedSaTScansoftwaretotakespacescanonthenumberofthedigestivetractcancercasestoidentifyriskareas.ResultsThegeneralepidemicfeaturesofthemaindigestivetractcancerinChangleCitywereahighincidenceofgastriccancerandalowincidenceofesophagealcancer;inHanJiangDistrict,theepidemicfeatureswereahighincidenceofgastriccancersignificantly;inFuqingCity,thedigestivetractcancerweregivenprioritytogastriccancerandlivercancer,buteitherofthemwasn’tonahighlevel.Inthestudyarea,globalMoran'sIindexofesophagealcancer,gastriccancer,colorectalcancerandlivercancerwere0.734011,0.932897,0.633696,0.644418respectively,P<0.01.TheGstatisticsvalueofesophagealcancer,gastriccancer,colorectalcancerwereabovezerorespectively,P<0.01.BythelocalMoran'sI,wefoundthatesophagealcancer,gastriccancer,colorectalcancerandlivercancerhadHHarea(high-valuegatheredarea),HLarea(high-lowconcentratedareas),LHarea(low-highvaluegatheredarea)andLLarea(low-lowconcentratedareas)onthescaleofthevillagesandtowns.TheresultoflocalGstatisticsindexauto-correlationanalysisshowedthatfourkindsofcancerhaddifferenthotandcoldspots.Fourtypesof2 福建医科大学硕士学位论文cancerinthethreeresearchcities(districts)hadbeenscannedwithriskgatheredareas.ConclusionsTheincidenceofesophagealcancer,gastriccancer,colorectalcancershowedacertainspatialclustereddistributioninthestudyareainChangleCity,HanJiangDistrict,FuqingCity.Spatialauto-correlationanalysisandspatialscanninganalysisbasedonGISusingforthecancerincidenceofthemaindigestivetractcancerweremoreintuitive,clearer,andmoreaccuratetoreflecttheincidenceofgeographicalspatialdistributionandaccumulationcharacteristicsofthemaindigestivetractcancerofthethreeareasthantraditionaldescriptiveepidemiologymethodwhichwasbasedonthefrequencytables.Inthestudyofspatialepidemiology,itisnecessarytousethistwodifferentspatialanalysismethod,MoranandGstatisticsspatialauto-correlationandSaTScanspacescan,flexibly,andintegrateandcomparewitheachother.Then,gettingspatialdistributionofinformationintothescene,whichwillexplaintheresultsfromthespatialdistribution,mayguidethepracticalpreventionandcontrolworkfromthespatialdescriptiontocausalinference.[Keywords]Digestivetractcancer;SpatialAuto-correlation;SpatialEpidemiology;GIS3 福建医科大学硕士学位论文第一部分长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤流行现状1前言近年来，全世界范围内恶性肿瘤的发病和死亡人数在不断上升。根据世界卫生组织下属国际癌症研究所IARC公布的最新数据，2012年全球估计癌症发病人数和死亡人数分别为1407万和820万[1]，比2000年分别增加了40%和30%[2]。20年来我国恶性肿瘤发病率也呈明显上升趋势，特别是后10年变化比较显著[3]，2012年恶性肿瘤发病率已达到264.85/10万[4]。恶性肿瘤严重威胁着人类的健康、社会的稳定。随着社会人口老龄化、生活方式的改变和环境状况恶化，恶性肿瘤防治形势日益严峻，已成为公共卫生重要的难题。应当采取积极有效的防治措施，遏制恶性肿瘤的上升趋势。肿瘤登记是肿瘤防治工作当中的不可或缺的一部分，起着重要的作用。肿瘤登记资料能动态了解肿瘤的发病和死亡变化情况，有利于制定肿瘤控制规划、评价防治效果[5]。肿瘤登记也是国际公认的有关肿瘤信息的收集方法[6]。它可以分为两类，一是医院为基础的肿瘤登记，二是人群为基础的肿瘤登记。以人群为基础的肿瘤登记主要收集某一地区全人群中肿瘤病例信息，从而对整个人群中肿瘤发病、死亡和生存状况进行描述和监测。福建省自1988年起在全省范围开展了以医院为基础的恶性肿瘤登记和报告工作。2008年原福建省卫生厅开始逐步加强和完善癌症监测系统，选择一部分县（市、区）进行了以人群为基础的恶性肿瘤登记报告工作，积累了一些监测数据。截至2015年，福建省共完成建立15个肿瘤登记处，覆盖人口为684万，占全省人口18.5%[7]。15个建立了肿瘤登记处县（市、区）的名单分别为：长乐、建瓯、厦门市区（湖里区、思明区、集美区、海沧区、翔安区）、涵江、同安、惠安、永定、永安、长泰、福清、新罗（图1.1）。除长乐市肿瘤登记处设在长乐市肿瘤防治研究所，其余均设在当地疾病预制控制机构。肿瘤登记地区监测数据表明，消化道恶性肿瘤是目前常见的恶性肿瘤之一。2012年全国肿瘤登记地区恶性肿瘤发病前5位有4种为消化道恶性肿瘤，分别是胃癌、肝癌、结直肠癌和食管癌，标化率分别为22.06/10万、19.44/10万、17.29/10万、14.73/10万，仅次于肺癌（36.28/10万）[8]。2012年福建省肿瘤登记地区胃癌、肝癌、食管癌和结直肠癌分别位居恶性肿瘤4 福建医科大学硕士学位论文发病第二、第三、第四和第六位，标化率分别为27.92/10万、27.46/10万、20.93/10万、19.42/10万，高于全国平均水平。同时上述四种消化道肿瘤在所有癌症新发病例数中合计占46.82%[7]。食管癌、胃癌、肝癌和结直肠癌均属于消化系统肿瘤，在恶性肿瘤发病中占据主导地位，因此成为了主要消化道肿瘤。图1.1全省肿瘤登记点分布地图2材料与方法2.1研究对象本次研究对象为根据2007-2011年长乐市肿瘤登记处、2010-2012年涵江区和福清肿瘤登记处当地居民恶性肿瘤发病数据库，分别按世界卫生组织（WHO）编制的国际疾病分类第10版（ICD-10）分类编码为C15、C16、C18和C22进行相应筛选出当地居民食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病数据。发病数据资料基本项目包括姓名、性别、年龄、出生日期、户籍地址、肿瘤名称、组织（细胞）学类型、诊断时分期、诊断日期、诊断单位、诊断依据、死亡日期等。2.1.1肿瘤登记处肿瘤病例资料收集长乐市、涵江区和福清市肿瘤登记处收集肿瘤病例资料的基本方法有两种：通过二级及以上医院和县－乡镇－村三级防治网工作人员填写肿瘤登记报告资料，统一报送肿瘤登记处（图1.2）。5 福建医科大学硕士学位论文图1.2福建省肿瘤登记处肿瘤报告工作流程图全省二级及以上医院对来本单位首次诊治的恶性肿瘤住院病例，工作人员填写《福建省肿瘤病例报告卡》，并录入专用报告软件，每月定期将数据导出上报所属县（市、区）疾控中心，并逐级上报设区市和省疾控中心、省肿瘤防治办公室，形成了以医院为基础的肿瘤登记报告体系。省肿瘤防治办公室按肿瘤病例报告卡上的户籍地址分别反馈长乐市、涵江区和福清市肿瘤登记处。长乐市、涵江区和福清市肿瘤登记处建立肿瘤发病初步数据库和填写肿瘤病例随访卡，通过每月1次乡镇医生例会逐级将肿瘤病例随访卡反馈给乡镇卫生院和乡村医生进行核对及随访；收集乡镇卫生院上报的肿瘤病例报告卡、肿瘤病例随访卡。从而建立起以人群为基础的肿瘤登记报告体系。2.1.2肿瘤登记处肿瘤病例资料的质量控制6 福建医科大学硕士学位论文长乐市、涵江区和福清市肿瘤登记处收到各肿瘤报告单位上报的报告卡后，剔除非恶性肿瘤的病例，检查肿瘤资料填写情况，发现项目漏填、不完整或内容可疑，退回报告单位修改后重新上报。为减少新发肿瘤病例漏报，长乐市、涵江区和福清市肿瘤登记处定期将收集的肿瘤死亡资料与肿瘤报告资料进行核对，对只有死亡卡而没有新发病例报告卡（即发病漏报）的病例应进行追溯调查，获得相关诊断信息（肿瘤的部位、诊断日期等），补充填写肿瘤发病卡。恶性肿瘤患者常需多次就诊或同时到几个医院就诊，重复报告机会较多，因此在整理报告病例时剔除重复报告。重复卡的定义是姓名、性别、地址、诊断和出生年月日相同（或年龄相近）。2.1.3肿瘤登记处肿瘤病例资料的质量评价①病理组织学诊断比例。指病理组织学诊断的病例占全部病例的百分比，在各类诊断依据中病理组织学诊断可靠性最高（包括细胞学诊断、血片检查），中国癌症发病与死亡数据入选标准为：MV%在66%~85%的数据为A类，诊断质量较高；在55%~95%为B类，是可以接受的范围；过高或者过低均不符合要求。②仅有死亡医学证明书比例（DCO%）。肿瘤登记处定期将死亡统计信息中肿瘤死亡的病例与肿瘤发病数据库核对，对发现的新病例（DCN）进行医学追访，能追访到进一步诊断信息的（包括首次诊断名称、诊断日期，诊断医院，诊断依据等），将其作为新病例补登记入发病数据库，剩下未追踪到诊断信息的病例，即为仅有死亡医学证明书病例（DCO）。若该指标过高，说明发病数据漏报严重。③恶性肿瘤死亡数与新病例数之比（M:I）。死亡/发病比是评价完整性和可靠性的指标，该指标与癌症的预后相关。肺癌、肝癌等预后较差的肿瘤，同期死亡数和发病数一般比较接近，乳腺癌、鼻咽癌、甲状腺癌等预后较好的肿瘤，死亡/发病比例一般较低，这个指标还和该地区的肿瘤诊治水平有关。如果该指标值过高，说明可能发病存在漏报情况；指标值过低，说明存在死亡漏报或发病数据未剔除重复等可能。中国癌症发病与死亡数据入选标准：M:I在0.6~0.8的数据质量为A类，登记数据质量较高；在0.55~0.85的数据质量为B类，是可以接受7 福建医科大学硕士学位论文的范围。④本次肿瘤登记资料质量评价结果。表1.1本次采用的主要消化道肿瘤登记资料质量评价结果癌种MV%DCO%M/I食管癌82.732.740.78胃癌76.561.720.72结直肠癌78.450.970.52肝癌42.603.400.85本次研究采用的肿瘤登记资料质量评价结果，除肝癌病理组织学诊断、结直肠癌死亡数与新病例数之比偏低外，其他指标在可接受范围（表1.1）。所选取的数据具有较好的完整性和可靠性。2.1.4肿瘤登记处人口资料收集人口资料的来源主要是两个渠道：一是利用人口普查资料；二是由公安、统计部门逐年提供相应的人口资料。人口资料包括居民人口总数及其性别、年龄构成。2.2分析方法由于恶性肿瘤年龄别发病率在各年龄组间差别较大，在比较不同区域肿瘤发病率时，不能直接用肿瘤粗发病率进行比较。为了消除人口年龄构成不同对粗发病率比较产生的影响，需要计算按年龄标准化发病率，即按照某一标准人口的年龄结构所计算的发病率，以便不同区域人群的发病率得以合理地比较。本研究计算的中国人口标化率是采用2000年全国人口普查的人口构成。标化发病率的计算（直接法）：①计算年龄组发病率。②以各年龄组发病率乘以相应的标准人口年龄构成百分比，得到各年龄组相应的分配发病率。③将各年龄组的分配率相加之和，即为标准化的发病率。标准人口年龄构成年龄别发病率标准化发病率＝（公式1.1）标准人口年龄构成8 福建医科大学硕士学位论文3结果3.1长乐市研究结果3.1.1长乐市概况长乐市位于福建省东南沿海、闽江口南岸。常住人口约70万，海外华侨、外籍华人约10多万。全市辖4个街道、12个镇、2个乡镇。全市总面积658平方千米，平原面积为321平方千米。西部属闽江流域平原，东部为海滨平原。3.1.2长乐市2007-2011年主要消化道肿瘤病例全市和乡镇发病情况根据长乐市2007-2011年期间男女年龄组人口资料和发病数据，分别计算出食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌4个癌种男女性别和男女合计的粗发病率和标化发病率（表2.1）。同期长乐市食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌构成比分别为：8.86%、55.18%、11.07%和25.29%，胃癌所占的构成比最大，并且超过其他三个癌种之和。粗发病率从高到低依次为胃癌（63.06/10万）、肝癌（28.90/10万）、结直肠癌（12.65/10万）、食管癌（9.66/10万），标化发病率依次为：胃癌（51.95/10万）、肝癌（24.38/10万）、结直肠癌（10.47/10万）、食管癌（7.49/10万）。与2012年全国和全省肿瘤登记地区相比，胃癌标化发病率（51.95/10万）为全国平均水平（22.06/10万）的2.35倍，为全省平均水平（27.46/10万）的1.89倍；肝癌标化发病率（24.98/10万）稍高于全国平均水平（19.44/10万），略低于全省平均水平（27.92/10万）；结直肠癌标化发病率（10.47/10万）低于全国平均水平（17.29/10万）和全省平均水平（20.93/10万）；食管癌标化发病率（7.49/10万）明显低于全国平均水平（14.73/10万）和全省平均水平（19.42/10万）。根据乡镇街道总的人口数据和发病数据，分别计算出各乡镇街道粗发病率（表1.2），得出发病率较高和较低乡镇街道（表1.3），绘制4个癌种发病率分布图（图1.3）。表1.22007-2011年长乐市主要消化道肿瘤发病率（1/10万）胃癌肝癌结直肠癌食管癌性别粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率男性92.2080.3642.7737.8313.3411.8213.4511.37女性30.5623.3813.4410.4911.878.975.443.71合计63.0651.9528.9024.3812.6510.479.667.499 福建医科大学硕士学位论文表1.32007-2011年长乐市各乡镇主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）乡镇街道代码胃癌肝癌结直肠癌食管癌街道154.1220.8210.938.33街道257.2927.2013.318.68街道361.3129.1212.656.51街道461.6022.5820.197.53乡镇138.5923.812.464.11乡镇249.9526.908.459.99乡镇356.4126.7913.4010.93乡镇460.5929.5511.9413.43乡镇561.2128.7311.246.25乡镇664.5225.8114.8911.42乡镇765.6829.9413.529.66乡镇868.8537.2214.895.58乡镇970.1128.7611.388.39乡镇1070.5238.178.729.81乡镇1174.1631.7822.706.05乡镇1276.3834.8513.3715.13乡镇1376.5035.098.4211.23乡镇14123.8919.3619.363.87表1.42007-2011年长乐市主要消化道肿瘤粗发病率较高和较低乡镇街道癌种发病率较高发病率较低食管癌鹤上镇、金峰镇、玉田镇猴屿乡、松下镇、罗联乡胃癌猴屿乡、湖南镇、鹤上镇松下镇、江田镇、航城街道结直肠癌首占镇、吴航街道、猴屿乡松下镇、湖南镇、江田镇肝癌谭头镇、罗联乡、湖南镇猴屿乡、航城街道、吴航街道10 福建医科大学硕士学位论文图1.32007-2011年长乐市主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）空间分布11 福建医科大学硕士学位论文3.1.3长乐市2007-2011年食管癌分性别分年龄发病情况年龄组（岁）图1.42007-2011年长乐市食管癌年龄别发病率2007-2011年期间长乐市共报告食管癌327例，年龄最小的37岁，年龄最大的95岁，平均发病年龄为（67.64±12.13）岁。男性240例，女性87例，男女性别比2.76。2007-2011年食管癌粗发病率为9.66/10万，标化发病率为7.49/10万；男女性别粗发病率为13.45/10万、5.44/10万，男女标化发病率为11.37/10万、3.71/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性2.5倍。食管癌年龄别发病率，男性在70岁之前处于较低水平，70岁以后迅速上升，在80-岁组达到高峰；女性在60岁之前处于较低水平，60岁以后迅速上升，在85+岁组达到高峰。男性各年龄组发病率均高于女性，且70岁上升速度比女性明显（图1.4）。3.1.4长乐市2007-2011年胃癌分性别分年龄发病情况2007-2011年期间长乐市共报告胃癌2134例，年龄最小的15岁，年龄最大的107岁，平均发病年龄为（65.86±11.63）岁。男性1645例，女性489例，男女性别比3.36。2007-2011年胃癌粗发病率为63.06/10万，标化发病率为51.95/10万；男女性别粗发病率为92.20/10万、30.56/10万，男女标化发病率为80.36/10万、23.38/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性3倍。胃癌年龄别发病率，男性在55岁之前处于较低水平，55岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰；女性在60岁之前处于较低水平，60岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰。男性各年龄组发病率均高于女性，且55岁上升速度比女性明显加快（图1.5）。12 福建医科大学硕士学位论文年龄组（岁）图1.52007-2011年长乐市胃癌年龄别发病率3.1.5长乐市2007-2011年结直肠癌分性别分年龄发病情况年龄组（岁）图1.62007-2011年长乐市结直肠癌年龄别发病率2007-2011年期间长乐市共报告结直肠癌428例，年龄最小的17岁，年龄最大的89岁，平均发病年龄为（61.92±14.78）岁。男性238例，女性190例，男女性别比1.25。2007-2011年结直肠癌粗发病率为12.65/10万，标化发病率为10.47/10万；男女性别粗发病率为13.34/10万、11.87/10万，男女标化发病率为11.82/10万、8.97/10万。男性发病率略高于女性。男女性别结直肠癌年龄别发病率，均在55岁之前处于较低水平，55岁以后迅速上升，在80-岁组达到高峰。55岁之前男女性别各年龄组发病率比较接近，55岁之后男性上升速度比女性明显加快（图1.6）。13 福建医科大学硕士学位论文3.1.6长乐市2007-2011年肝癌分性别分年龄发病情况2007-2011年期间长乐市共报告肝癌978例，年龄最小的18岁，年龄最大的93岁，平均发病年龄为（58.44±14.30）岁。男性763例，女性215例，男女性别比3.55。2007-2011年肝癌粗发病率为28.90/10万，标化发病率为24.38/10万；男女性别粗发病率为42.77/10万、13.44/10万，男女标化发病率为37.83/10万、10.49/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性3倍。肝癌年龄别发病率，男性在45岁之前处于较低水平，45岁以后迅速上升，在65-岁组达到高峰；女性在60岁之前处于较低水平，在75-岁组达到高峰。男性各年龄组发病率均高于女性，且45岁上升速度比女性明显加快（图1.7）。年龄组（岁）图1.72007-2011年长乐市肝癌年龄别发病率3.2涵江区研究结果3.2.1涵江区概况涵江区地处木兰溪入海口北岸，东濒莆田东南沿海兴化湾。1984年建区，现辖12个乡镇、街道和2个管委会，面积786平方公里，总人口43万人，是莆田市的中心城区组成部分和工业经济重地。3.2.2涵江区2010-2012年主要消化道肿瘤病例全市和乡镇发病情况根据2010-2012年期间男女年龄组人口资料和发病数据，分别计算出4个癌种男女性别和男女合计的粗发病率和标化发病率（表1.5）。男性粗发病率和标化发病率均高于女性。同期涵江区食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌构成比分别为：18.06%、48.30%、12.65%和20.99%。胃癌所占的构成比最大，结直肠癌构成比最小。粗发病率从高到低14 福建医科大学硕士学位论文依次为胃癌（101.36/10万）、肝癌（44.04/10万）、食管癌（37.91/10万）、结直肠癌（26.55/10万），标化发病率依次为：胃癌（69.18/10万）、肝癌（31.58/10万）、食管癌（24.69/10万）、结直肠癌（18.05/10万）。与2012年全国和全省肿瘤登记地区相比，胃癌标化发病率（69.18/10万）为全国平均水平（22.06/10万）的3.14倍，为全省平均水平（27.46/10万）的2.52倍；肝癌标化发病率（31.58/10万）高于全国平均水平（19.44/10万）和全省平均水平（27.92/10万）；食管癌标化发病率（24.69/10万）高于全国平均水平（14.73/10万）和全省平均水平（19.42/10万）；结直肠癌标化发病率（18.05/10万）略高于全国平均水平（17.29/10万），稍低于全省平均水平（20.93/10万）。根据乡镇街道总的人口数据和发病数据，分别计算出各乡镇街道粗发病率（表1.6）。得出发病率较高和较低乡镇街道（表1.7），绘制4个癌种发病率分布图（图1.8）。表1.52010-2012年涵江区主要消化道肿瘤发病率（1/10万）胃癌肝癌结直肠癌食管癌性别粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率男性145.02104.5867.8550.9249.6834.628.120.07女性58.7136.9620.7813.6426.415.7825.0316.57合计101.3669.1844.0431.5837.9124.6926.5518.05表1.62010-2012年涵江区各乡镇街道主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）乡镇街道代码食管癌胃癌结直肠癌肝癌街道127.3396.534.1660.63街道224.57109.8328.944.8乡镇124.7343.2812.3714.43乡镇225.1194.7327.3937.66乡镇347.3996.2628.1451.83乡镇446.2296.9623.1146.22乡镇529.3997.9731.1733.85乡镇639.2998.6632.348.0215 福建医科大学硕士学位论文表1.62010-2012年涵江区主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）（续）乡镇街道代码食管癌胃癌结直肠癌肝癌乡镇740.8799.0227.0635.12乡镇854.26109.9930.854.26乡镇937.8117.9824.0538.94乡镇1042.47128.8618.351.25表1.72010-2012年涵江区主要消化道肿瘤粗发病率较高和较低乡镇街道癌种发病率较高发病率较低食管癌白沙镇、新县镇、江口镇涵西街道、大洋乡、庄边镇胃癌白塘镇、秋芦镇、白沙镇大洋乡、庄边镇、新县镇结直肠癌涵东街道、国欢镇、梧塘镇大洋乡、白塘镇、江口镇肝癌涵东街道、白沙镇、新县镇大洋乡、梧塘镇、三江口镇3.2.3涵江区2010-2012年食管癌分性别和分年龄发病情况2010-2012年期间涵江区共报告食管癌494例，年龄最小的33岁，年龄最大的93岁，平均发病年龄为（65.63±11.89）岁。男性320例，女性174例，男女性别比1.84。2010-2012年食管癌粗发病率为37.91/10万，标化发病率为24.69/10万；男女性别粗发病率为49.68/10万、26.40/10万，男女标化发病率为34.60/10万、15.78/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性2倍。食管癌年龄别发病率，男性在50岁之前处于较低水平，50岁以后迅速上升，在80-岁组达到高峰；女性在60岁之前处于较低水平，60岁以后迅速上升，在80-岁组达到高峰（图1.9）。3.2.4涵江区2010-2012年胃癌分性别和分年龄发病情况2010-2012年期间涵江区共报告胃癌1321例，年龄最小的18岁，年龄最大的97岁，平均发病年龄为（64.82±11.38）岁。男性934例，女性387例，男女性别比2.41。2010-2012年胃癌粗发病率101.36/10万，标化发病率为69.18/10万；男女性别粗发病率为145.02/10万、58.71/10万，男女标化发病率为104.58/10万、36.96/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性2.5倍。胃癌年龄别发病率，男性在45岁之前处于较低水平，45岁以后迅速上升，在70-岁组达到高峰；女性在55岁之前处于较低水平，55岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰（图1.10）。16 福建医科大学硕士学位论文图1.82010-2012年涵江区主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）空间分布17 福建医科大学硕士学位论文年龄组（岁）图1.92010-2012年涵江区食管癌年龄别发病率年龄组（岁）图1.102010-2012年涵江区胃癌年龄别发病率3.2.5涵江区2010-2012年结直肠癌分性别和分年龄发病情况2010-2012年期间涵江区共报告结直肠癌346例，年龄最小的18岁，年龄最大的90岁，平均发病年龄为（64.10±13.63）岁。男性181例，女性165例，男女性别比1.10。2010-2012年结直肠癌粗发病率26.55/10万，标化发病率为18.05/10万；男女性别粗发病率为28.10/10万、25.03/10万，男女标化发病率为20.07/10万、16.57/10万。男性发病率略高于女性。结直肠癌年龄别发病率，男性在55岁之前处于较低水平，55岁以后迅速上升，在80-岁组达到高峰；女性在65岁之前处于较低水平，70岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰（图1.11）。18 福建医科大学硕士学位论文年龄组（岁）图1.112010-2012年涵江区结直肠癌年龄别发病率3.2.6涵江区2010-2012年肝癌分性别和分年龄发病情况2010-2012年期间涵江区共报告肝癌574例，年龄最小的2岁，年龄最大的90岁，平均发病年龄为（59.76±13.43）岁。男性437例，女性137例，男女性别比3.19。2010-2012年肝癌粗发病率44.04/10万，标化发病率为31.58/10万；男女性别粗发病率为67.85/10万、20.78/10万，男女标化发病率为50.92/10万、13.64/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性3倍。肝癌年龄别发病率，男性在45岁之前处于较低水平，45岁以后迅速上升，在85+岁组达到高峰；女性在60岁之前处于较低水平，60岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰（图1.12）。年龄组（岁）图1.122010－2012年涵江区肝癌年龄别发病率19 福建医科大学硕士学位论文3.3福清市研究结果3.3.1福清概况福清市位于福建省东部沿海，北与长乐市、闽侯县永泰县交界，西与莆田市毗邻，东隔台湾海峡与平潭县相望，南濒兴化湾与莆田市南日岛遥对。现辖17个乡镇、7个街道，面积1931平方公里，总人口125万人。3.3.2福清市2010-2012年年主要消化道肿瘤病例全市和乡镇发病情况根据福清市2010-2012年期间男女年龄组人口资料和发病数据，分别计算出食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌4个癌种男女性别和男女合计的粗发病率和标化发病率（表1.8）。同期福清市共报告食管癌524例、胃癌1637例、结直肠癌870例和肝癌1563例，构成比分别为：11.41%、35.63%、18.94%和34.02%。胃癌和肝癌所占的构成比相对比较大。粗发病率从高到低依次为胃癌（31.81/10万）、肝癌（30.37/10万）、结直肠癌（16.91/10万）、食管癌（10.18/10万），标化发病率依次为：胃癌（26.34/10万）、肝癌（26.01/10万）、结直肠癌（13.87/10万）、食管癌（8.18/10万）。与2012年全国和全省肿瘤登记地区相比，胃癌标化发病率比较接近全国平均水平（22.06/10万）和全省平均水平（27.46/10万）；肝癌标化发病率高于全国平均水平（19.44/10万），略低于全省平均水平（27.92/10万）；结直肠癌标化发病率低于全国平均水平（17.29/10万）和全省平均水平（20.93/10万）；食管癌标化发病率明显低于全国平均水平（14.73/10万）和全省平均水平（19.42/10万）。根据乡镇街道总的人口数据和发病数据，分别计算出各乡镇街道粗发病率（表1.9），得出发病率较高和较低乡镇街道（表1.10），绘制4个癌种发病率分布图（图1.13）。表1.82010-2012年年福清市主要消化道肿瘤发病率（1/10万）食管癌胃癌结直肠癌肝癌性别粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率粗发病率标化发病率男性12.5610.3345.6538.1318.1215.1648.3242.00女性7.645.9617.0114.0015.6012.5511.189.46合计10.188.1831.8126.3416.9113.8730.3726.0120 福建医科大学硕士学位论文表1.92010-2012年年福清市各乡镇街道主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）乡镇街道代码食管癌胃癌结直肠癌肝癌街道116.4313.8417.3019.73街道26.7223.4014.7516.79街道316.3510.685.064.49街道412.4622.869.5619.12街道519.8725.4614.1419.80街道622.3015.019.0713.44街道719.8626.877.5615.11乡镇111.1131.7120.3232.38乡镇213.1940.0122.3951.06乡镇36.6035.0720.5350.47乡镇44.1634.1221.5953.98乡镇514.9642.0619.6342.69乡镇610.2627.409.6311.85乡镇78.5339.9717.7625.66乡镇83.3756.8319.2828.42乡镇93.7543.8927.0436.83乡镇1015.2331.8319.5938.13乡镇118.1458.8621.2562.94乡镇124.1548.0023.1139.11乡镇138.8969.5132.7727.80乡镇1413.2947.5919.9028.55乡镇159.8772.4833.4527.88乡镇1616.4448.3217.0534.11乡镇176.6634.1318.3351.8221 福建医科大学硕士学位论文图1.132010-2012年福清市主要消化道肿瘤粗发病率（1/10万）空间分布22 福建医科大学硕士学位论文表1.102010-2012年年福清市主要消化道肿瘤粗发病率较高和较低乡镇街道癌种发病率较高发病率较低食管癌音西街道、龙江街道、阳下街道东张镇、海口镇、城头镇胃癌南岭镇、新厝镇、东瀚镇石竹街道、玉屏街道、音西街道结直肠癌南岭镇、新厝镇、海口镇石竹街道、阳下街道、音西街道肝癌东瀚镇、港头镇、沙埔镇石竹街道、镜洋镇、音西街道3.3.3福清市2010-2012年年食管癌分性别分年龄发病情况2010-2012年年期间福清市共报告食管癌524例，年龄最小的43岁，年龄最大的91岁，平均发病年龄为（62.32±10.16）岁。男性334例，女性190例，男女性别比1.76。2010-2012年年食管癌粗发病率为10.18/10万，标化发病率为8.18/10万；男女性别粗发病率为12.56/10万、7.64/10万，男女标化发病率为10.33/10万、5.96/10万。男性发病率高于女性，约为女性1.7倍。食管癌年龄别发病率，男性在50岁之前处于较低水平，50岁以后迅速上升，在70-岁组达到小高峰，到80-岁组达到最高峰；女性在60岁之前处于较低水平，60岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰。男性各年龄组发病率均高于女性（图1.14）。年龄组（岁）图1.142010-2012年年福清市食管癌年龄别发病率3.3.4福清市2010-2012年年胃癌分性别分年龄发病情况2010-2012年年期间福清市共报告胃癌1637例，年龄最小的16岁，年龄最大的93岁，平均发病年龄为（63.86±9.71）岁。男性1214例，女性423例，男女性别比2.87。23 福建医科大学硕士学位论文2010-2012年年胃癌粗发病率为31.81/10万，标化发病率为26.34/10万；男女性别粗发病率为45.65/10万、17.01/10万，男女标化发病率为38.13/10万、14.00/10万。男性发病率略高于女性。胃癌年龄别发病率，男性在55岁之前处于较低水平，55岁以后迅速上升，在75-岁组达到高峰；女性在55岁之前处于较低水平，在75-岁组达到高峰。男性各年龄组发病率均高于女性，且55岁上升速度比女性明显加快（图1.15）。年龄组（岁）图1.152010-2012年年福清市胃癌年龄别发病率3.3.5福清市2010-2012年年结直肠癌分性别分年龄发病情况2010-2012年年期间福清市共报告结直肠癌870例，年龄最小的23岁，年龄最大的94岁，平均发病年龄为（59.65±12.54）岁。男性482例，女性388例，男女性别比1.24。2010-2012年年结直肠癌粗发病率为16.91/10万，标化发病率为13.87/10万；男女性别粗发病率为18.12/10万、15.60/10万，男女标化发病率为15.16/10万、12.55/10万。男性发病率略高于女性。男女性别结直肠癌年龄别发病率，在50岁之前均处于较低水平，55岁以后上升较快，在75-岁组达到高峰。55岁之前男女性别各年龄组发病率比较接近，65岁之后男性上升速度比女性明显加快（图1.16）。3.3.6福清市2010-2012年年肝癌分性别分年龄发病情况2010-2012年年期间福清市共报告肝癌1563例，年龄最小的3岁，年龄最大的97岁，平均发病年龄为（57.47±12.62）岁。男性1285例，女性278例，男女性别比4.62。2010-2012年年肝癌粗发病率为30.37/10万，标化发病率为26.01/10万；男女性别粗发病率为48.32/10万、11.18/10万，男女标化发病率为42.00/10万、9.46/10万。男性发病率显著高于女性，约为女性4.5倍。肝癌年龄别发病率，男性在45岁之前处于较低24 福建医科大学硕士学位论文水平，45岁以后迅速上升，在65-岁组达到高峰；女性在60岁之前处于较低水平，在65-岁组达到高峰。男性各年龄组发病率均高于女性，且45岁上升速度比女性明显加快（图1.17）。年龄组（岁）图1.162010-2012年年福清市结直肠癌年龄别发病率年龄组（岁）图1.172010-2012年年福清市肝癌年龄别发病率4讨论目前消化道肿瘤在全国和全省恶性肿瘤的发病占据了主导地位，前10位发病顺位分别有4种，超过了其他系统恶性肿瘤，并且排位相对靠前。同时消化道肿瘤总体预后欠佳[9]，严重威胁着群众的健康。因此，消化道肿瘤防治工作在全国和全省肿瘤防控规划中具有举足轻重的作用，应当作为重点癌种开展防控。25 福建医科大学硕士学位论文4.1长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤流行特点就单癌种发病率水平，长乐市胃癌发病显著高于全国和全省平均水平（分别为2.35和1.89倍）；肝癌发病与全国和全省平均水平基本持平，结直肠癌低于全国和全省平均水平，食管癌明显低于全国和全省平均水平。因此长乐市主要消化道肿瘤流行特点为胃癌高发和食管癌低发并存。回顾历史，长乐市70年代男性胃癌死亡率为全国平均水平的6倍[10]，是我国胃癌高发现场。经过二三十年的努力，长乐市胃癌发病与全国平均水平之间的差异在缩小。从性别来看，男性胃癌和肝癌发病率显著高于女性，为女性3~4倍；结直肠癌发病率的男女比值最小，为1.25。从发病率开始迅速上升的年龄组来看，最早的为男性肝癌（45-岁组），最晚的为男性食管癌（70-岁组）。因此长乐市肿瘤防治工作仍应继续将胃癌作为重点癌种，将55岁以上男性作为重点筛查人群。涵江区胃癌发病率显著高于全国和全省平均水平（分别为3.14和2.52倍）；肝癌和食管癌发病高于与全国和全省平均水平，结直肠癌与全国和全省平均水平基本持平。因此涵江区主要消化道肿瘤流行特点为胃癌显著高发。从性别来看，男性胃癌和肝癌发病率显著高于女性，为女性2.5~3倍；结直肠癌发病率的男女比值最小，近似为1。从发病率开始迅速上升的年龄组来看，最早的为男性胃癌和男性肝癌（均为45-岁组），最晚的为女性结直肠癌（65-岁组）。其中男性45岁以上年龄组胃癌发病率迅速上升，且与长乐市相比提早了10岁。今后涵江区应当把胃癌防治作为重点，尤其是45岁以上男性作为重点筛查人群。福清市胃癌发病率比较接近全国和全省平均水平；肝癌发病率高于全国平均水平，略低于全省平均水平；结直肠癌和食管癌发病率低于全国和全省平均水平。福清市消化道肿瘤流行特点表现为以胃癌和肝癌为主，但没有明显高发；结直肠和癌食管癌为低发。从性别来看，男性肝癌发病率显著高于女性，为女性4倍；胃癌和结直肠癌男女发病率比较接近。从发病率开始迅速上升的年龄组来看，最早的为男性肝癌（为45-岁组），最晚的为女性食管癌和结直肠癌（均为60-岁组）。因此福清市应当把胃癌和肝癌作为防治重点病种，45岁以上男性作为肝癌重点筛查人群。5小结目前三个县（市、区）主要消化道肿瘤流行特点为：长乐市胃癌高发和食管癌低发并存；涵江区表现为胃癌显著高发；福清市则以胃癌和肝癌为主，但没有明显高发。26 福建医科大学硕士学位论文第二部分长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤空间统计分析1前言1.1研究背景在全球范围内，消化道肿瘤的发病和死亡存在显著的地域性特征。例如在欧美等西方发达国家，大肠癌高发；而在非洲和亚洲发展中国家，肝癌、胃癌、食管癌高发[11,12]。在我国，肝癌高发区集中在东南沿海和东北吉林，胃癌高发区集中在西北和沿海各省，食管癌高发区集中在河南、河北等中原地区。癌症的这种地理聚集性为寻找流行病学病因提供了重要线索，如大肠癌在西方国家的高发可能与肥胖、缺乏运动、食用过多红肉等西方生活方式有关，食管癌高发区人群中营养不良、蔬菜水果摄入不足、喜食烫食等习惯是癌症聚集的重要危险因素[13]。研究疾病在空间上的分布特征及其影响因素一直是公共卫生领域的重要课题。现代流行病学理论的创始人之一JohnSnow博士在1854年伦敦霍乱流行时，绘制了流行地区含有房屋、道路、饮用水机井的疾病标点地图，通过简单的空间分析发现饮用水井污染造成了霍乱的流行[14,15]。最近20年，随着计算机技术、地理信息技术（GeographicInformationSystem,GIS）和空间分析技术的快速发展，空间流行病学（Spatialepidemiology）形成了一个专门的学科，在传染病发病趋势预测、非传染病环境危险因素探索、公共卫生应急、卫生资源配置等多个研究领域得到广泛应用[16,17]。恶性肿瘤是最早开展空间流行病学研究的疾病之一。1975年，美国通过绘制全国各个郡的肿瘤发病地图，发现了东南部女性的口腔癌高死亡率主要由咀嚼唇烟所致[18]。Jacquez和Greiling[19,20]运用局部Moran’sI（莫兰指数）空间自相关方法探测出纽约长岛地区乳腺癌、肺癌和大肠癌的高发和低发区域，并探讨了空气污染和癌症聚集的关系。胡晓杼等[21]运用ArcView软件描绘了江苏省四种高发肿瘤的地理分布特征和聚集区域，以此作为采取公共卫生干预措施的依据。唐咸艳等[22]应用SaTScan空间扫描分析广西省肝癌聚集性发现，桂西南为高发病率聚集地区。吴库生和李克[23]应用GIS技术进行广东省各县食管癌死亡率与相应的地理环境因子的空间回归分析，发现高温干旱及季节性降水不平衡可能是影响该省食管癌发病的重要危险因素。上述研究显示，基于GIS的空间流行病学技术在探索疾病病因和危险因素、预测发病趋势、指导防治工作方面发挥了巨大作用。国内在恶性肿瘤领域进行了一些空间27 福建医科大学硕士学位论文流行病学方面的探索和尝试，但还存在一些问题和不足：一是国内的研究数量较少，且多数为基于县、区的大尺度空间分析，较难精确定位恶性肿瘤的高风险区域和人群，缺乏在乡镇地理单元上深入探索癌症空间聚集性研究；二是由于缺乏以人群为基础的恶性肿瘤监测系统，既往国内的肿瘤空间流行病学大多建立在不完整的癌症发病和死亡数据之上，其结果的人群代表性受到限制。1.2研究目的本研究旨在应用GIS技术、空间分析技术和流行病学方法，以福建省长乐市、涵江区和福清市作为研究区域，通过以乡镇为单位的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病率，探索以乡镇为尺度的空间分布特征和聚集性，为消化道肿瘤的病因推断、开展早期筛查和制定防控策略提供依据。2材料与方法2.1研究对象本次研究对象为研究区域三个县（市、区）以乡镇为单位主要消化道肿瘤的属性数据库和空间数据库。首先，以乡镇为单位，根据发病数据和人口数据分别计算出的主要消化道肿瘤的年平均粗发病率，建立起空间分析的属性数据库。其次，在福建省1：10万电子地图中分别提取研长乐市、涵江区和福清市的行政区划（县市和乡镇边界）数据库，同时以属性数据库中的乡镇名称为参照，在ArcGIS中以乡镇名称作为匹配变量，将属性数据库与空间数据库进行匹配。2.2研究方法长乐市、涵江区和福清市在地理空间是连续的，可作为一个整体研究区域；根据三个县（市、区）的乡镇上述相应年份的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌年平均粗发病率分别采用Arcgis10.2和SaTScan软件进行全局自相关、局部自相关和空间扫描分析。2.2.1空间自相关空间自相关描述的是在空间区域中的属性与其邻近区域上同一属性的相关性。可以定量地揭示空间数据关联类型和高危聚集区，为特定地理区域寻求疾病影响因素提供线索。按性质大致分为两类：全局自相关和局部自相关。从研究现场地理信息数据库中导出各乡镇多边形数据（polygon），采用ArcGIS28 福建医科大学硕士学位论文v10.2（ESRI）软件对主要消化道肿瘤发病率分别通过全局和局部Moran’sI、全局和局部G统计量空间自相关分析和统计检验，得出全局自相关系数、局部自相关模式和空间自相关检验P值等统计量。①全局自相关。全局空间自相关分析指数、统计量是用来度量空间自相关的全局指标。其中，指，数反映的是空间邻接或空间临近的区域单元属性值的相似程度。常用的分析有MoransI、G统计量方法。，全局自相关MoransI指数计算公式如下：nn2nwij(xix)(xjx)i1j1I（公式2.1）nnn2(nwij)(xix)i1j1i1公式中n为所研究的疾病空间区域数量；x为i区域内的疾病发病率，x为j区ij域内的疾病发病率，x为所研究区域的疾病平均发病率；w为空间权重矩阵。ijMoran’sI指数的取值范围近似为{－1，1}。<0表示负相关，=0表示不相关，>0表示正相关。可使用标准化统计量Z(I)，检验n个区域的空间自相关关系，Z值的计算公式如下：IE(I)Z（公式2.2）Var(I)当Z值为正值时，表示存在正的空间自相关，观察值（高值或低值）趋于空间集聚；当Z值为负值时，表明存在负的空间自相关，观察值趋于分散分布；当Z值为零时，观察值呈随机分布[24]。全局G统计量计算公式为：www（公式2.3）ijijijGwwijij全局G统计量与全局莫兰指数I相似，全局G统计量标准化统计量Z(G)计算公式如下：GE(G)Z(G)（公式2.4）VAR(G)29 福建医科大学硕士学位论文当G>0，P<0.05时，表明存在高值聚集区；当G<0，P<0.05时，表明存在低值聚集区。②局部自相关。全局自相关描述某现象在某个空间的整体分布状况，但不能直接判断在哪些区间聚集。局部自相关能检验空间每个单元对于整个研究范围其空间自相关是否存在显著，性，从而判断研究属性在空间高高、低低、高低分布。可采用局部MoransI（局部莫兰指数）和局部G进行测量。局部Moran指数Ii空间统计量公式为：n(xx)w(xx)Iijijj（公式2.5）i2(xx)ii局部Moran指数Ii标准化统计量Z（Ii）计算公式为：IE(I)ii（公式2.6）Z(I)iVAR(I)iIi值大于0且P<0.05，表示该区域单元周围相似值的空间聚集，呈现高值或低值聚集；Ii值小于0且P<0.05，表示非相似值的空间聚集，呈现高低值分布或低高值分布。局部莫兰指数生成具有统计学意义的4类空间相关分布：HH（高－高值）区域、HL（高－低值）区域、LH（低－高值）区域和LL（低－低值）区域。其中，高－高值区域表明高值的区域单元被同是高值的区域单元所包围的空间分布，高－低值区域表明高值的区域单元被低值的区域单元所包围的空间分布，低－高值区域表明低值的区域单元被高值的区域单元所包围的空间分布，低－低值区域表明低值的区域单元被同是低值的区域单元所包围的空间分布[25]。局部G计算公式为：wxGjijj（公式2.7）ixjj局部G统计量G标准化统计量Z(G)计算公式如下：iiGE(G)ii（公式2.8）Z(G)iVAR(G)i在P<0.05条件下，Z(G)>1.96时，表明研究区域内存在高值聚集区,称为热点i(hotspot)；当Z(G)<－1.96时，表明研究区域内存在低值聚集区,称为冷点(coldi30 福建医科大学硕士学位论文spot)。2.2.2空间扫描空间扫描是空间统计学的方法之一，常用于探究疾病在空间、时间和时空上的聚集性。空间扫描的基本原理是采用移动窗口法，在研究区域内建立活动圆形窗口对疾病发病率进行扫描统计。窗口大小和位置处于动态改变中，对每次变动，将计算窗口内与窗口外区域之间的疾病发生率差异，采用对数似然比进行检验。寻找所有位置所有大小窗口中的最大对数似然比值，此处为最有可能存在聚集性的区域，也就是最不可能由随机变异造成的；然后进行蒙特卡罗随机化法检验，以探测疾病的空间聚集性，确定窗口所包含的地区，并计算该地区的相对危险度及检验有无统计学意义，通过检验的扫描圆就是探测到的疾病聚集区[26]。似然比(Li,r)、P值和相对危险度（RR)计算公式分别如下：ni,rni,rNni,rNni,r（公式2.9）L()()i,rNi,ri,rpk1（公式2.10）M1ni,ri,r（公式2.11）RR(Nn)(N)i,ri,r从研究现场地理信息数据库中导出各乡镇坐标点的经纬度数据（point），以乡镇为分析尺度，采用SaTScanv9.1.1软件（www.satscan.org）对主要消化道肿瘤发病率进行空间扫描分析（Spacescan），模型选择Discretepassion（非连续泊松模型），识别每个主要消化道肿瘤高风险聚集区域、RR值和聚集性检验P值等统计量。3结果3.1长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤空间自相关分析3.1.1全局莫兰指数自相关分析食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的莫兰指数为0.63~0.94，P值均<0.01，有统计学意义。具有正相关，显示上述研究区域范围内食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌呈现高值聚集性分布（表2.1）。31 福建医科大学硕士学位论文表2.1长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤全局莫兰指数自相关结果癌种莫兰指数ZP值食管癌0.7340119.1553900.000000胃癌0.93289711.3891610.000000结直肠癌0.6336967.7992350.000000肝癌0.6444187.9482880.0000003.1.2全局G指数自相关分析食管癌、胃癌、结直肠癌G统计量均>0，P值均<0.01，有统计学意义。显示具有正自相关，上述研究区域范围内食管癌、胃癌、结直肠癌呈现高值聚集（表2.2）。表2.2长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤全局G统计量自相关结果癌种G统计量ZP值食管癌0.0000245.1607730.000000胃癌0.0000205.0635540.000000结直肠癌0.0000172.6540080.007954肝癌0.0000161.7349590.0827483.1.3局部莫兰指数自相关分析食管癌有11个高－高值区域，主要集中在涵江区的大部分乡镇，分别为：涵江区庄边镇、白沙镇、新县镇、梧塘镇、江口镇、萩芦镇、白塘镇、国欢镇、涵东街道、涵西街道、三江口镇（表2.3,图2.1-a,图2.1-b）。胃癌有8个高－高值区域，主要集中在涵江区中部和南部乡镇，分别为：涵江区白沙镇、梧塘镇、江口镇、萩芦镇、白塘镇、国欢镇、涵东街道、涵西街道；7个低－低值区域，主要集中在福清市内陆乡镇，分别为：福清市镜洋镇、音西街道、石竹街道、宏路街道、玉屏街道、龙山街道、阳下街道。结直肠癌有8个高－高值区域，主要集中在涵江区中部和南部乡镇，分别为：涵江区白沙镇、梧塘镇、江口镇、萩芦镇、国欢镇、涵东街道、涵西街道、三江口镇；1个高－低值区域，为福清市南岭镇；6个低－低值区域，主要集中在福清市和长乐市部分乡镇，分别为：福清市镜洋镇、音西街道、石竹街道、长乐市潭头镇、金峰镇、湖南镇。32 福建医科大学硕士学位论文肝癌有11个高－高值区域，主要集中在涵江区部分乡镇和福清市南部沿海乡镇，分别为：涵江区白沙镇、涵东街道、涵西街道、白塘镇、国欢镇、江口镇、福清市港头镇、三山镇、高山镇、沙埔镇、东瀚镇；1个低－高值区域，为涵江区大洋乡；8个低－低值区域，主要集中在福清市内陆乡镇，分别为：福清市镜洋镇、音西街道、石竹街道、宏路街道、玉屏街道、龙山街道、阳下街道、龙江街道。表2.3长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤局部莫兰指数分析结果癌种高－高值区域高－低值区域低－高值区域低－低值区域食管癌11个乡镇///胃癌8个乡镇//7个乡镇结直肠癌8个乡镇1个乡镇/6个乡镇肝癌11个乡镇/1个乡镇8个乡镇33 福建医科大学硕士学位论文图2.1-a长乐市、涵江区和福清市食管癌和胃癌局部莫兰指数可视化结果34 福建医科大学硕士学位论文图2.1-b长乐市、涵江区和福清市结直肠癌和肝癌局部莫兰指数可视化结果3.1.4局部G统计量指数自相关分析35 福建医科大学硕士学位论文食管癌冷点3个，分别为：长乐市吴航镇、金峰镇、古槐镇；热点1个，为涵江区大洋乡（表2.4，图2.2-a,图2.2-b）。胃癌冷点4个，分别为：福清市镜洋镇、东张镇、龙田镇、江镜镇；热点2个，为涵江区庄边镇、新县镇。结直肠癌冷点6个，分别为：福清市镜洋镇、石竹街道、长乐市潭头镇、梅花镇、文岭镇、鹤上镇；热点1个，为涵江区庄边镇。肝癌冷点1个，分别为：福清市东张镇；热点2个，为福清市港头镇、涵江区江口镇。表2.4长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤局部G统计量分析结果癌种冷点热点食管癌3个乡镇1个乡镇胃癌4个乡镇2个乡镇结直肠癌6个乡镇1个乡镇肝癌1个乡镇2个乡镇36 福建医科大学硕士学位论文图2.2-a长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤局部G统计量可视化结果37 福建医科大学硕士学位论文图2.2-b长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤局部G统计量可视化结果38 福建医科大学硕士学位论文3.2空间扫描分析利用SaTScan软件分别对2007-2011年长乐市、2010-2012年涵江区和2010-2012年福清市各乡镇的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌发病率进行扫描统计分析（表2.5）。有统计学意义（P<0.05）的结果有：长乐市胃癌和肝癌风险区域为东北部乡镇，结直肠癌为西北部乡镇；涵江区胃癌风险区域为白塘镇；福清市食管癌风险区域为中北部内陆乡镇，胃癌、结直肠癌和肝癌风险区域主要集中在东南部沿海乡镇（图2.3-a,图2.3-b,图2.3-c）。表2.5长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤空间扫描分析结果县（市区）癌种实际例数期望例数RRP值聚集区域长乐市食管癌4327.451.650.0820鹤上镇胃癌11491055.571.190.0014梅花镇,文岭镇,金峰镇,潭头镇,湖南镇,漳港镇,猴屿乡,鹤上镇,文武砂镇肝癌531476.301.250.0130湖南镇,漳港镇,金峰镇,文岭镇,梅花镇,文武砂镇,鹤上镇,潭头镇结直肠癌252207.171.530.0004营前街道,首占镇,航城街道,吴航街道,玉田镇,古槐镇,罗联乡,猴屿乡,鹤上镇涵江区食管癌10283.661.280.3160江口镇胃癌176138.441.310.0100白塘镇肝癌7151.571.430.0720涵东街道结直肠癌153132.851.270.2860秋芦镇,梧塘镇,国欢镇,涵东街道,涵西街道福清市食管癌265174.411.95<0.0001阳下街道,音西街道,玉屏街道,龙山街道,龙江街道,石竹街道胃癌890752.131.40<0.0001三山镇,高山镇,港头镇,沙埔镇,龙田镇,江镜镇,东瀚镇,海口镇,城头镇肝癌1057755.062.24<0.0001高山镇,三山镇,沙埔镇,东瀚镇,港头镇,江镜镇,龙田镇,江阴镇,海口镇结直肠癌488399.081.51<0.0001三山镇,高山镇,港头镇,沙埔镇,龙田镇,江镜镇,东瀚镇,海口镇,城头镇39 福建医科大学硕士学位论文图2.3-a长乐市主要消化道肿瘤风险分布图40 福建医科大学硕士学位论文图2.3-b涵江区主要消化道肿瘤风险分布图41 福建医科大学硕士学位论文图2.3-c福清市主要消化道肿瘤风险分布图42 福建医科大学硕士学位论文4讨论本次研究选择长乐市、涵江区和福清市作为研究区域，主要基于以下考虑：一是三个县（市、区）为肿瘤登记地区，开展人群为基础的恶性肿瘤随访工作，掌握了恶性肿瘤发病数据和人口资料；本研究采集数据年份为3~5年，在一定程度保证发病率相对稳定。二是三个县（市、区）在空间位置上是连续的，以乡镇为单位，涉及54个面积单元，能满足地理空间分析对要素的要求。三是三个县（市、区）覆盖人口约238万，约占全省肿瘤登记地区总人口的34.80%，有一定的代表性。4.1长乐市、涵江区和福清市主要消化道肿瘤空间分布特点疾病的分布特征与一定地域空间的环境生态密切相关[27]，且知晓疾病的分布特征有利于疾病的防治工作。采用空间统计相关方法可以分析肿瘤的空间分布规律性和聚焦性，解决如何测量聚焦程度的问题[28]。地理学的一个基础概念为，相邻的地理实物通常比距离遥远的实物拥有更多的相似性，可用“地理学第一定律”来解释[29]。80%的流行病学研究资料都具有空间属性。因此，可采用空间统计学方法对疾病的空间数据进行分析。本研究运用全局莫兰指数自相关分析研究区域以乡镇为单位的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的发病率，莫兰指数结果为0.63~0.94，P值均<0.01，有统计学意义。显示上述研究区域范围内食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌呈现聚集性分布。全局G统计量分析结果，表明食管癌、胃癌、结直肠癌G统计量均>0，P值均<0.01，有统计学意义。显示上述研究区域范围内食管癌、胃癌、结直肠癌存在高值聚集现象。同时利用局部莫兰指数进一步自相关分析，结果发现：食管癌有11个高－高值区域，主要集中在涵江区大部分乡镇；胃癌和结直肠癌有8个高－高值区域，主要集中在涵江区中部和南部乡镇；肝癌有11个高－高值区域，主要集中在涵江区部分乡镇和福清市南部沿海乡镇。局部G统计量的自相关分析后显示：食管癌有3个冷点和1个热点；胃癌有4个冷点和2个热点；结直肠癌有6个冷点和1个热点；肝癌有1个冷点和2个热点。通过SaTScan软件分别对相应年份长乐市、涵江区和福清市各乡镇的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌病例数进行扫描统计分析，结果是：长乐市胃癌和肝癌风险区域为东北部乡镇，结直肠癌为西北部乡镇；涵江区胃癌和肝癌风险区域各为一个乡镇，43 福建医科大学硕士学位论文分别是白塘镇和涵东街道，结直肠癌为南部一些乡镇；福清市食管癌风险区域为中北部内陆乡镇，胃癌、结直肠癌和肝癌风险区域主要集中在东南部沿海乡镇。上述基于GIS对该区域主要消化道肿瘤发病率的空间自相关分析及空间扫描分析，比传统的基于频数表的描述性流行病学方法更能直观、清晰、准确地反映三个地区主要消化道肿瘤的地理空间分布情况及聚集特征。研究结果显示，消化道恶性肿瘤在地理空间上呈现非随机分布，不同癌种都有其独特的热点、冷点以及发病率高低交错的聚集区域。癌症的这种空间分布模式与自然地理环境、人群遗传背景、病原体感染及行为生活方式等多种因素有关，空间分析结果为验证已知病因、提出新的病因假设提供了重要的帮助。例如，既往研究发现，居住于沿海半岛和岛屿地区的人群，由于乙肝病毒感染、食品黄曲霉毒素污染等原因导致肝癌高发。本研究结果也显示，肝癌的高-高自相关区域、空间扫描聚集区域均位于沿海，如福清龙田-高山镇半岛、涵江区沿海乡镇，与既往研究一致。提示该地区肝癌防控中仍需做好降低乙肝发病率、改水改粮等措施。随着社会发展，不良行为生活习惯逐渐成为癌症发生的重要病因。消化道肿瘤的行为危险因素主要有吸烟、饮酒、经常食用腌制或熏制食品、油炸食品[30-33]。掌握该区域消化道肿瘤地理空间分布规律后，可以对高-高聚集区与低-低聚集区或热点与冷点之间开展有关的病例对照研究、队列研究和生态学研究[34]，对居民吸烟、饮酒、饮食习惯、身体活动、环境污染等因素分别进行调查分析，找到空间聚集的主要原因，并相应采取有效的干预措施。除了探索癌症病因之外，恶性肿瘤高风险聚集区域的识别还能够为恶性肿瘤的二级预防工作提供重要参考。美国学者在2011-2014年应用GIS技术探测出宫颈癌、晚期结肠癌发病的高风险区域和人群，并在该区域内开展了针对性的癌症早期筛查，取得了一定成效[35,36]。癌症的早诊早治是我国恶性肿瘤防控中的一项重要措施，福建省也在一些癌症高发区设立了癌症早期筛查项目点。但是，随着社会发展和病因模式的改变，恶性肿瘤的分布特征也在不断变化。长乐市在过去一直是全国胃癌发病率最高的地区之一，但本次空间自相关结果显示涵江区出现胃癌、食管癌的发病热点和高－高聚集区域，提示癌症地理分布可能发生了改变。今后的癌症早期筛查工作的选点、实施如能参考本研究的空间统计分析结果，可以在乡镇尺度上精确定位高风险区域和人群，增加癌症筛检试验如消化内镜检查的阳性预测值，提高筛查的成本-收益。44 福建医科大学硕士学位论文4.2空间统计方法的应用和比较本研究的另一个特色是多种空间统计学方法在癌症流行病学研究中的联合应用与比较。莫兰指数和G统计量空间自相关基于乡镇多边形数据，根据各乡镇距离、形状、癌症发病率计算全局和局部自相关指数，再根据局部指数大小生成空间自相关模式图。SaTScan空间扫描则是基于乡镇中心点的经纬度坐标数据，根据各点距离、癌症发病数和总人口数，利用不同大小的“正圆形”窗口扫描研究区域，不断对比扫描圈内外的发病率差异，计算RR值，并用蒙特卡洛随机抽样来估计检验统计量和P值。虽然两种方法的原理、计算和空间可视化方式不同，但其目的都是发现恶性肿瘤的高风险聚集区域，适用于疾病的流行病学研究。而两种方法的适用条件、计算方式的差异也在研究中形成了一定互补。空间自相关要求基础地理数据包含若干个空间相邻接的多边形，如县、乡镇的地理边界。并且，根据ArcGIS软件的要求，大于30个多边形才能保证足够的统计效能。因此，空间自相关分析适合在具备完善行政区划数据的、范围较大的研究现场中探索疾病的分布模式。本研究在长乐市、福清市和涵江区包含54个乡镇多边形的连续空间范围中进行四种消化道癌症的空间自相关分析，能够从宏观上观察、对比三个地区的肿瘤高风险和低风险区域，同时还能发现一些风险交错的聚集模式，如高－低、低－高区域，为深入研究病因和干预策略提供了思路。但是，空间自相关分析也有一些缺点。首先，空间自相关分析得出的是较大范围的聚集模式，往往突出的是发病率最高和最低的区域，而发病率处于中间区域的内部聚集模式则无法观察，如本研究中长乐市胃癌、肝癌的内部聚集模式在莫兰和G统计量分布图中均呈现空白。其次，空间自相关需要较大的研究范围，如30个以上的乡镇、县区。这些地区的肿瘤登记数据年份跨度、质量可能各异，合并后的数据可比性受到一定限制。SaTScan空间扫描模型和软件由哈佛学者MartinKulldorff开发，对基础地理数据的要求较低，只需具备研究现场不同行政区域的地理位置坐标、区域疾病发病数和人口数就能运行程序。这种方法特别适用于研究现场地理数据库尚不完善时的快速性研究，县或乡镇的地理位置坐标甚至可以直接从网络地图如高德、百度中获取。SaTScan空间扫描的另一个优点其基于空间点模式的计算方法，可灵活运用于探测县、乡镇、行政村，甚至更小的街区尺度的疾病聚集圈。本研究分别在长乐市、福清市和涵江区三个独立的空间范围中探测出消化道癌症的可能聚集区域（Most-likelyCluster）,为当地疾控机构的防治工作提供了切实依据。SaTScan的一个缺点是其固定的“圆形”扫描窗口，只能发现圆形聚集区，无法探测到实际中不规则的肿瘤聚集45 福建医科大学硕士学位论文区域。另外，空间扫描只能得出聚集圈中心位置、聚集半径、RR值等统计量，无法像莫兰和G统计量空间自相关那样进一步识别不同聚集模式、生成肿瘤分布“热图”。综上所述，在肿瘤空间流行病学中需灵活运用2种不同的空间分析方法，加以整合和比较，并在后一步工作中深入现场收集能够解释空间分布结果的资料，从单纯的空间分布描述发展到病因推断、指导实际防控工作。此外，不同空间分析方法的适用性也值得进一步研究。王培安[37]等在浙江省工业从业人员聚集性的研究中发现，空间扫描模型在尺度选择、尺度转换方面比空间自相关模型更有优势。但不同学科、不同疾病的空间统计模型的选择可能有所不同，需要在后续研究中不断探讨。4.3研究中的不足本论文研究有以下3点不足之处：1）本研究未能收集到研究现场各乡镇的分年龄组人口数据，在空间绘图、分析中仅使用了恶性肿瘤的粗发病率，其高低易受各地区人口老龄程度的影响。若能掌握以乡镇为单位的分年龄组人口数据，进行发病率的标准化处理，能够消除年龄所致的混杂因素。2）肿瘤发病率计算一般以10万人口作为基数。本研究现场大部分乡镇人口数为2~3万，数量偏少，相邻年份之间肿瘤发病水平波动较大。本次研究采集肿瘤病例数据的年份仅为3~5年，时间跨度较短，待后续收集更多年份数据进行时空分析，可能更能反映研究区域消化道肿瘤时空动态变化。3）福建省肿瘤登记工作自2008年开始规范化开展，监测点和监测年份都在逐步增加之中，能够形成连续空间区域的监测点数量仍较少，本研究仅纳入3个监测点进行分析。随着肿瘤登记点的增加，今后可以进行更大范围、年份跨度更长的空间流行病学研究，为福建省肿瘤防治工作提供更科学、准确的研究结果。5小结研究区域长乐市、涵江区和福清市的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的发病呈现空间聚集性分布。基于GIS对该区域主要消化道肿瘤发病率的空间自相关分析及空间扫描分析，比传统的基于频数表的描述性流行病学方法更能直观、清晰、准确地反映三个地区主要消化道肿瘤发病率的地理空间分布情况及聚集特征。莫兰与G统计量空间自相关和SaTScan空间扫描，两种方法的原理、计算和空46 福建医科大学硕士学位论文间可视化方式不同，但其目的都是发现恶性肿瘤的高风险聚集区域，适用于疾病的流行病学研究。在肿瘤空间流行病学中需灵活运用两种不同的空间分析方法，加以整合和比较，并在后续工作中深入现场收集能够解释空间分布结果的资料，从单纯的空间分布描述发展到病因推断、指导实际防控工作。47 福建医科大学硕士学位论文总结研究区域主要消化道肿瘤流行特点为：长乐市胃癌高发和食管癌低发并存；涵江区表现为胃癌显著高发；福清市则以胃癌和肝癌为主，但没有明显高发。研究区域长乐市、涵江区和福清市的食管癌、胃癌、结直肠癌和肝癌的发病呈现空间聚集性分布。基于GIS的空间自相关分析及空间扫描分析，比传统的基于频数表的描述性流行病学方法更能直观、清晰、准确地反映疾病的地理空间分布情况及聚集特征。在疾病空间流行病学中需灵活运用两种不同的空间分析方法，加以整合和比较，并在后续工作中深入现场收集能够解释空间分布结果的资料，从单纯的空间分布描述发展到病因推断、指导实际防控工作。48 福建医科大学硕士学位论文参考文献[1]WorldHealthOrganization.GLOBOCAN2012:EstimatedCancerIncidence,MortalityandPrevalenceWorldwidein2012[EB/OL].http://globocan.iarc.fr/Pages/fact_sheets_cancer.aspx,2016-3-8.[2]ParkinDM,BrayF,FerlayJ,etal.Estimatingtheworldcancerburden:globocan2000[J].InternationalJournalofCancer,2001,94(2):153-156.[3]陈万青.中国恶性肿瘤的动态变化[J].科技导报,2014,32(26):65.[4]陈万青,郑荣寿,张思维,等.2012年中国恶性肿瘤发病和死亡分析[J].中国肿瘤,2016,25(1):4-6.[5]杨玲.国际与国内肿瘤登记概况[J].中国肿瘤,2005,14(12):772-775.[6]全国肿瘤防治研究办公室,卫生部卫生统计信息中心,全国肿瘤登记中心.中国肿瘤登记工作指导手册[M].北京:中国协和医科大学出版社,2004.1-36.[7]应敏刚.2015年福建省恶性肿瘤报告[M].福州:福建科学技术出版社,2015.20.[8]陈万青,郑荣寿,张思维,等.2012年中国恶性肿瘤发病和死亡分析[J].中国肿瘤,2016,25(1):4-6.[9]项永兵.消化道恶性肿瘤的流行与现状[J].肿瘤,2002,22(4):336.[10]陈建顺.长乐市胃癌高发现场建设及其成效[J].中国慢性病预防与控制,2002,10(3):129.[11]AhmedinJemal.GlobalCancerStatistics[J].CA-acancerjournalforclinicians,2011,61(2):69-90.[12]FreddieBray.GlobalcancertransitionsaccordingtotheHumanDevelopmentIndex(2008-2030):apopulation-basedstudy[J].LancetOncology,2012,13(8):790-801.[13]詹思延.流行病学(第六版)[M].北京:人民卫生出版社,2008.56.[14]BriggsDJ,ElliottP.Theuseofgeographicinformationsystemsinstudiesonenviromentandhealth[J].WorldHealthStatistQuart,1995,48(2):85-94.[15]ClarkeKC,McLaffertySL,TempalskiBJ.Onepidemiologyandgeographicinformationsystems:areviewanddiscussionoffuturedirections[J].EmergingInfectDisease,1996,2(2):85-92.[16]周晓农,杨国静,杨坤,等.中国空间流行病学的发展历程与发展趋势[J].中华流行病49 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福建医科大学硕士学位论文[32]辛磊,柏愚,李兆申.结直肠癌危险因素研究进展[J].ChineseJournalofPracticalInternalMedicine,2014,34(12):1214-1216.[33]苗艳艳,孔心涓,田字彬.原发性肝癌危险因素及其致癌机制的研究进展[J].青岛大学医学院学报,2012,48(1):91-92.[34]戚晓鹏,周脉耕,胡以松,等.应用地理信息系统探测消化道癌症死亡率空间聚集性[J].地理研究,2009,29(1):182.[35]RecindaL.Sherman,KevinA.Henry,StaceyL.etal.ApplyingSpatialAnalysisToolsinPublicHealth:AnExampleUsingSaTScantoDetectGeographicTargetsforColorectalCancerScreeningInterventions[J].PreventingChronicDisease,2014,11(3):E41.[36]MJHorner,SFAltekruse,ZZou.etal.U.S.GeographicDistributionofPrevaccineEraCervicalCancerScreening,Incidence,Stage,andMortality[J].CancerEpidemiologyBiomarkers&Prevention,2011,20(4):591-599.[37]王培安,罗卫华,白永平.基于空间自相关和时空扫描统计量的聚集比较分析[J].人文地理,2012,27(2):119-127.51 福建医科大学硕士学位论文综述地理信息系统及其在中国恶性肿瘤流行病学的应用1前言流行病学重要内容是描述疾病在不同人群、时间和空间分布，并通过对疾病“三间”分布的分析，探索疾病的病因或危险因素，从而采取可能的预防与控制策略与措施。据估计，80%的流行病学研究资料都具有空间属性。流行病学研究中应用地图和空间分析，具有非常悠久的历史[1-2]。历史上第一次将地图和空间分析相结合用于疾病流行病学研究的例子至少可追溯到1854年，当时伦敦霍乱暴发，内科医生John通过分析所绘制的包含病例发生地和死亡人数以及水源分布的地图，最终找出霍乱疫情的源头，有效控制了霍乱的进一步蔓延，这可以说是空间技术和疾病流行病学研究相结合的第一个典型案例。随着地理信息系统（GeographicInformationSystem，GIS）及其相关分析技术日益发展和推广使用，能较好地处理复杂地理信息和提供强大空间数据分析功能，为流行病学开辟新的方法和途径，在传染病流行病学、地方病流行病学和慢性病流行病学等方面得到广泛应用。本文就GIS技术及其在中国恶性肿瘤流行病学的应用综述如下。2GIS技术2.1GIS定义当前关于地理信息系统的定义有多种，在此可定义：以空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，对空间相关数据进行采集、管理、操作、分析、模拟和显示，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间和动态的地理信息，为研究和决策服务而建立起来的计算机系统[3]。地理信息系统是一种决策支持系统，既是一门学科，同时也是一个技术系统[4]。GIS起源于20世纪60年代，为了处理大量的土地和环境数据，加拿大的Roger和美国的Duane从不同角度提出了GIS，1972年第一个具有实用价值的GIS—加拿大地理信息系统(CanadaGeographicInformationSystem，CGIS)全面投入运行和使用[3]。随着计算机技术的不断进步，GIS技术得到了快速的发展和应用。加拿大、美国、瑞典、日本、德国等欧美发达国家都发展了自己的GIS，涌现出了ARC／INFO、52 福建医科大学硕士学位论文TIGRLS、GENAMAP、MapInfo等一批优秀软件。至今GIS已广泛应用在与地理空间属性相关的各个领域，如城市规划、城市交通、环境监测、民政救灾、医疗保健等。2.2GIS构成根据上述定义，地理信息系统包括存储空间信息及其属性的数据库。所有数据必须转换成数字化形式才能进行分析。空间信息数据库又称地图数据、图形数据、空间信息，描述的是地理空间实体的位置、大小、形状、方向等几何特征，以及与相邻物体的拓扑关系。常以抽象的点、线、面(多边形)3个基本特征来表示，如点可以代表居民居住点、消防栓、水井、医院、单个病例等；面可以表示行政区划、土壤利用图、媒介孽生地等；线可以表示河流、道路或管网等。而各空间相邻实体的拓扑关系，即点、线、面三类实体的关系组合，以表示实体间的相邻性、连接性、闭合性和一致性等，是地理空间数据处理的依据。空间数据可以通过数字化系统采集普通地图(如交通图、水系分布图、政区图等)上的数据(如图形、图标等)而获得，如用人工手扶数字化、地图扫描矢量化等方式，也可以利用遥感图像数字化或用全球定位系统(GlobalPositionSystem，GPS)野外实地测量等。属性数据库则是定义空间数据或特征所表示的内容。描述该空间现象的其他特征，如地形地貌、温湿度、降雨量、土地利用、居住人口、动植物种类及其密度等。属性数据可以利用实地调查或测量的数据或通过卫星遥感等获得的图像信息。2.3GIS功能作为自动信息处理和分析系统，GIS具有以下几大功能：（1）数据采集；（2）数据整理；（3）数据存储；（4）数据查询；（5）空间分析；（6）结果展示。空间分析是GIS核心功能。GIS系统提供的数据管理及分析功能，不但能对图形数据点、线、面和其属性数据进行增加、删除、修改、查询等基本操作。还能够将属性数据有机地与反映地理位置的图形信息结合起来进行空间分析，使用户可以从已知的地理数据中得出隐含的重要结论，这对于许多应用领域是至关重要的[5]。目前，GIS对数据进行空间分析和处理的方法很多，主要包括[6]：（1）空间操作，如图形数据的并、交、差运算，缓冲区的产生、计算与选择；（2）空间统计分析，主要描述和分析空间数据的关系，如空间自相关分析；（3）空间模型，注重于空间现象、空间结构、空间关系和空间位置的分析，如网络分析和水系生成等；（4）空间表现和空间可视化，53 福建医科大学硕士学位论文侧重于表达空间信息；（5）空间数据库管理包括空间数据库设计、空间数据结构和空间查询；（6）空间模型库管理，包括为空间决策系统提供模型的管理。GIS的最大特点在于空间数据库的建立、空间数据分析和基于地图的可视化信息查询、统计和检索。3GIS在中国恶性肿瘤流行病学中的应用GIS技术在不断发展和完善，已在国内外得到越来越多的关注和应用，GIS的成功应用得益于空间分析模型的研究和设计。国内GIS主要应用于传染病与寄生虫病等这些与地理因素高度相关的研究领域[7]。近年来，国内不少研究人员将GIS技术运用到恶性肿瘤流行病学，描述恶性肿瘤流行的地理分布特征，探寻恶性肿瘤与环境危险因素之间的关系。3.1应用GIS研究恶性肿瘤的空间分布特征GIS强大功能在于能够将地图与数据联系起来，建立各种地理对象的拓扑关系，进行空间分析，为研究疾病分布、流行强度监测提供了强有力的工具，为进一步研究防治对策提供了十分重要的论据[8]。戚晓鹏、周脉耕[9]等研究者采用GIS软件的统计分析中的Voronoi多边形方法处理技术以及全局空间自相关和空间热点探测的方法，通过绘制空间自相关系数图，描述不同空间尺度与消化道癌症死亡率自相关系数之间的关系。结合空间探测技术和癌症死亡率分布特点，确定空间探测的合理参数，应用地理信息系统，对消化道癌症在研究区的空间聚集热点进行探测。结果发现，研究区在4300m尺度存在有意义的显著空间正自相关，探测到3个消化道癌症高值聚集区，共58个村。该研究中引入空间权重矩阵的概念，弥补传统统计学缺乏空间信息和空间关联的缺陷，为引起消化道癌症高发的危险因素探寻提供线索，是传统统计学的必要补充。曲宸绪等[10]利用20世纪90年代的全国死因抽样调查数据，根据中国1964年人口年龄分布计算标准化死亡率，以中国20世纪90年代数字地图为背景，在Arcview软件支持下，利用反距离权重内插法(inversedistanceweighted，IDW)预测非采样地区的死亡率，绘制肿瘤死亡分布地图。采用IDW绘制的20世纪90年代男性食管癌地区分布预测地图填补了空白区域，高发区、低发区显示完整，地图所示与我国食管癌分布特点基本一致，可清楚地看到高发区位于河南、河北、山西三省交界处，江苏省北部及部分沿海地区。鼻咽癌高发区域为广东省中部，其次为广西壮族自治区南54 福建医科大学硕士学位论文部及海南省南部。可见利用IDW根据抽样区域数据预测其他区域数据，实现用抽样数据绘制全国肿瘤分布地图，结果较为准确地反映了中国1990年代肿瘤的地理分布和区域性集中趋势。利用肿瘤发病数据绘制癌症分布地图，通过比较不同地区的数据可以发现某些区域的癌症发病率增高，但这些现象可能只是偶然的，只有当它在统计学上呈现显著时，才会引起人们的关注和研究。为了减少肿瘤空间数据处理时各种混杂因素的影响，避免生态学分析中整合的暴露因素对结果解释产生的偏倚，有学者认为在利用GIS进行肿瘤分布的可视化绘图时需要符合数据处理的基本原则，遵循统一的地理编码方法，并探索使用一些特殊的统计学方法针对肿瘤的空间数据进行处理[11-12]。3.2应用GIS研究恶性肿瘤相关危险因素肿瘤的发生除了与遗传、不良生活方式和职业危害等重要因素的影响有关外，还与外界生活地理环境、微小气候和受到各种有毒、有害物质的严重污染等有关[13]。采用GIS，可以将空间地理环境中存在的影响因素与恶性肿瘤空间分布数据结合，通过空间分析软件，寻找其中相关危险因素，为恶性肿瘤危险因素的研究提供新的研究角度。3.2.1应用GIS在地理微环境方面的研究吴库生[14]等研究人员在GIS软件ArcInfo9.0中建立广东省食管癌死亡率GIS数据库，并与广东省电子地图连接。利用空间分析法提取广东省分县的气候等地理环境数据，对食管癌死亡率与相应地区的地理环境数据进行等级相关分析及多元回归分析。发现该省食管癌发病具有明显的地区聚集性，年平均降水量、年平均最低气温、平均海拔、风速以及植被指数等因素与该省食管癌的分布有一定的关系。进一步将危险因素缩小到土壤与植被方面，对比分析广东省食管癌高、低发地区土壤与植被，通过叠加分析获得广东省土壤与植被类型数据[15]，运用空间查询方法获取该省食管癌死亡率最高与最低的10个地区，进行Spearman等级相关分析，结果提示食管癌的发病与所处地区土壤有机碳密度具有一定相关性，这给今后的进一步研究提供依据。吴库生等[16]在之前研究的基础上，将研究范围由广东省扩大到全国，在地理信息系统(GIS)及遥感(RS)支持下探讨中国1/10人口抽样地区食管癌死亡率与气候、地理等空间环境因素之间的关系。对死亡率与相应地区空间环境因素进行Spearman等级相关分析;对环境数据进行因子分析后与死亡率数据进行多元逐步回归分析。研55 福建医科大学硕士学位论文究发现，食管癌高发区处于相对干旱的地区，夏季植被覆盖率相对较低，月平均风速偏大，特别是6、8和12月份的平均风速明显大于低发区。覃玉等人[17]通过ArcView30a软件建立江苏省肝癌流行病学GIS数据库，探讨了江苏省肝癌与地理因素之间的流行病学关系。研究发现，江苏省肝癌的高发地区局限于江苏省中部的沿海地区；肝癌死亡率随海拔高度的增加而降低，而与温度、降雨量、地面蒸发量呈显著正相关。3.2.2应用GIS在大气污染方面的研究陆应昶等[18]探讨肺癌死亡和大气污染程度之间的关系。收集江苏省1996年～1998年间肺癌死亡资料和同期的空气质量资料，利用地理信息系统的空间预测功能，分别作出江苏省肺癌死亡和大气污染情况的空间地理分布图，并在此基础上作相关分析。结果发现在大气污染严重的地区，肺癌死亡率也较高;经统计学分析发现预测的各地区NOx浓度和肺癌标化死亡率之间相关有显著性。3.3GIS在恶性肿瘤监测中的应用天津市卫生防病中心宋桂德和天津市环境科学研究院黄浩云等人[13]应用电子计算Mapinfo（地图信息）软件，采用数字化图形方式制作天津市街道和乡镇的电子行政区划图；建立分街道和乡镇的肿瘤流行病学信息专用数据库，确定相关指标；定义图形区域与数据库的联系，确定图形选择方式。开发成的天津市多维肿瘤流行病学与电子地理信息系统，能直观、快速、准确、清晰地反映肿瘤流行趋势、水平、变化规律和地理分布。该系统也可用于其他省份和地区建立恶性肿瘤监测网络，能及时反映当地肿瘤流行形势。4GIS在流行病学领域的二次开发随着GIS应用领域的扩展，针对医学领域的GIS应用开发也在不断提升。美国疾病预防控制中心流行病学项目办公室开发的EpiMap软件即是为公共卫生专业人员研制的处理公共卫生数据的应用型GIS。EpiMap是一个可在单个微机上运行的利用地图或其他图形显示数据的制图软件，它可以将疾病分布数据与地理边界文件结合建立地图。WHO／UNICEF联合开发HealthMapper应用软件就是基于MapObject，采用组件式集成二次开发方式开发的公共卫生制图系统，它为公共卫生用户提供了一种“数字化”数据库的标准，该数据库包括了大多数公共卫生用户考虑到的诸如边界地图、环境因素(如湖泊、江河、海拔)和关于基本人口卫生状况、学校和水系等重要信56 福建医科大学硕士学位论文息，而且界面友好。GIS的开发平台及应用型GIS的集成二次开发，使原本较复杂的GIS软件操作技术变得简单易行，从而能够促进GIS技术在流行病学领域进一步应用[19]。5结语数字地球战略的实施和空间信息基础设施的建设，使我们能够快速获取和掌握自然以及社会经济等大量数据信息，从而客观上促进了空间分析技术的发展及其在各个领域的应用[20]。但目前GIS技术在恶性肿瘤流行病学中的应用还处于起步阶段，存在着一些不足和困难。一是目前主要应用于空间分布特征和地理空间相关危险因素方面的研究，尚未应用于干预方法研究以及防治效果的评价。二是空间统计分析技术是从地理学研究发展而来，对疾病的描述还存在缺陷。特别突出的一点是疾病的量化(或属性值)目前都基于行政划分单元，如发病率等，是按某一行政区域的人口数计算而来，而疾病分布则更重要的是基于各种自然和人文环境的地理分布，这一矛盾突出地影响了疾病空间流行病学分布的研究[21]。三是医学领域中尚未普及GIS及其空间分析技术方法，地理环境数据共享的可及性和便利性不够高，这也在一定程度上限制GIS技术在医学领域的运用和发展。不过，21世纪是信息时代，GIS可以处理海量数据，和空间数据分析结合，决定了其在分析疾病地理分布模式和社会、自然环境条件关系中的核心作用，作为疾病预防和干预决策支持系统的核心，其潜力是不可替代的[22]。随着GIS集成二次开发水平的提高，空间统计分析理论的成熟，GIS技术在中国恶性肿瘤流行病学工作中的利用会日趋完善。57 福建医科大学硕士学位论文参考文献[1]BriggsDJ,ElliottP.Theuseofgeographicinformationsystemsinstudiesonenviromentandhealth[J].WorldHealthStatistQuart,1995,48(2):85-94.[2]ClarkeKC,McLaffertySL,TempalskiBJ.Onepidemiologyandgeographicinformationsystems:areviewanddiscussionoffuturedirections[J].EmergingInfectDisease,1996,2(2):85-92.[3]陈述彭,鲁学军,周成虎.地理信息系统导论[M].北京:科学出版社,1999.5.[4]GravesBA.Integrativeliteraturereview:areviewofliteraturerelatedtogeographicalinformationsystems,healthcareaccess,andhealthoutcomes[J].PerspectivesinHealthInformationManagement,2008,5(7):11.[5]韩光红,张习坦.地理信息系统及其在流行病学中的应用[J].中华流行病学杂志,2001,22(1):65-67.[6]徐德忠,张治英.地理信息系统及其流行病学应用[J].中国公共卫生,2004,20(8):1022-1024.[7]邬伦,刘瑜,张品,等.地理信息系统一原理、方法及应用[M].北京:科学出版社,2001.3-22.[8]陈宝,况荣华,曹飞,等.地理信息系统在疾病危险因素研究中的应用[J].南昌大学学报（医学版）,2014,54(2):89-92.[9]戚晓鹏,周脉耕,胡以松,等.应用地理信息系统探测消化道癌症死亡率空间聚集性[J].地理研究,2010,29(1):181-187.[10]曲宸绪,姜勇,武燕萍,等.使用反距离权重内插法绘制中国1990年代肿瘤分布地图[J].中华流行病学杂志,2006,27(3):230-233.[11]BrewerCA.BasicmappingprinciplesforvisualizingcancerdatausingGeographicInformationSystems(GIS)[J].AmericanJournalofPreventiveMedicine,2006,30(2):S25-36.[12]BenderAP,WilliamsAN,SolerJ,etal.Anonparametricapproachfordeterminingsignificanceofcountycancerratescomparedtotheoverallstaterate:illustratedwithMinnesotadata[J].ScandinavianJournalofImmunology,2012,23(6):791-805.[13]宋桂德,黄浩云,李芮,等.地理信息系统在肿瘤流行病学中的应用[J].中国慢性病预58 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福建医科大学硕士学位论文致谢在研究生课程班学习期间，学到了丰富的专业知识，锻炼了自己的思维能力，提升了自身素质。本课题是所有关心和帮助过我的老师、家人和同学共同努力的成果。值此论文完成之际，谨以此文来表达我衷心感谢！首先，衷心感谢导师吴思英教授对我的悉心教育与指导！导师和蔼可亲、平易近人的为人态度，认真严谨、一丝不苟的处事风格值得我受益终生。吴老师不仅教会了我做科研，也教会了我做人，是我终身学习的榜样。同时，衷心感谢陶韬老师热心指点与传授！陶老师创新的能力，开放的思维，深厚的造诣让我受益匪浅，终生难忘。感谢胡志坚教授、田俊教授、蔡琳教授、吴彬教授、何宝昌副教授在开题时提出的宝贵建议！感谢公共卫生学院全体老师在课题班学习、课题研究过程中给予的无私帮助和精心指导！感谢长乐市肿瘤研究所、涵江区疾病预防控制中心和福清市疾病预防控制中心在肿瘤登记数据收集和现场调查给予莫大的支持！感谢我的家人，我的步步成长与你们的支持和理解分不开。你们永远是我前进的动力。当整篇论文最后一个句号划下去的时候，这不仅仅是我近年来研究生课程班学业的结束，更是一个新起点，更是我用所学的知识回报社会、回报家人的开始！60
