孫盼盼，劉　莉，平智廣，戚敏杰，陳燕子，盧　明，付曉麗.鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室，河南 鄭州 45000；.鄭州大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院組織學(xué)與胚胎學(xué)系，河南 鄭州 45000；.焦作市人民醫(yī)院護理部，河南 焦作 45450

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不同地區(qū)癌癥發(fā)病分布特征及聚類分析

孫盼盼1，劉莉2，平智廣1，戚敏杰1，陳燕子1，盧明3，付曉麗1
1.鄭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室，河南 鄭州 450001；2.鄭州大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院組織學(xué)與胚胎學(xué)系，河南 鄭州 450001；3.焦作市人民醫(yī)院護理部，河南 焦作 454150

［摘要］背景與目的：癌癥嚴(yán)重威脅人類健康和社會經(jīng)濟發(fā)展，是我國及全球主要的公共健康問題。該研究旨在探討多種癌癥在我國不同地區(qū)的分布特征及與癌癥患病率之間的關(guān)系，為癌癥預(yù)防和管理提供科學(xué)依據(jù)。方法：數(shù)據(jù)來源為2012年軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院出版的《中國癌癥發(fā)病與死亡2003—2007》，收集全國32個地區(qū)的2003—2007年不同性別人群的23種癌癥發(fā)病率資料，采用對應(yīng)分析獲得不同地區(qū)的癌癥分布特征，采用聚類分析將相同特征的癌癥與地區(qū)聚為一類，可獲得多個有特殊意義的分類。結(jié)果：食管癌、胃癌、肝癌、肺癌和結(jié)直腸與肛門癌均是男、女性高發(fā)病種。所有分組資料的食管癌和胃癌高發(fā)區(qū)涉縣、陽城縣、林州市、鹽亭縣、揚中市和建湖縣等地區(qū)常聚為一類；扶綏縣屬于多種癌癥發(fā)病率低于全國平均水平而肝癌高發(fā)區(qū)，在男性和合計發(fā)病率資料中單獨聚為一類；廣州市、四會市和中山市屬于男、女性鼻咽癌高發(fā)區(qū)；啟東市和海門市等農(nóng)村地區(qū)屬于肝癌高發(fā)區(qū)，在合計和男性發(fā)病率資料中聚為一類；結(jié)直腸與肛門癌和女性乳腺癌聚為一類，屬于城市地區(qū)高發(fā)病種；女性子宮頸癌屬于發(fā)病率僅次于消化系統(tǒng)癌癥、肺癌和乳腺癌的高發(fā)病種。結(jié)論：聚為同一類的食管癌高發(fā)區(qū)涉縣、磁縣和陽城縣等地區(qū)和聚為同一類的其他地區(qū)或癌癥可能存在共同的致癌因素。

［關(guān)鍵詞］癌癥；發(fā)病；對應(yīng)分析；聚類分析

癌癥是目前危害人類健康較嚴(yán)重的一類疾病，其病死率極高，會對家庭和社會造成較大的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)［1-3］。世界衛(wèi)生組織指出全球癌癥負(fù)擔(dān)增加，2012年約有1 400萬例新發(fā)病例，其中中國的發(fā)病數(shù)居世界第1位。預(yù)測未來20年全球每年新增癌癥病例會上升到2 200萬例，同期癌癥死亡病例將從每年820萬例上升到每年1 300萬例，其中中國狀況將最令人堪憂［4］。因此，了解惡性腫瘤的發(fā)病、死亡規(guī)律，探索惡性腫瘤的危險因素，對于我國惡性腫瘤的預(yù)防與控制具有重要意義。目前，有關(guān)腫瘤學(xué)研究的報道已有很多，腫瘤學(xué)研究上的數(shù)據(jù)常用的統(tǒng)計方法包括方差分析、判別分析、成分分析及聚類分析等，但卻沒有涉及對應(yīng)分析和聚類分析相結(jié)合的分析方法。

本研究擬分析地區(qū)與腫瘤類型的關(guān)系，對應(yīng)分析能處理2個或多個分類變量之間的關(guān)系，能直觀展現(xiàn)不同地區(qū)間腫瘤發(fā)病的關(guān)系。聚類分析可明確將不同地區(qū)或不同腫瘤進行聚類，從而發(fā)現(xiàn)腫瘤類型及地區(qū)發(fā)病的特點。本研究通過分析不同地區(qū)癌癥的資料，了解不同地區(qū)、不同癌癥的分布特點、聚類特征，進而為腫瘤研究提供行之有效的方法。

1　 資料和方法

1.1資料來源

2011年全國腫瘤登記中心對全國腫瘤登記處2003—2007年資料進行再次的收集和審核，經(jīng)過對登記數(shù)據(jù)的一系列整理和審核，其中32個登記處的資料符合標(biāo)準(zhǔn)，并由軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院出版《中國癌癥發(fā)病與死亡2003—2007》。其中32個登記地區(qū)的所有癌癥病種資料作為本研究數(shù)據(jù)來源。將北京市（bj）、涉縣（sx）、磁縣（cx）、陽城縣（yc）、沈陽市（sy）、大連市（dl）、鞍山市（as）、本溪市（bx）、哈爾濱市南崗區(qū)（hb）、上海市（sh）、金壇市（jt）、啟東市（qd）、海門市（hm）、淮安市楚州區(qū)（ha）、建湖縣（jh）、大豐市（df）、揚中市（yz）、杭州市（hz）、嘉興市（jx）、嘉善縣（js）、海寧市（hn）、馬鞍山市（ma）、長樂市（cl）、臨朐縣（lq）、肥城市（fc）、林州市（lz）、武漢市（wh）、廣州市（gz）、四會市（su）、中山市（zs）、扶綏縣（fs）和鹽亭縣（yt）共32個地區(qū)的人群的喉癌（ha）、口腔與咽喉癌（ky）、膽道腫瘤（dd）、甲狀腺癌（jz）、皮膚黑素瘤（ph）、骨腫瘤（gz）、膀胱癌（pg）、胰腺癌（yx）、白血病（bx）、腦瘤（nl）、淋巴瘤（lb）、前列腺癌（ql）、腎腫瘤（sz）、鼻咽癌（ba）、結(jié)直腸與肛門癌（jg）、肺癌（fa）、肝癌（ga）、食管癌（sg）、胃癌（wa）、卵巢癌（lc）、乳腺癌（rx）、子宮頸癌（zj）和子宮體癌（zt）共23種癌癥中的兩性均發(fā)的18種癌癥合計標(biāo)化發(fā)病率、男性19種癌癥標(biāo)化發(fā)病率和女性22種癌癥標(biāo)化發(fā)病率資料為原始數(shù)據(jù)輸入IBM SPSS Statistics21.0，經(jīng)核對無誤后進行統(tǒng)計分析。

1.2分析方法

一般情況下，當(dāng)我們研究兩個分類變量之間的關(guān)系時可以用Pearson χ2檢驗進行關(guān)聯(lián)性分析，但無法解釋行、列因素之間的相互關(guān)系。而對應(yīng)分析可以對二維數(shù)據(jù)陣進行適當(dāng)?shù)淖儞Q（即對應(yīng)變換），變換后的數(shù)據(jù)對行和列是相對應(yīng)的，由高維空間向量向低維空間投影，從而揭示多水平行因素和列因素之間的相關(guān)關(guān)系和關(guān)聯(lián)程度。對應(yīng)分析因子負(fù)荷圖中原點代表平均水平，落在從圖形原點出發(fā)相同方位大致相同區(qū)域內(nèi)的行因素和列因素的分類點彼此有聯(lián)系。散點間距離越近，說明關(guān)聯(lián)傾向越明顯；散點離原點越遠(yuǎn)，也說明關(guān)聯(lián)傾向越明顯。本研究探討各登記地區(qū)在各種癌癥發(fā)病率水平上有何差異，這正好符合對應(yīng)分析反應(yīng)類別間差異的特點，且資料屬于分類匯總數(shù)據(jù)來反應(yīng)不同癌癥和地區(qū)分布特征信息，考察哪些地區(qū)（行因素）的哪種癌癥（列因素）發(fā)病率水平的高低，不是一般頻數(shù)資料，故本研究使用歐式距離標(biāo)準(zhǔn)化法為列總和相等刪除均值的基于均數(shù)的對應(yīng)分析法。

一般事物分類面貌尚不清楚，類別數(shù)目也不確定的情況下討論事物的分類問題時采用聚類分析，它是將一個數(shù)聚集化為若干組或類的過程，并使得一個組內(nèi)的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似度，而不同組內(nèi)的數(shù)據(jù)對象不相似。聚類分析有快速聚類和系統(tǒng)聚類法，系統(tǒng)聚類法是應(yīng)用最多的一種聚類方法，即可以對樣品分類，又可以對變量分類，適用于樣本量小的數(shù)據(jù)，當(dāng)計算樣本量非常大，做出的樹狀圖也十分復(fù)雜，不便于分析時，可采用快速聚類法。本研究要探討多種癌癥及不同地區(qū)的分類特點，樣本量適中，故采用系統(tǒng)聚類法。距離測量指標(biāo)為平方歐式距離，類間距以最常用、最穩(wěn)健的組間平均聯(lián)接法來計算；輸出的分類結(jié)果數(shù)量的選擇依據(jù)專業(yè)背景和實際情況而定。

2　結(jié) 果

2.1不同地區(qū)癌癥合計發(fā)病率分析

對應(yīng)分析不同地區(qū)和癌癥的相應(yīng)關(guān)系見表1。因子載荷結(jié)果顯示，維數(shù)1中絕對值最大的變量是食管癌（1.158）和腎腫瘤（-1.146），從圖上看橫軸右端表示食管癌高發(fā)、腎腫瘤低發(fā)，代表性樣點為陽城縣（0.972）和林州市（0.915）等。橫軸左端表示腎腫瘤高發(fā)、食管癌低發(fā)，代表性樣點為上海市（-1.463）和大連市（-1.424）。維數(shù)2中絕對值最大的變量是腎腫瘤（0.619）和鼻咽癌（-2.188），從圖縱軸上端看表示腎腫瘤高發(fā)、鼻咽癌低發(fā)，代表性樣點為大連市（0.780）和上海市（0.604）等?？v軸下端表示鼻咽癌高發(fā)、腎腫瘤低發(fā)，代表性樣點為四會市（-1.984）和中山市（-1.663）。

特征根及貢獻率見表2。維數(shù)1和2的特征根分別為λ1=0.255和λ2=0.115，貢獻率分別為49.3% 和22.3%，累計貢獻率達(dá)71.6%，即λ1和λ2可代表原始資料的大部分信息，因此兩個維度表示的因子載荷圖可以基本表達(dá)合計發(fā)病率資料地區(qū)與癌癥之間的相互關(guān)系。

合計發(fā)病率資料的因子負(fù)荷平面圖見圖1。在對應(yīng)分析因子負(fù)荷平面圖上，根據(jù)腫瘤變量坐標(biāo)及樣品點坐標(biāo)對各地癌譜進行歸類，涉縣、磁縣、陽城縣、林州市、鹽亭縣、淮安市楚州區(qū)、揚中市、肥城市和建湖縣（在第一象限）屬于食管癌高發(fā)區(qū)；涉縣、陽城縣、揚中市、鹽亭縣、建湖縣、金壇市和林州市（在第一象限）屬于胃癌高發(fā)區(qū)；北京市、大連市和上海市（在第二象限）屬于腎腫瘤高發(fā)區(qū)，于第二象限可見多個地區(qū)與多種癌癥相關(guān)；四會市、中山市和廣州市（在第三象限）屬于鼻咽癌高發(fā)區(qū)；海門市、長樂市和扶綏縣（在第三、四象限）屬于癌癥平均發(fā)病率低于全國平均水平而肝癌高發(fā)區(qū)。

圖1　32個登記處合計發(fā)病率資料的因子負(fù)荷平面圖Fig.1 Scatter plots of row and column points of total incidence data of 32 registration districts

不同地區(qū)聚類結(jié)果見圖2。根據(jù)地區(qū)聚類樹圖以6為標(biāo)尺，可以將32個地區(qū)分為6類：扶綏縣單獨聚為一類，和其他地區(qū)間距很大，特點非常明顯，屬于多種癌癥發(fā)病率低于全國平均水平而肝癌第二高發(fā)區(qū)。啟東市和海門市聚為一類，兩者間距較小，但和其他地區(qū)間距較大，屬于肝癌和肺癌高發(fā)區(qū)。長樂市、大豐市、金壇市和臨朐縣聚為一類，間距為4，屬于胃癌發(fā)病率第二高發(fā)區(qū)與鼻咽癌和腎腫瘤低發(fā)區(qū)；沈陽市、鞍山市、本溪市、哈爾濱市南崗區(qū)、武漢市、海寧市、杭州市、北京市、嘉興市、嘉善縣、大連市、上海市、廣州市、馬鞍山市、四會市和中山市共16個地區(qū)聚為一類，間距也為4，都屬于食管癌和胃癌低發(fā)區(qū)，間距同樣為4，但這兩類地區(qū)之間間距較大，表明地區(qū)間差異較大。建湖縣、林州市、淮安市楚州區(qū)、肥城市和磁縣聚為一類，間距為5，屬于食管癌第二高發(fā)區(qū)與鼻咽癌和腎腫瘤低發(fā)區(qū)；涉縣、鹽亭縣、陽城縣和揚中市聚為一類，間距也為5，屬于食管癌和胃癌首要高發(fā)區(qū)與鼻咽癌和腎腫瘤低發(fā)區(qū)，這兩類間距較大，表明地區(qū)間差異較大。以上結(jié)果和對應(yīng)分析因子載荷圖顯示結(jié)果基本一致。

表1　因子負(fù)荷及“量”值Tab.1 Factor loading and mass

表2　特征根及貢獻率Tab.2 Eigenvalue and cumulative contribution

圖2　合計發(fā)病率資料32個登記處聚類樹圖Fig.2 Dendrogram of 32 registration districts of total incidence data

不同癌癥聚類結(jié)果見圖3。由病癥聚類樹圖以3為標(biāo)尺，可以將兩性均發(fā)的18種癌癥聚為6類：結(jié)直腸、肛門癌、肺癌、肝癌、食管癌和胃癌各聚為一類，屬于全國癌癥發(fā)病率排名前5的病種，其相互之間的距離均大于3，說明病種之間差異較大。其他病種間距為1，最先聚為一類，說明這些病種之間差異最小，但是這些病種與另外5種病種之間距離較大，表明這些病種與另外5種病種之間的差異較大。

2.2不同地區(qū)兩性癌癥發(fā)病率資料分析結(jié)果

對應(yīng)分析特征根及貢獻率顯示，男性發(fā)病率資料維數(shù)1和2的特征根分別為λ1=0.279和λ2=0.111，貢獻率分別為51.8%和20.6%；女性發(fā)病率資料維數(shù)1和2的特征根分別為λ1=0.265和λ2=0.103，貢獻率分別為43.3%和16.9%。男性因子載荷結(jié)果顯示，維數(shù)1中絕對值最大的變量是食管癌（0.964）和前列腺癌（-1.275），從圖上看，橫軸右端表示食管癌高發(fā)、前列腺癌低發(fā)，橫軸左端表示前列腺癌高發(fā)、食管癌低發(fā)。維數(shù)2中絕對值最大的變量是鼻咽癌（-2.241）和腎腫瘤（0.564），從圖上看，縱軸上端表示腎腫瘤高發(fā)、鼻咽癌低發(fā)，縱軸下端表示鼻咽癌高發(fā)、腎腫瘤低發(fā)。女性因子載荷結(jié)果顯示，維數(shù)1中絕對值最大的變量是食管癌（1.342）和腎腫瘤（-1.135），從圖上看，橫軸右端表示食管癌高發(fā)、腎腫瘤低發(fā)，橫軸左端表示腎腫瘤高發(fā)、食管癌低發(fā)。維數(shù)2中絕對值最大的變量是子宮頸癌（-1.056）和鼻咽癌（1.939），從圖上看，縱軸上端表示鼻咽癌高發(fā)、子宮頸癌低發(fā)，縱軸下端表示子宮頸癌高發(fā)、鼻咽癌低發(fā)。

圖3　合計發(fā)病率資料病種聚類樹圖Fig.3 Dendrogram of disease category of total incidence data

因子負(fù)荷平面圖結(jié)果顯示，涉縣、磁縣、鹽亭縣、揚中市和陽城縣（在第一象限）屬于男性食管癌和胃癌高發(fā)區(qū)與女性（在第四象限）食管癌、胃癌和子宮頸癌高發(fā)區(qū)；淮安市楚州區(qū)、臨朐縣、林州市、鹽亭縣、肥城市、建湖縣、金壇市和大豐市（在第一象限）屬于男性食管癌和胃癌高發(fā)區(qū)；啟東市和海門市（在第一、三象限）屬于女性肝癌高發(fā)區(qū)；北京市、大連市和上海市（在第二象限）屬于男性腎腫瘤和前列腺癌高發(fā)區(qū)與女性（在第三象限）卵巢癌和乳腺癌高發(fā)區(qū)；中山市、四會市和廣州市（在第三象限）屬于男性與女性（在第二象限）鼻咽癌高發(fā)區(qū)；長樂市和扶綏縣（在第四象限）屬于男性癌癥平均發(fā)病率低于全國平均水平而肝癌高發(fā)區(qū)。

根據(jù)地區(qū)聚類樹圖以10為標(biāo)尺，可以將男性資料32個地區(qū)分為6類，扶綏縣單獨聚為一類，屬于男性多種癌癥發(fā)病率低于全國平均水平而肝癌高發(fā)區(qū)。啟東市和海門市聚為一類，間距為2，屬于男性肝癌高發(fā)區(qū)。磁縣、肥城市和淮安市楚州區(qū)聚為一類，間距為3，屬于男性食管癌高發(fā)區(qū)與前列腺癌和鼻咽癌低發(fā)區(qū)。涉縣、鹽亭縣、陽城縣、揚中市和建湖縣聚為一類，間距為5，屬于男性食管癌和胃癌高發(fā)區(qū)與前列腺癌和鼻咽癌低發(fā)區(qū)；沈陽市、鞍山市、本溪市、哈爾濱市南崗區(qū)、武漢市、海寧市、杭州市、北京市、嘉興市、嘉善縣、大連市、上海市、廣州市、馬鞍山市、四會市和中山市共16個地區(qū)聚為一類，間距也為5，屬于男性多種癌癥發(fā)病率水平不低于全國平均水平區(qū)，兩類地區(qū)間距較大，地區(qū)病種分布特征差異較大。金壇市、林州市、大豐市、臨朐縣和長樂市聚為一類，間距為7，屬于男性胃癌高發(fā)區(qū)與前列腺癌和鼻咽癌低發(fā)區(qū)。該結(jié)果與對應(yīng)分析因子載荷圖顯示結(jié)果基本一致。

根據(jù)地區(qū)聚類樹圖以6為標(biāo)尺，可以將女性資料32個地區(qū)分為6類比較合適，陽城縣單獨聚為一類，屬于女性多種癌癥發(fā)病率低于全國平均水平而子宮頸癌全國第一高發(fā)區(qū)，同時又是胃癌和食管癌高發(fā)區(qū)。揚中市也單獨聚為一類，屬于女性食管癌和胃癌第一高發(fā)區(qū)同時又是子宮頸癌高發(fā)區(qū)。磁縣、肥城市、建湖縣、林州市和淮安市楚州區(qū)聚為一類，間距為4，屬于女性多種癌癥發(fā)病率處于全國平均水平而食管癌、胃癌高發(fā)區(qū)；扶綏縣、中山市和四會市聚為一類，間距也為4，屬于女性特有病種高發(fā)且癌癥總發(fā)病率高于全國平均水平區(qū)。涉縣和鹽亭縣聚為一類，間距為5，屬于女性多種癌癥發(fā)病率低于全國平均水平而胃癌、食管癌和子宮頸癌高發(fā)區(qū)；其他地區(qū)聚為一類，間距也為5，屬于女性癌癥總發(fā)病率水平低于全國平均水平區(qū)。該結(jié)果與對應(yīng)分析因子載荷圖顯示結(jié)果基本一致。

由病癥聚類樹圖以2為標(biāo)尺，可以將男性19種癌癥分為5類，胃癌、食管癌、肝癌、肺癌和結(jié)直腸與肛門癌各聚為一類，相互之間的間距大于2，屬于全國男性癌癥發(fā)病率排名前5的病種，相互之間發(fā)病分布特征差異較大；其余病種聚為一類，間距為1，屬于全國男性相對低發(fā)病率病種，與另外5種病種差異較大。

由病癥聚類樹圖以2為標(biāo)尺，可以將女性22種癌癥分為7類比較合適，胃癌、食管癌、結(jié)直腸與肛門癌、乳腺癌、肺癌、子宮頸癌和肝癌各聚為一類，相互之間的間距大于2，病種分布特征差異較大，屬于全國女性癌癥發(fā)病率排名前7位的病種；其余病種聚為一類，其間距為1，屬于全國女性相對低發(fā)性病種，與另外7類病種差異較大。

3　討 論

根據(jù)發(fā)病率資料的對應(yīng)分析和聚類分析的結(jié)果可知，食管癌、胃癌、肝癌、肺癌和結(jié)直腸與肛門癌等兩性合計發(fā)病率分別為34.60/10萬、46.00/10萬、29.62/10萬、41.12/10萬和20.23/10萬，是人群發(fā)病率位居前列的病種，與相關(guān)研究一致［5-6］。食管癌與胃癌常聚為一類，高發(fā)地區(qū)涉縣、磁縣、陽城縣、林州市、鹽亭縣、淮安市楚州區(qū)、揚中市、肥城市、建湖縣和金壇市等農(nóng)村地區(qū)也常聚為一類；扶綏縣常單獨聚為一類，啟東市和海門市常聚為一類，它們都屬于肝癌高發(fā)區(qū)。這些農(nóng)村地區(qū)消化系統(tǒng)癌癥的持續(xù)高發(fā)病率，提示我們同一類別的農(nóng)村地區(qū)可能有共同的致病因素。而涉縣、磁縣、陽城縣、林州市和鹽亭縣等農(nóng)村地區(qū)與扶綏縣、啟東市和海門市等農(nóng)村地區(qū)可能存在不同的衛(wèi)生環(huán)境、飲食習(xí)慣等致病因素才導(dǎo)致消化系統(tǒng)不同部位的癌癥高發(fā)。如林州市食管癌高發(fā)與飲用水污染、食用含有亞硝胺及其前體物的物質(zhì)等因素有關(guān)［7］、啟東市肝癌高發(fā)與HBV感染、食用黃曲霉毒素污染的玉米等因素有關(guān)［8］。鹽亭縣、涉縣、陽城縣和揚中市在食管癌和胃癌高發(fā)的同時，又屬于女性子宮頸癌高發(fā)區(qū)，平均發(fā)病率為33.68/10萬，可能與這些農(nóng)村地區(qū)人乳頭瘤病毒感染率較高等一系列因素有關(guān)，使子宮頸癌發(fā)病率增加［9］。肺癌合計發(fā)病率為41.12/10萬，居于首位，高發(fā)地區(qū)大連市、上海市和廣州市等發(fā)達(dá)城市地區(qū)常聚為一類，可能因為中國煙草消費水平普遍較高，吸煙人群數(shù)量龐大，而且城市地區(qū)空氣污染嚴(yán)重等因素是導(dǎo)致肺癌高發(fā)的重要原因［10］。鼻咽癌高發(fā)區(qū)是廣州市、四會市和中山市等華南地區(qū)，可能與該地區(qū)人群EB病毒感染率較高有關(guān)［11］。

在184個國家和地區(qū)中，中國癌癥世標(biāo)率居60位，其中男性居57位，女性居68位［9］。多種癌癥青睞男性，肺癌、肝癌、胃癌、結(jié)直腸與肛門癌和食管癌等男性發(fā)病率分別為55.96/10萬、43.84/10萬、62.83/10萬、22.19/10萬和43.99/10萬，均高于女性，如胃癌發(fā)病率約是女性發(fā)病率的2～4倍，與相關(guān)研究一致［12-13］。而女性乳腺癌發(fā)病率27.56/10萬位于女性癌癥高發(fā)性病種的首位，聚類分析中單獨聚為一類，上海市、北京市和大連市等較發(fā)達(dá)城市是高發(fā)地區(qū)。可能是隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，城市居民膳食結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯的“西方化”趨勢，高脂肪和高熱量類食物攝入量增加，體重過重、生育推遲、體內(nèi)雌激素較多和運動量少等因素導(dǎo)致乳腺癌發(fā)病率升高［14-15］。

因子分析可以用來研究地區(qū)（行因素）或癌癥（列因素）之間的相互關(guān)系，但是不能像對應(yīng)分析一樣同時揭示地區(qū)和癌癥的雙重關(guān)系［16］；傳統(tǒng)的χ2檢驗可以提示兩分類變量間是否有關(guān)聯(lián)，但是無法像對應(yīng)分析一樣直觀、簡單的解釋癌癥和地區(qū)之間的相互關(guān)系［17］；傳統(tǒng)描述性統(tǒng)計方法可以根據(jù)總發(fā)病率數(shù)值進行排序，在數(shù)據(jù)相近時很難判斷該指標(biāo)的差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義，但是聚類分析方法卻可以綜合考量，能夠判斷出所有歸為同一大類的地區(qū)或癌癥性質(zhì)是相同的，因此聚類分析法相比于傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法可以提高分類的精準(zhǔn)性。因此對應(yīng)分析和聚類分析方法結(jié)合既可以觀察直觀圖示結(jié)果，又可以具體分類，兩者相互佐證和補充，獲得科學(xué)、完善的信息［18］。

如果國家衛(wèi)生部門先采用對應(yīng)分析，其因子載荷圖可以直觀地觀察地區(qū)和癌癥之間的相互關(guān)系是否密切，判斷某些地區(qū)的高發(fā)性或者低發(fā)性癌癥，然后由聚類分析對全國各地區(qū)癌癥分布特征進行綜合分析，找出各地區(qū)癌癥分布類型特異性，有針對性地進行宣傳教育和防治管理，相比于傳統(tǒng)的全面出擊的防治管理方式節(jié)省人力、物力和財力，并能提高防治效率。

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DOI：10.19401/j.cnki.1007-3639.2016.06.004

中圖分類號：R73-31

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-3639（2016）06-0499-09

收稿日期：（2015-10-26 修回日期：2015-12-10）

基金項目：國家自然科學(xué)基金（81001280，81202277，81373096）。通信作者：平智廣 E-mail： ping_zhg@163.com

The exploration of characteristics of cancer incidence in cancer surveillance areas by correspondence analysis and cluster analysis

SUN Panpan1， LIU Li2， PING Zhiguang1， QI Minjie1， CHEN Yanzi1， LU Ming3， FU Xiaoli1
（1.Department of Biostatistics and Epidemiology， College of Public Health of Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， Henan Province， China； 2.Department of Histology and Embryology，Basic Medical College， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， Henan Province， China； 3.Nursing Department of Jiaozuo People's Hospital， Jiaozuo 454150， Henan Province， China）
Correspondence to： PING Zhiguang E-mail： ping_zhg@163.com

［Abstract］Background and purpose： Cancer is a major public health issue in China and worldwide， which seriously threatens human beings as well as social and economic development. This study explored the relationships between the cancer distribution characteristics and cancer prevalences in Chinese cancer surveillance regions to provide scientific evidence for cancer prevention and management. Methods： The data were obtained from the book named “Prevalence and Mortality of Cancer in China from 2003-2007” including incidence of 23 cancer types in 32 regions of China published by the Academy of Military Medical Sciences of the Chinese PLA in 2012. Correspondence analysis was used to gain the relation between the prevalence and area distribution. Cluster analysis was used to obtain the classifications with special significance by putting the cancers or regions with similar characteristics into a cluster. Results： Esophageal cancer，gastric cancer， liver cancer， lung cancer， colorectal and anal cancer have high incidence and mortality in both genders. The districts with high incidence of esophageal cancer and gastric cancer were grouped together. The counties or cities （Shexian，Yangcheng， Linzhou， Yanting， Yangzhong and Jianhu） with high incidence of esophageal cancer and gastric cancer were classified into same cluster frequently. Fusui was grouped along because of the lower incidence of various cancers than the national average except for liver cancer. Guangzhou， Sihui and Zhongshan were the districts with high incidence ofnasopharyngeal carcinoma in both genders. Rural areas in Qidong and Haimen were classified into a cluster in male and total data for the high incidence of liver cancer. Colorectal cancer， anal cancer and breast cancer in women also had high incidence in urban areas. Cervical cancer had the second level high incidence in women following diseases of digestive system， breast cancer and lung cancer. Conclusion： Similar pathogenic factors may exist in counties or cities of Shexian，Cixian， Yangcheng， etc， because of the high prevalence of esophageal cancer. Similar pathogenic factors may also exist in other districts or cancers that were classified into the same cluster.

［Key words］Cancer； Morbidity； Correspondence analysis； Cluster analysis