2009年6月15日 星期一

六輕所造成的空氣汙染與鄰近鄉鎮居民健康的關係

這禮拜有一則環境衛生的新聞引起很大的關切,幾個媒體也用相當醒目的標題去報導,TVBS的網路新聞的標題是「台大研究 六輕10公里內罹癌暴增[1]」;華視網路對此則新聞所用的標題是「雲林人易罹癌! 研究發現是六輕[2]」;民視網路新聞則是用比較沒有那麼斬釘截鐵的標題「雲林台西罹癌率 疑與六輕有關[3]」;自由時報所用的標題是「學者研究:5鄉鎮罹癌率 六輕『顯著相關[4]』」,在報導內容方面,自由時報這則報導是比其他報導交代得比較清楚一點。

根據這些報導所描述的,似乎這份研究找到了六輕所排放的廢氣與鄰近鄉鎮居民健康的關係。一般來說,環境中的危險因子與健康之間的關係並不容易確認,但是從報導中知道研究人員採用研究組(6個六輕附近鄰近的鄉鎮)與對照組(4個距離六輕十公里之外的雲林縣鄉鎮),而且比較六輕運轉前後,這些鄉鎮居民健康(用癌症發生率與死亡率為主要指標)變化的情況,看起來應該是很有說服力才對。這使我很想進一步了解這份研究是採用哪種方法來探討這兩者之間的關係。因此我從網路上找了這份研究報告[5]來瀏覽,發現這些報導與研究的結論之間有不小的落差。如果我沒有誤解這份研究的內容與結果的話,我覺得這份研究尚未提供十足的證據顯示六輕所排放的廢氣與鄰近鄉鎮居民健康之間有直接的關係,至少目前還無法斷言六輕附近鄉鎮居民的健康變化是六輕引起的。

這份研究報告的標題是《空氣污染對沿海地區環境及居民健康影響風險評估》,是由雲林縣環保局委託台大職業醫學與工業衛生研究所詹長權教授所做的研究分析。雖然標題中沒有直接指出是在探討六輕所排放的廢氣對鄰近鄉鎮居民健康的影響,從報告中的描述卻不難瞭解這份研究主要是針對六輕對附近區域空氣汙染與居民健康變化的貢獻進行研究。不過我覺得這個標題雖然比較籠統,卻比較接近研究結果,因為分析所獲得的結論應該還不能明確將這個地區的空氣汙染與民眾健康的惡化歸咎給六輕。

這份研究報告中很詳盡地收集並提供了國內外石化工業區環境監測以及居民健康效益的研究文獻,也彙整了雲林縣環境品質(以空氣與地下水品質為主)監測的資料、居民健康與人口統計的資料,為未來的研究奠定很好的基礎,這也是這份研究報告的主要目的之一。

不過這份研究還有另外一個重要目的,是去進行環境暴露與健康效應的相關性分析,包括六輕工業區周邊鄉鎮居民之死因資料分析(透過研究組與對照組的比較)、癌症登記資料分析、台西與崙背空氣品質監測站周邊鄉鎮居民的死亡與空氣汙染物關係的時間序列分析、以及空氣品質監測站周邊鄉鎮居民的健保門住診與空氣汙染物關係的時間序列分析。這個部分是我最感興趣的地方,不過作者將六輕周邊鄉鎮居民死因、癌症、死亡率、健保門住診使用率與空氣汙染關係的分析結果放在附錄,可惜我下載的這份研究報告並不包括附錄,無法看到第一手的分析資料與結果。

從研究設計的角度來看,要探討因果關係最理想的方法是隨機控制實驗,但是這種方式在此處顯然派不上用場。退而求其次,要評估六輕對周邊鄉鎮居民健康的影響,比較好的研究設計是:

OE1--------------X----------------OE2
OC1--------------------------------OC2

此處E是代表研究組(在此研究中,研究組是六輕工業區周邊6個鄉鎮),C是代表對照組(距離六輕工業區超過十公里、與研究組6個鄉鎮發展形態類似、且不在六輕下風處的4個鄉鎮);O是代表居民的健康指標,如死亡率及癌症發生率;X是代表六輕運轉所帶來的影響。OE1是表示六輕運轉前,周邊6個鄉鎮的死亡率或癌症發生率;OE2是表示六輕運轉後,周邊6個鄉鎮的死亡率或癌症發生率。OC1是表示六輕運轉前,對照鄉鎮的死亡率或癌症發生率;OC2是表示六輕運轉後,對照鄉鎮的死亡率或癌症發生率。

使用這種研究設計時,研究人員所要比較的是在六輕運轉前後,研究組鄉鎮的死亡率或癌症發生率的變化程度,與對照鄉鎮的死亡率或癌症發生率的變化程度有沒有顯著差別。如果前者的死亡率或癌症發生率增加幅度要比後者的增加程度來得大,那表示其中的差別很有可能是因為六輕的運轉所引起的。

這種研究設計的好處是研究人員可以排除兩種主要的干擾因素。第一種是研究組中的個體(鄉鎮)本身內在自然的變化(學者稱此為成熟效應,maturation effects),比如假使這些鄉鎮的癌症發生率本來就是逐年上升(由居民的職業型態、生活飲食習慣變化等所引起的),我們光是看到某些鄉鎮的癌症發生率剛好在六輕運轉前後有增加,就說這是六輕所造成的,便有可能做出偏差的推論。而這個研究設計提供了對照組的本身變化,讓我們做比較,如果對照組的鄉鎮本來的癌症發生率變化情況與研究組鄉鎮的變化情況類似的話,我們便能夠將這個因素排除掉(透過將這兩組鄉鎮癌症發生率變化相減,(OE2- OE1)-(OC2- OC1)),使我們單純看到六輕運轉對研究組鄉鎮所產生的影響,因為只有研究組鄉鎮直接受到六輕運轉的影響,而對照組並未受到六輕運轉直接的衝擊。

第二種干擾因素是歷史效應(history effects),這是指研究組鄉鎮癌症發生率變化有可能是受到六輕以外的外界作用的影響,比如與六輕之外的空氣物染(如其他工廠或汽機車排放的廢氣)、水源汙染(地下水質)、土壤汙染變化等所引起的。對照組也可以用來排除這些因素,如果研究組鄉鎮與對照組鄉鎮都經歷同樣的外界因素衝擊。

但是,這個研究設計主要的弱點,在於研究組與對照組通常並不是具備完全一樣的條件,因此會受到「選擇效應」(selection effects)的影響。雖然研究人員根據鄉鎮發展型態的相似性去選擇適合的鄉鎮來配對研究組鄉鎮,不過很明顯的是這兩組鄉鎮之間,除了與六輕工業區的距離不一樣之外(這是我們期待的),在人口結構、地理環境、生活形態、飲用水質、其他汙染源等方面可能也不相同(這是我們不希望看到的),使得我們的比較失去相同的基準。

這些問題或許可以用稍微複雜一點的研究設計來克服,例如以下的方式:

OE1-------OE2 -------OE3-------X-------OE4-------OE5-------OE6
OC1-------OC2--------OC3----------------OC4-------OC5-------OC6

這個研究設計與前面一個的不同,主要在於增加六輕運轉前後資料收集的時間點,這樣可以幫助我們更清楚看到這兩組鄉鎮本身的變化趨勢,只要這些造成變化的因素是在六輕運轉之前就存在的話,我們就可以知道這兩組之間原本就有哪些差異存在,因此可以加以排除。

事實上,這份研究在探討六輕運轉與周邊鄉鎮居民的死亡率與癌症發生率變化的關係時,使用的研究設計應該比較接近以下的情況:

OE1--------X1-3--------OE2 --------X4-6-------OE3
OC1----------------------OC2----------------------OC3

X1-3是六輕運轉第1~3年(1999-2001)對居民健康的衝擊,X4-6是六輕運轉第4~6年(2002-2004)的衝擊。由於六輕在這兩個階段有擴廠,產能持續增加,廢氣排放量應該也是增加,因此衝擊程度應該是X4-6 > X1-3。這也是一種不錯的研究設計,可以藉由六輕不同運轉程度所造成的居民健康各階段的變化,在與對照組變化的比較之下(假設沒有受到六輕直接的衝擊),讓研究人員較清楚釐清六輕的效應。

不過在這份研究報告中我看不到這些詳細的分析數據,不知道實際的分析結果。僅能從作者的總結描述中得知這部分的分析結果。

1. 六輕工業區周邊6個鄉鎮[6]居民的死亡率與工業區運轉的關係大致如下:

1-1. 臺西鄉的惡性腫瘤和肺癌死亡率在運轉第4-6年顯著比運轉第1-3年高、麥寮鄉的喉癌死亡率在運轉第1-3年顯著比運轉前高之外,其他四鄉鎮則未呈現增加情形。(請注意:這是拿某個鄉鎮癌症發生率與死亡率,進行運轉前後的比較,並未與對照組的變化做比較,因此不能有效排除歷史或成熟等干擾因素的影響。)

1-2. 六個鄉鎮與其個別對照鄉鎮的死亡率比較結果顯示,臺西鄉與麥寮鄉的肝癌在運轉前與運轉期間都一致地顯著高於其對照鄉鎮[7]。(請注意:這是拿某個鄉鎮在某個階段的癌症發生率與死亡率,與對照組進行橫斷面(cross-sectional)比較,因此也無法排除六輕以外的影響因素。)

1-3. 以全台灣的個別癌症死亡率為標準做比較,發現在六輕工業區運轉期間六個鄉鎮在惡性腫瘤、口腔癌、肝癌的標準化死亡比都顯著大於100,其中在工業區運轉前臺西鄉、麥寮鄉與四湖鄉的肝癌標準化死亡比也顯著大於100。(這個結論透露出來的訊息是,這些鄉鎮居民的癌症死亡率在六輕運轉前就已經偏高,顯然有六輕之外的影響因素存在,造成居民癌症死亡率的偏高)。

2. 在癌症的發生率與六輕運轉的關係方面,作者列出下列的分析結果:

2-1. 除褒忠鄉外的五個鄉鎮的全癌症年齡標準化發生率在工業區運轉期間都顯著比運轉前高,或是隨著運轉時間變長而增高;個別鄉鎮有不同的癌症發生率(如肺癌、甲狀腺癌、急性骨髓樣白血病、肝癌等)在工業區運轉期間顯著比運轉前高,其中值得注意得是麥寮鄉的急性骨髓樣白血病發生率在運轉第4-7年顯著比運轉第1-3年高,這項結果與國內外相關文獻有相似的發現。(基本上這還是研究組鄉鎮本身的運轉前後比較,無法完全排除其他干擾因素的影響)

2-2. 與個別對照鄉鎮的比較,發現臺西鄉與麥寮鄉的肝癌發生率在運轉期間顯著高於其對照鄉鎮,此外臺西鄉的口腔癌與麥寮鄉的急性骨髓樣白血病發生率在運轉期間也都顯著高於其對照鄉鎮。(這裡的比較方式與前面1-2的方式一樣,是研究鄉鎮與對照鄉鎮在運轉期間的比較,由於這兩組鄉鎮的基本條件與環境可能不一樣,因此不能因為研究鄉鎮的癌症發生率高於對照鄉鎮,就推論當中的差異是來自六輕的運轉。此外,目前三個已知的口腔癌致癌的因子是抽煙、喝酒及嚼檳榔,與空氣汙染的關係尚不明確)

2-3. 以雲林縣的個別癌症發生率為標準做比較,發現在工業區運轉前與運轉期間臺西鄉、麥寮鄉與四湖鄉的肝癌標準化發生比都顯著大於100;在運轉第1-3年間崙背鄉的急性骨髓樣白血病標準化發生比都顯著大於100。(這也是拿研究組鄉鎮的癌症標準化發生率,進行運轉前後比較;而且,據我所知,此處的疾病標準化發生比是經過人口年齡、性別校正的疾病發生率比較,並未控制其他干擾因素的影響。)

綜觀這六點分析結論,我認為目前還無法將這六個鄉鎮居民的死亡率或癌症發生率的變化與六輕的運轉連結起來。如果分析資料顯示研究鄉鎮居民的死亡率或癌症發生率在六輕運轉後增加的幅度要明顯大於對照鄉鎮增加的幅度,就能夠給研究人員比較充足證據,去推論這兩者之間的關係。如果能在分析模式中將其他造成研究鄉鎮與對照鄉鎮不一樣的可能因素加以控制,所得到的結果會更加有說服力。

這份研究還用時間序列(time series)模式[8]去分析臺西與崙背兩個空氣品質監測站所測到的空氣汙染物濃度與週邊10公里範圍內的鄉鎮居民每日健保門住診使用率以及死亡率的關係,得到以下的結論:

1.在2001-2006年間臺西站的二氧化硫與臭氧濃度,和崙背站的懸浮微粒與二氧化硫濃度和鄉鎮居民每日循環系統疾病住院之間有顯著相關
2.在2001-2007年間崙背站的二氧化硫與二氧化氮濃度和鄉鎮居民每日循環系統疾病死亡率之間有顯著相關。

如果這兩個空氣品質監測站附近除六輕之外,並沒有其他主要的空氣汙染來源的話,而且這兩個監測站所測到的空氣品質與這些鄉鎮的實際空氣品質都相同的話,那這個分析結論應該是可以說明六輕對居民的健康確實是有某種程度的影響。這點倒是都沒有被媒體注意與報導,媒體只挑聳動的癌症發生率與死亡率「暴增」做為報導主題。可是話說回來,如果六輕十公里範圍內的這些鄉鎮中除了六輕之外,還有其他空氣汙染源,那這些汙染源有可能成為干擾因素,導致我們做出偏差的結論。

實詹教授已經在這份研究報告的最後明確交代這些可能的研究限制,包括:(1)本計畫以台西或崙背空氣品質監測站的空氣汙染物濃度資料代表其週邊10公里內鄉鎮居民的暴露,受限於現有資料與資源無法實際量測各鄉鎮或各居民的空氣汙染暴露,可能對結果造成資訊偏差;(2)此時間序列分析採用單一汙染源模式,未同時考慮其他空氣汙染物的影響,結果可能有些偏差。

此外,這份報告也提到幾個重要的研究限制:(1)居民死因與癌症登記資料中所載的是案例的戶籍地,有可能與其實際居住地有差別;(2)居民門住診資料是來自這些鄉鎮內醫療院所的就醫統計資料,如果居民到外地醫療院所就醫,或其他地區民眾來到這些鄉鎮內的醫療院所就醫,有可能造成偏差(我認為這個問題很重要,從地理上來看,其他鄉鎮居民可能要比六輕周邊鄉鎮居民容易到外地就醫。如果可以用居民的基本資料去收集其所有就醫資料,而不限於所居住鄉鎮內的醫療院所,應該會比較準確);(3)在計算鄉鎮的標準化死亡率或癌症發生率時,並未控制年齡、性別與鄉鎮都市化程度之外的因素。

研究報告最後還提到,基於這些研究限制(大多與次級資料分析的限制有關),建議未來應該進一步採用分析型(analytical)的流行病學研究(如病例-對照研究與世代研究)探討,方能釐清暴露(於六輕所導致的空氣汙染)與健康效應之間真正的關係。我相信迴歸分析在這個問題上應該也可以發揮功能。最好是針對某一種與六輕所排放的汙染源有相關的疾病,去收集該種疾病的發生率或死亡率,採用研究組與對照組,並盡可能控制其他有可能導致該疾病的原因(需要同時收集研究組與對照組在這些因素的資料),這樣應該比較能夠找出真正的因果關係。

[1] 請參考http://tw.news.yahoo.com/article/url/d/a/090608/8/1kvmb.html
[2] 請參考http://tw.news.yahoo.com/article/url/d/a/090608/69/1kvuk.html
[3] 請參考http://tw.news.yahoo.com/article/url/d/a/090608/11/1kvwa.html
[4] 請參考http://www.libertytimes.com.tw/2009/new/jun/8/today-fo4.htm
[5] 這份研究報告可從此處下載http://e-info.org.tw/files/active/108/20090609-143700-report.pdf
[6] 包括麥寮、臺西、東勢、崙背、褒忠、四湖等六個鄉鎮。
[7] 麥寮鄉的對照鄉鎮是莿桐鄉;臺西鄉的對照鄉鎮是虎尾鎮。
[8] 在此時間序列的分析模式中,作者有控制每日溫度與星期日(一個禮拜中的哪一天)的因素對居民就醫可能的影響。

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