成果簡介

癌症監測的重要性

自1982年迄今,癌症連續37年為我國十大死因之首,影響病人與家人之生活,更深深影響我國的競爭力,因此,癌症防治是當前重要之公共衛生議題,持續地癌症監測,可做為未來癌症政策制定之重要參考。

我們針對台灣常見之癌症,利用國際間常用且較新的方法,計算癌症發生率及淨存活率,並與國際發表之結果進行比較,進行長期之監測,目前我們完成乳癌不同年齡世代之發生率及與美國的結果比較[1](經費來源為衛福部推動之第二期癌症研究計畫),以及二十種常見癌症的存活率統計[2],期望對於降低國人癌症負擔,以及降低癌症死亡率相關之研究或防治措施有所幫助。

監測結果

  1. 乳癌發生率:
    1. 不同出生世代在各診斷年齡層乳癌發生率之趨勢 前往互動式主題區

      在台灣(圖A)最左邊的曲線(淺紫色),是1956年出生的人從35歲到55歲的20年間的乳癌發生率,這些發生率從約35歲時的每十萬人年40人升到55歲的每十萬人年190人。左邊算來第4條曲線(淺藍色),是1941年出生的人,從50歲到70歲的發生率,大約從60人升到190人。左邊算來第6條曲線(淺綠色),是1931年出生的人,從60歲到80歲的發生率,從60歲的80人升到75歲的130人,然後開始下降。從這些曲線可以看出,在每一出生世代中,在75歲以前,發生率都是隨年齡增加而增加。

      同樣的,我們用了同一時期美國的數據,得出圖B,上述這些觀察,對美國的每一世代也成立。因此,對每一出生世代,不管在台灣、還是美國,年齡對發生率有類似的影響。此外,不論是哪一個出生世代,同一年紀之台灣女性乳癌的發生率皆比美國來得低。台灣年紀較輕的世代和美國年紀較輕世代的差異較小,台灣年紀較大之世代和美國年紀較大的世代的發生率差距較大。

      這些圖告訴我們的第二件事是在台灣,對每一年齡層,晚出生的人的發生率比較高。譬如說,對50歲的人來講,1956年出生的人在50歲時的發生率要比1951年出生的人在50歲的發生率要高。這情形在美國是沒有的,在美國,1956年出生的人在50歲的發生率與1951年出生在50歲的發生率差不多;但是在60歲則相反,1946年出生的人在60歲的發生率比1951年的60歲的人發生率要高。論文已發表在Cancer Medicine (2017) [1,3]

    2. 不同診斷年齡其特定世代之女性乳癌發生率 前往互動式主題區

      由圖(A)可以看到,以台灣來說,每個診斷年齡曲線皆呈現:出生年代愈晚,其乳癌發生率愈上升。而圖(B)美國呈現之情形卻不一樣,每個診斷年齡曲線,隨著出生年代愈晚,其乳癌發生率先上升再下降,尤其以最老之診斷年齡曲線 (84歲),其發生率差異最大。

  2. 癌症存活率:

    在常見的二十種癌症當中,大部分癌症患者一年和五年之存活率皆隨著年齡層增加而逐漸降低,例如國內常見的五大癌別:口腔癌、乳癌、大腸直腸癌、肺癌、以及肝癌。

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  3. 不同社經地位之癌症存活率:

    在常見的二十種癌症當中,大部分癌症病患為社經地位愈高,存活率愈高。只有子宮頸癌、其他膽相關癌症以及攝護腺癌這三種癌別沒有隨著社經地位愈高存活率愈高這個趨勢。

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  1. 發生率(Incidence):發生率是指一段時間內新發病的病例數和平均總人口數的比值[4]。例如,對於一群包含100,000人的未患病的風險人群進行為期一年的觀察之後,發現有X人患病,則此疾病之發生率為每年X例/100,000人。
  2. 存活率(Survival):本文所示之存活率均為淨存活率。癌症的淨存活率(Net Survival)常用之兩個方法有相對存活率 (Relative Survival, RS)及特定死因存活率 (Cause-Specific Survival, CSS),特定死因存活率在本文中係計算因癌症死亡之存活率。當RS及CSS一致性高時,其結果較可靠,我們已於先前的研究與美國比較過[2],台灣RS及CSS的一致性比美國高,因此本網頁只呈現CSS之結果。

資料來源

本網頁為衛福部第三期癌症研究計畫研究成果,計畫資訊如下:
計畫名稱: 第三期癌症研究跨機構合作平台及其整合應用 分項計畫 3:癌症資訊與教育分享平台
作者: 張憶壽名譽研究員 I-Shou Chang
論文發表:
  1. Li-Hsin Chien, Tzu-Jui Tseng, Chung-Hsing Chen, Hsin-Fang Jiang, Fang-Yu Tsai, Tsang-Wu Liu, Chao A. Hsiung, I-Shou Chang. Comparison of annual percentage change in breast cancer incidence rate between Taiwan and the United States-A smoothed Lexis diagram approach. Cancer Medicine, 2017. 6(7): p.1762-1775.
  2. Li-Hsin Chien, Tzu-Jui Tseng, Fang-Yu Tsai, Jie-Huei Wang, Chao A Hsiung, Tsang-Wu Liu, I-Shou Chang. Patterns of age-specific socioeconomic inequalities in net survival for common cancers in Taiwan, a country with universal health coverage. Cancer Epidemiology, 2018. 53: p.42-8.

參考文獻

  1. 生技醫藥生物資訊核心設施:生技醫藥生物資訊核心設施電子報 Vol.15, 2017 http://www.tbi.org.tw/enews/TMBD/Vol15.html
  2. 陳建仁:流行病學,第二版。台北,伙伴出版公司,1983:82。

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