美国密歇根州密歇根州居住在居住区附近的居民地理簇的关键评估

摘要

目标。为了评估先前确定的乳腺癌和肺癌发病率的地理集群居住附近的Tittabawassee和萨吉诺河，密歇根州的居民中，使用一组新的环境因素。材料和方法。乳腺癌和肺癌数据是从密歇根州的社区健康部获得，以及美国环境保护局的点源污染数据。数据集用于确定疾病风险与环境污染之间是否存在空间关联。GIS和空间技术与统计分析相结合，调查乳腺癌和肺癌的局部风险。结果与结论。该研究表明，河流附近的社区与乳腺癌的高风险有关，同时在近距离源污染和主要高速公路附近，在邻近邻域中检测到肺癌的风险。统计学意义生活在河流附近的居民观察到癌症发病率的集群。这些发现是研究人员和政府机构进行风险评估，监管，并在洪泛区环境污染的控制是有用的。

1.介绍

肺cancer is the leading cause of cancer-related death in Michigan and in the United States (U.S.), while breast cancer is the most frequently diagnosed cancer among Michigan women and the leading cause of death in the U.S. women between their late thirties and early fifties [1那2］.

乳腺癌的研究表明，乳腺癌涉及内部（内源性）和外部（外源）引入因子的复杂相互作用[3.］.最重要的因素包括年龄增长、基因、种族、不生孩子或晚育以及缺乏锻炼。4.-7.]. 此外，最近的流行病学和动物研究提供了乳腺癌风险与环境污染之间关联的新证据[1那4.-11］.具体来说，实验室研究显示，在动物和250种雌激素模拟物中发现了216种潜在的乳腺致癌物[7.]. 迄今为止，最令人怀疑的污染物是持久性有机氯化合物、有机溶剂、多环芳烃（PAHs）、二恶英和呋喃（包括多氯联苯（PCBs））、消毒副产品和有机氯农药[4.那6.那8.-11］.尽管如此，对这些污染物和乳腺癌接触之间的关联的证据是不一致的，需要进一步调查。

此外，一些研究指出，在同一地点，基于种族、教育水平和居住年限的乳腺癌发病率存在差异[1那9.那11那12］.特别是，与非裔美国人，西班牙裔美国人，亚裔美国人相比，白人患乳腺癌的风险更高，受教育程度超过高中，在同一地点居住的时间更长，而生活在亚洲国家、美洲印第安人和阿拉斯加土著妇女的发病率最低[1那9.那11-14］.

乳腺癌发生的空间变化部分由于局部和区域环境风险因素部分地提出了潜在的假设[4.那9.那11那15］.具体而言，最近在美国进行的研究揭示了该国东北部和西部地区的乳腺癌发病率和升高的水平，部分原因是发达的行业较高和更激烈的交通[1那11］.由于复杂的时空变化，乳腺癌的其他危险因素仍需进一步研究。必须进行基础研究和实证研究来调查环境暴露和乳腺癌之间是否有很强的联系。

在另一方面肺癌涉及多种因素他们中的一些包括吸烟，个人和家庭的健康史，以及对环境的污染。吸烟，占所有肺癌的87％，被认为是肺癌的主要危险因素[16］.其他增加患肺癌可能性的因素包括对肺部的放射治疗;个人及家族史;遗传学;饮食和维生素;空气污染，如1,2-二氯乙烷、砷(无机化合物)、石棉、苯、铍、镉、氯甲基醚、铬化合物、煤炭产品、二氯甲烷、二恶英、细颗粒物、芥子气、萘、镍化合物、多环芳烃、放射性核素、氡、三氯乙烯(TCE)、铀、氯乙烯;及柴油废气[2那16-18］.许多这些有机和无机化合物，氧化剂和酸的主要来源包括用于发电或运输的化石燃料的燃烧[19］.

由于新出现的空气污染对肺癌影响的证据，迫切需要进行额外的研究，以建立环境污染与肺癌之间的休闲关系。最近关于肺癌和环境污染的研究表明，肺癌发病率的城市/农村差异是由于城市化领域污染空气中存在各种已知和潜在的人致癌物质[17那19-21］.

研究社会经济风险因素表明，种族和教育也可能导致肺癌的风险较高。在一些研究中，例如，肺癌的风险较高是非裔美国人中发现的受教育程度较低的水平和白人相比，来自印度和非洲的新移民，这可能归因于吸烟[20.那22-25］.

虽然与吸烟相比，空气污染似乎是导致肺癌的一个小因素，但它会无意识地影响大量人口，因此需要更多的关注。越来越多的证据表明，肺癌与环境暴露之间存在关联，这反映了评估其相对作用的重要性[18那19那23-26］.新研究的发现可能有助于制定更有力的策略来减少肺癌，特别是在不吸烟人群中。

大型监视数据集和空间技术的可用性使得易于分析相对于环境因素的乳腺癌和肺癌数据。特别地，地理信息系统（GISS）是环境流行病学研究中的新兴工具，特别是对于癌症研究[27那28］.GIS技术可以产生有效的曝光和疾病模型的空间模式的评估，并作为有效的工具，用于癌症数据的探索和通信[29.］.

由于很少有研究涉及Tittabawassee河和Saginaw河漫滩乳腺癌和肺癌发病风险因素的分析，这项研究的首要目标是通过对密歇根州癌症疾病的先验聚类进行批判性研究，确定环境暴露与癌症疾病之间是否存在联系。这项研究假设，癌症风险的增加与被怀疑受到环境污染的污染源之间存在着潜在的联系。提出了三个研究问题来帮助调查这一假设(1） Tittabawassee河和Saginaw河漫滩是否存在任何可能导致高危人群患乳腺癌和肺癌的环境污染物(2） 研究区域内已确认的环境污染物与乳腺癌和肺癌发病率之间是否存在关系(3） 点源污染的空间邻近性与癌症发病率之间是否存在关系？为了回答这些问题，我们使用基于地理位置的暴露评估策略。该研究利用地理信息系统和空间技术，结合统计分析，检查癌症发病率与点源污染、主要公路、Tittabawassee河和Saginaw河漫滩的距离的关系。

2。材料和方法

2.1。学习规划

这项回顾性研究涵盖了1989年至2002年间延长了14年的时期，以研究与环境污染有关的乳腺癌和肺癌的发生。由于污染源暴露，该研究嫌疑人们遭受重大的健康风险。因此，研究设计专注于批判性评估以前确定的乳腺癌和居民住宅附近的居民的地理簇，密歇根州密歇根州密歇根州密歇根州的居民，使用一套新的环境因素[30.那31.］.乳腺癌和肺癌发病率在邮政编码水平中得出，并使用2000美国人口普查数据根据年龄调整。在随后的分析中，构建了各种空间模型以解释疾病风险和潜在趋势。

2.2。研究区

研究区域由38个邮政编码组成，位于密歇根州中部的Bay、Midland和Saginaw县(见图)1）.根据美国人口普查局的数据，2000年研究地区的人口总数为417 423人。32.］.研究区域主要包括三个主要社区:Midland(人口约42 000)、Saginaw(人口约62 000)和Bay City(人口约37 000)，总人口约156 000 [32.］.

Potential risk factors of cancer in this area comprise a variety of components of physical and built environments including industry (i.e., chemical production, wood treatment, petroleum production, furniture refinishing, cement production, solid waste incineration, waste water treatment, casting production, and power generation), major highways, and hydrological infrastructure (i.e., the Tittabawassee and Saginaw River, and Saginaw Bay of Lake Huron) [33.］.大约一半的主要社区内的土地使用是用于工业生产，而这些社区的土地用途外主要是农村住宅和特点是小规模的农业生产。各种公共娱乐设施，包括公园，船的推出，以及公共接入点位于Tittabawassee河滩内。研究人群的组成如下：白人（83.5％），其次是黑人或非裔美国人（10.4％），西班牙裔（4.8％），亚（0.8％），和土著美国人（0.5％）。人口的80％以上由高中毕业生，以及居民的98％是土生土长的。

2.3. 数据类别和处理

Four data categories were used to analyze the spatial risk of disease: disease data (annual breast and lung cancer incidences, 1989–2002), sources of environmental pollution (industrial facilities and major highways), the 2000 U.S. Census data, and baseline data (major cities, major roads, surface water, and ZIP code boundaries).

从密歇根州的社区卫生部（MDCH），重要记录和卫生统计单位，开发部分收购了癌症的数据[34.］.点源污染数据包括设施位置和释放类型，从美国环境保护局（美国EPA）获得[33.］.上释放的化学物质，并在研究期间每个工业设施活动状况的其他信息是从医学数据库中的美国国家图书馆[云集35.］.人口普查数据是从美国人口普查局获得的[32.］.基线数据是从密歇根州环境质量（MDEQ），密歇根州地理信息（MCGI）中心的汇编，部分来自环境系统研究所（ESRI）。

2.3.1。疾病和人口普查数据

该疾病数据代表来自MDCH癌症登记数据库的每年诊断癌症病例（血小发病率）的列表，该数据库符合国家癌症研究所的监测，流行病学和结果（SEER）计划的质量标准。每条数据记录都包含侵入性癌症案例，患者的诊断ZIP邮政编码，患者的性别，诊断癌症类型，患者年龄组。由于保护患者的隐私是法律要求的，因此MDCH仅提供引用癌症数据的邮政编码，其中超过5 000人。虽然这个空间单元是粗糙的，但它是支持这种分析级别的最佳数据。此外，癌症数据可以很容易地与人口普查数据相关联，以提供关于潜在趋势和空间模式的额外见解。

总共有二十二个邮政编码的癌症数据含有许多乳腺癌病例（ 3,768)及肺癌个案( 4 014）。此外，六年龄组的癌症的原始分类记录：少于15次;15到29;30到44;45到64;65到74;超过75岁。

2000年美国人口普查数据包含一般特征，如总人口、性别、年龄和种族；以及社会经济特征，包括家庭收入中位数、教育水平和出生地。普查年龄组与癌症数据的年龄组同步。普查数据被用作计算发病率的分母。

2.3.2. 环境污染源

点源污染数据代表研究区内工业设施的位置，根据排放类型分为空气、有毒物质和多重排放，其中多重排放是指不同排放类型(如空气和有毒物质)的组合[33.］.研究区共有128个工业设施，包括79个空气设施，19种毒性设施，以及多种释放类型的30个设施。

工业设施的物理地址，代表点源污染，是地理典范（例如，分配的纬度和经度信息），并使用ESRI的ArcGIS 9.2映射（Esri Inc，California）。地址匹配是基于ESRI的美国街道地图数据，使用U.S.Alphanumeric范围与带区域地址定位器样式。为了在分配地理坐标和质量控制目的方面实现高成功率，我们在整个过程中进行了完全用户控制的自动和交互式匹配和交互式匹配和交互式匹配和交叉检查的组合。因此，92％的地址与80分，更高的得分，3％的地址与候选人捆绑在一起。数字1显示通过排放释放类型分组的工业设施的地理编码地理位置。

在探索性分析的基础上，选取多个点源，分析点源位置与癌症发病率之间的衰变距离-暴露关系。具体来说，污染源(工业设施)的选择是基于许多标准的，包括研究期间的致癌物质释放史;在具有低或高癌症发病率特征的邮政编码中的设施位置，以及在使用空间技术检测到的空间集群中。根据这些标准和探索性分析的结果，在128个工业设施中选择了16个进行彻底调查。在最近的研究中，这些设施中有6个被确定为增加乳腺癌风险的潜在来源(见表)1）和十种设施作为负责肺癌风险增加的潜在来源（表2）.用于潜在来源的化学成分，可能是乳腺癌风险增加的潜在来源包括苯，氯化溶剂，氯丁二烯，二恶英，有机氯杀虫剂和PAHS;对于肺癌有1,2-二氯乙烷，砷（无机化合物），苯，铬化合物，二氯甲烷，二恶英，萘，镍化合物，PAH和TCE。

2.4。数据分析

数据分析包括三个主要方面:初步数据分析(如描述性统计)和GIS制图(如疾病图)，统计技术(如优势比统计和鉴别分析)，空间分析(如平滑技术和空间聚类统计:本地莫兰检验、特恩布尔方法、劳森和沃勒分数检验以及比塞尔线性风险分数检验)。

使用众多软件应用程序进行分析，包括ArcGIS 9.2，ArcView 3.3，Geoda 0.95i（伊利诺伊大学，Urbana-Champaign，伊利诺伊州）;Clusterseer 2.0和Terraseer的Stis 1.6（Terraseer Inc.，Ann Arbor，Michigan）;Microsoft Excel（Microsoft Inc.，Redmond，华盛顿州）;和SPSS 17.0（SPSS Inc.，芝加哥，伊利诺伊州）。

2.4.1。初步数据分析和GIS制图

初步分析是为了探索，描述和汇总数据，检测异常和异常，或检测的关系，产生关于数据的假设。基本统计产生总结使用平均值，标准偏差，变异系数，和95％置信水平的数据。该数据被映射到显示空间格局和工业设施的分布与关于癌症的数据。

2.4.2。统计技术

在意义水平的差异比例统计 .05被用来检验暴露组和未暴露组(相应的病例组和对照组)对环境污染的暴露和结果之间是否存在显著的关联。邮政编码为48883的人口(图中参考区域)2和3.）被认为未曝光环境污染，并作为赔率比分析的对照组。选择了该参考面积，因为它远离环境污染的来源，例如工业设施，主要高速公路和Tittabawassee和Saginaw Rivers的泛滥平台;它的特征在于乳腺癌和肺癌的出血。使用a计算患有癌症的赔率具有95％置信区间（CI）的应急表。使用伍尔夫建议的公式计算CI [36.］.

判别函数分析，使用逐步方法进行，以确定社会经济风险因素与癌症空间变异性相对重要的重要性。为分析所选择的社会经济变量包括中位家庭收入（每年美元），种族（白色，黑人，西班牙裔，美洲原住民和亚洲原住民和亚洲人的百分比），诞生（原生出生的百分比），教育水平（高中毕业生的百分比））和居住（居住在1995年同一地址的人口百分比）。为了完成此分析，具有乳腺癌和肺癌的合成空间簇的ZIP码被归类为高疾病风险和ZIP代码的区域，没有癌症的群体作为低或没有疾病风险的区域。

2.4.3。空间分析

癌症发病率数据的普通克里格是为了解释数据内部的空间变化，以减少小人口规模或不确定性的影响，并且因为比率是强烈正倾斜的[37.-39.］.Kriged发病率数据（例如，来自模型的）代表了在采样单元内的未核化（例如，测量数据，未派生的数据）数据对的精确预测（估计）。经验贝叶斯平滑技术的普及也有动力我们尝试这种方法;然而，在使用这两种平滑技术中要考虑小于人口问题，我们没有观察到发病率的任何统计上显着的差异。两种方法都很好。

使用四种空间技术来鉴定癌症发病率增加的簇，其中群体代表研究区内的任何区域，疾病发生的显着升高的风险[40］.采用的方法包括两种一般方法：全球（例如，局部Moran的测试）和局部（例如，特恩布尔的方法）;和两个重点方法：比瑟尔的线性风险评分测试和劳森和沃勒评分测试。Local Moran’s test, with randomization of the data 9 999 times due to small sample size, was used to confirm the presence of spatial patterns of breast and lung cancer and to determine existence of cancer clusters. Turnbull’s method was used to detect local spatial clusters at group level (e.g., determine areas of significant increased risk of cancer). The Lawson and Waller score test was used to evaluate if industrial facilities, identified as potential sources of increased cancer risk, were associated with increased risk of breast and lung cancer. The Lawson and Waller score test examines the decay distance-exposure relationship in group level data. Bithell’s linear risk score test investigates whether there is a cluster of cases around the identified location.

3。结果与讨论

3.1。结果

3.1.1。癌症事件的总体人口统计

在MDCH数据库中，有3769例女性乳腺癌病例和4014例肺癌病例，注册了14多年的研究期。大多数乳腺癌和肺癌发病率（例如，约88％的乳腺癌和97％的肺癌病例）是45岁以上的成年人。癌症患者的癌症患者不到30％（例如，乳腺癌的0.53％和0.27％的肺癌病例）。没有比15岁年轻的女性乳腺癌患者，只有一个乳腺癌患者的年龄未知，其记录被排除在分析之外。

乳腺癌
在研究期间，2000年的平均乳腺癌发病率最高，而1998年的平均乳腺癌发病率最低。平均发病率与标准差之间存在显著差异，说明观察结果存在较大的离散度。CI相对狭窄，证实了乳腺癌数据的总体准确性。时间趋势描绘了平均年增长率的稳定增长;但它的特点是在2000年出现了一个明显的高发病率高峰。以总病例数为分母，最高的发病率来自邮政编码48603(13.7%)、48601(11.6%)、48640(11.2%)和48706(10.8%)，主要位于Midland和Saginaw社区(图)2）.45岁以上的女性，特别是45岁至64岁之间的女性，发病率最高。在调整了年龄之后，65岁至75岁之间的女性发病率最高。

肺癌
在研究期间，2000年记录了肺癌的最高平均速率，而1990年的肺癌平均速率最低。平均发病率与标准差之间存在显著差异，说明观察结果存在较大的离散度。CI相对较窄，确认肺癌数据的整体准确性。时间趋势的特点是略有增加。此外，1990年至1994年之间存在相当大的发病率，2000年具有明显的峰值。使用案件总数作为分母，最高的发病率来自邮政编码48601（15.8％），48706（14.3％）和48603（11％），位于Saginaw和Bay City社区（图）3.）.45岁以上的人口尤其是45至74岁的年龄较大的速率最高，患者略有下降75岁。调整年龄后，65至75岁之间的人口最高的发病率。

3.1.2。癌症风险与环境暴露分析

乳腺癌发病率的空间模式
发病率以15岁及以上女性人口为分母;整体比率由每10,000名女性141至337人不等。居住在邮政编码为48734、48880、48640的女性居民发病率最高;在48603、48618、48732、48706和48604更高2）.这些邮政编码是研究区域的主要人口中心/社区(如米德兰、萨吉诺和海湾城镇)，并且靠近蒂塔巴瓦西河和萨吉诺河。即使经过调整，癌症发病率的空间分布的总体趋势仍然存在，这表明米德兰镇和萨吉诺河附近的发病率是最高的。

肺癌发病的空间模式
使用15岁及以上的人群作为分母计算的发病率;整体利率范围从每10 000人的61到184人。位于邮政编码48601,48706,48708的社区中的发病率最高;48602,48732,48657,48655,48603和48650（图3.）.主要分布在研究区东南部。然而，在应用平滑技术后，东南部分的一些空间模式仍然保持不变。据悉，该地区还拥有大量的主要工业设施和高速公路。

乳腺癌和肺癌发病率的空间格局
对乳腺癌和肺癌发病率的进一步检查表明，研究区域存在一致的非均匀空间模式。具体来说，患乳腺癌风险增加的成年女性人群居住在Tittabawassee和Saginaw河的泛滥平原附近，而患肺癌风险增加的人群似乎居住在工业设施和主要高速公路附近。

3.1.3。使用优势比分析进行评估

乳腺癌和肺癌
表格3.显示在邮政编码水平上具有乳腺癌和肺癌的几率。在可能暴露于环境污染和乳腺癌之间的正相关性（以显着性水平)在40%的邮政编码中发现（例如，居住在邮政编码48734、48880、48640、48603、48618、48732、48657和48604的女性人口）。
这些差距的地图显示了暴露和结果之间的重要关联，并且与早期观察到的乳腺癌发病率的空间模式一致，这些乳腺癌发病率的空间模式证实了主要河流泛洪泛滥的乳腺癌风险（图2）.
对于肺癌，在32%的邮政编码区(例如，居住在邮政编码48601、48706、48708、48602、48732、48657、48603和48650的人群)中观察到可能的环境污染暴露与肺癌之间的正相关关系。然而，居住在邮政编码为48642和48623的人群则存在负相关。
这些奇怪比率的地图显示了暴露与结果之间的显著关联，从而证实了位于研究区域东南部的工业设施和主要公路附近的风险增加(图)3.）.在位于远离主要行业领域中检测到负相关。

3.1.4。使用经验贝叶斯平滑和地方莫兰考试评估

采用经验贝叶斯平滑法时，邮政编码48640、48603和48734的乳腺癌发病率较高。对于肺癌，48732、48706、48708和48601邮政编码区发病率较高。

乳腺癌发病率无统计学显著本地莫兰的测试完成后，虽然只有两个邮政编码48732和48708是肺癌统计显著。这些观察结果与我们已经与其他技术观察相当一致。总体而言，这些技术提供了在研究地区的一些地理位置，这似乎是持续的高发病率的初步证据。

3.1.5。使用Turnbull方法进行评估

癌症发病率的使用特恩布尔的方法评估显示关于乳腺癌和肺癌两者的空间分布的非同质性质额外的见解。

对于乳腺癌，我们在7人的人群中调查了集群 105名女性，置信度为95%。该方法在邮政编码为48640的居民中发现了两个具有统计学意义的乳腺癌发病率增加集群（第一个最有可能的集群是-价值）和48603（第二个最可能集群-价值)，分别位于Tittabawassee河和Saginaw河的起点的Midland和Saginaw社区。

而对于肺癌，我们在99％CI的人群中调查了13名504人的群集。我们在邮政编码48602中检测到两个统计学上有显着的增加的肺癌发病率（首先是集群-价值)和48706(第二最可能群集在-价值)，分别位于萨吉诺社区(萨吉诺河上游)和海湾城市乡镇(萨吉诺河下游，在那里流入休伦湖)。

3.1.6。评估使用比瑟尔的线性风险评分和劳森和沃勒Score检验

乳腺癌
Lawson和Waller评分测试基于9 999蒙特卡罗模拟，99％CI，没有任何网站具有统计学意义。即使使用Bithell的线性风险评分测试，也没有统计学上的重要网站。

肺癌
表格4.显示了肺癌劳森和沃勒评分测试的结果，该测试基于9999个蒙特卡罗模拟，CI为99%。对于这种癌症，我们在几个工业设施中检测到统计上显著的结果，表明主要污染源附近的肺癌风险显著升高。具体来说，我们发现了7家位于邮政编码48601、48706、48708和48732的工业工厂附近的显著肺癌群集(见图)4.和表4.）.
这些设施的行业类型包括汽车零部件、汽车冲压件、商业服务、石油散货站和码头、木材保存和水泥生产。据报道，这些设施释放的致癌化合物包括砷、苯、铬、二氯甲烷、萘、镍、三氯乙烯和多环芳烃。几乎所有这些设施，除了埃斯洛克水泥公司和手段工业公司。萨吉诺设施，据报道早在2002年就开始运作了。这项检测证实，在工业设施附近，肺癌的风险会增加。
总的来说，这些集中测试显示乳腺簇的非均匀分布(图)5.）和肺癌（图6.)，这在早期的分析中很明显。虽然乳腺癌的研究结果是阴性的，但在洪泛区患乳腺癌的风险仍然很明显。缺乏乳腺癌的积极信号需要进一步的研究。

3.1.7。风险因素的评估采用判别分析

对乳腺癌和肺癌风险增加的区域进行了描述，以调查社会经济特征的相对重要性。乳腺癌和肺癌危险区域的判别分析成功区分了癌症的高危险区域和低危险区域(-价值）.根据这一分析，对于乳腺癌和肺癌在这项研究中地区的主要风险社会经济因素是西班牙裔人种（用于乳腺癌和肺癌）和居住在同一地点（仅适用于乳腺癌）。

３．２．讨论

本研究是否有居住在密歇根州中部的三个县居民对环境的污染和乳腺癌的发病率和肺癌之间的空间关系。是这项研究的主要发现如下：

（1）乳腺癌和肺癌发病率的空间分布是非均匀的;（2）可能的环境污染暴露与乳腺癌和肺癌风险之间存在显著正相关;（3）乳腺癌的空间聚集在靠近主要河流泛滥平原的位置，肺癌的空间聚集在靠近点源污染和主要公路的位置;（4）存在具有潜在危险人群中引起乳腺癌和肺癌环境污染物;（5）在同一地点的社会经济因素，如种族和居留，更有可能解释癌症发生率的空间变异性。

初步分析还确认了以前研究的结果，这表明老化是风险因素之一[4.-7.那21］.在这项研究中，我们发现高乳腺癌和肺癌发病率和45岁以上成年人的最常见的发病率。此外，癌症数据的时间趋势分析了2000年的乳腺癌和肺癌发病率最高。

正如预期的那样，研究期间没有显着增加乳腺癌的年龄率，这是最近的研究表明，据信主要是因为更好的筛选，意识运动和改善治疗方法15］.然而，肺癌数据显示在研究期间略微增加年平均利率，特别是在20世纪90年代初期。

对这些主要发现的分析表明，在研究区域内，乳腺癌和肺癌的风险存在空间差异。一般来说，靠近主要河流的地区乳腺癌发病率较高，而靠近工业和主要高速公路的地区肺癌发病率较高。具体来说，乳腺癌发病率在居住在邮政编码为48640、48603、48734、48880、48618和48732的人群中升高。邮政编码48640和48603位于河流和工业设施附近，这些设施可能对河流的环境污染负责。这些结果与之前在密歇根州中部进行的研究结果一致[30.那31.］.具体而言，Dai和Oyana使用Kulldorff的空间扫描统计数据检查了乳腺癌的变异，改进的空间聚类遗传算法和泊松回归模型[31.］.在他们的学习中，戴和蛎雁[31.]认为土壤二恶英污染场所是乳腺癌的主要环境危险因素。Dai和Oyana基于Poisson回归模型的结果发现，邮政编码48640和48602靠近土壤二恶英污染区域的疾病负担较高，基于Kulldorff空间扫描统计和改进遗传算法的结果，Dai和Oyana确定了以下邮政编码的乳腺癌空间群集:第一个48640、48603和48623(位于主要社区，靠近土壤二恶英污染地点);第二个48734;第三位是48708、48706和48732(远离主要城市)。然而，除了Dai和Oyana确定的邮政编码[31.[本研究还针对邮政编码48880和48618中的乳腺癌水平升高，位于远离环境暴露（主要河流的点源污染和洪泛区）和主要社区。ZIP码48618,48880和48734中升高的乳腺癌率较远远离河流和点源污染可能部分是由于边缘效应或缺失数据。在参考邮政编码48883旁边的邮政编码48880中乳腺癌中的高次数/发射率可能是由于这些区域中的人口统计学特性的差异。Specifically, the population residing in ZIP code 48880 is more diverse (e.g., 76.0% White, 15.6% Black, 5.2% Hispanic, 1.0% Native American, 0.4% Asian, $35,176 median household income) with substantially higher presence of Blacks and Hispanics and significantly lower median household income than those residing in the ZIP code 48883 (e.g., 95.9% White, 0.4% Black, 1.8% Hispanic, 0.7% Native American, 0.2% Asian, $42,434 median household income). Additionally, the Michigan Public Health Institute cancer statistics report shows that the Midland and Saginaw counties (which contain ZIP codes 48640, 48603, 48734, 48880, 48618, and 48732) had higher age-adjusted incidence rates of breast cancer during the time period from 1994 to 2003 compared to incidence rates in the Bay county (located farther away from the Tittabawassee River) [30.］.

研究发现，居住在邮政编码为48601、48706、48708、48732、48602和48603的人群患肺癌的风险增加。这些邮政编码位于工业活动集中的地区，工业活动释放的化学物质有可能导致肺癌。这些发现与之前关于肺癌和环境污染的研究结果一致，表明居住在工业附近的人群患肺癌的风险更大。20.］.此外，早前关于密歇根州中部癌症负担的报告还指出，海湾县(邮政编码为48706、48708和48732)的肺癌年龄调整发病率高于米德兰和萨吉诺县[30.］.

统计和空间分析方法检测到乳腺癌和肺癌的集群，并证实了与环境暴露相关的癌症风险增加的研究假设。特别是，优势比分析发现，乳腺癌和肺癌风险与环境污染暴露之间存在显著的统计学关联。暴露分析结果表明，居住在靠近河流的邮政编码地区的女性居民患乳腺癌的风险是居住在更远地区的女性居民的1.5至2倍；居住在点源污染和主要道路附近的邮政编码区的居民患肺癌的风险也比居住在更远地区的居民高1.5到2倍。

疾病聚集性进一步证明，居住在邮政编码区、靠近环境污染地区的人群中存在乳腺癌和肺癌聚集性。具体来说，Local Moran的检测在居住在邮政编码48732和48708的居民中发现了肺癌群集。这些发现与特恩布尔方法和劳森与沃勒评分测试的结果一致，后者发现了肺癌发病率增加的类似空间群集。此外，采用Turnbull方法在邮政编码48640和48603中检测到两个乳腺癌空间聚类。所有这些检测到的簇都位于环境污染源附近。

在研究区域环境污染物具有高危人群内的可能造成乳腺癌和肺癌的研究中发现存在。这些包括砷，苯，铬，二氯甲烷，萘，镍，TCE和多环芳烃。

尽管预期，但由于患有乳腺癌风险增加的潜在来源，因此没有发现乳腺癌的簇。有趣的是，最近在密歇根州中部进行的研究表明，在萨格诺瓦河流域中有二恶英毒素（包括Tittabawassee和Shiawassee Rivers，见图1) ［41.那42.］.这些研究发现,总多氯联苯的浓度(标识为动物乳腺致癌物质和雌激素模仿报道协会与乳腺癌)的证据表面沉积物和泛滥平原高萨吉诺河流域的土壤样本收集从萨吉诺河的中间地带岛(位于接近靠近收集含多氯联苯废物的前垃圾填埋场)和萨吉诺湾河口的地下沉积物(靠近污水处理厂和其他工业污染源)。虽然我们的研究发现乳腺癌的空间集群48706年邮政编码(位于中间地带岛在萨吉诺河)和48732年(位于萨吉诺河的口在点源污染附近)需要理解这些集群的进一步证据。

对于肺癌，本研究发现了靠近工业设施的肺癌群集。据报道，这些设施中的大多数在2002年开始运作，这意味着这些设施的排放可能对研究人群产生持续的影响。这些设施的主要工业类型包括石油、木材和水泥生产，这与先前的研究一致，该研究表明，靠近石油和化学工业的地区肺癌风险增加[20.那43.］.从这些设施释放报道致癌化合物包括砷，苯，铬，二氯甲烷，萘，镍，TCE和多环芳烃，在最近的文献已知或可疑致癌物鉴定了可能导致肺癌[16那17那19那21-26］.

对社会经济因素相对重要性的评估表明，有两个风险因素非常重要:种族和居住地。具体来说，西班牙裔(乳腺癌和肺癌)和居住在同一地点(乳腺癌)的人群更容易患癌症。这些发现与之前的研究结果一致，这些研究表明，不同种族、在同一地区居住多年的乳腺癌发病率存在差异，不同种族的肺癌风险也存在差异[1那9.那11-13那22那24］.

4.结论

这项研究的发现支持了一个假设，即癌症风险与环境暴露之间存在空间关联。该研究为期14年，虽然在某些情况下可能超过20年，但总体上捕捉到了癌症的潜伏期，进一步提供了长期暴露于空气污染对肺癌的影响的证据。主要河流附近的地理位置与乳腺癌的高风险有关，而点源污染和主要公路附近的肺癌空间聚集则被发现。这项研究发现，环境污染物的存在有可能解释乳腺癌和肺癌风险的增加。虽然这项研究没有提供明确的证据证明已确定的工业设施对乳腺癌水平升高的贡献，但它证实了点源污染在解释肺癌的空间变异性方面的作用。

以前发现研究区域中的乳腺癌簇是根据土壤二恶英污染的邻近确定的，而不考虑到从点源污染接触的癌症的风险[31.］.新的一组环境风险因素(如工业设施、主要河流和高速公路)提供了环境暴露与癌症风险之间空间关联的新证据。初步调查结果还显示了与癌症发病率增加相关的潜在污染源。然而，迫切需要利用从实地测量获得的高质量暴露数据确定癌症疾病与环境暴露之间的联系。未来的研究应考虑区域和非点源环境污染对乳腺癌和肺癌风险的贡献。此外，更大的癌症数据样本量可以显著提高统计和空间分析方法的结果，特别是可以显著提高癌症风险区域的判别分析结果。此外，对生活在高癌症发病率地区的个体风险和社会经济特征的进一步评估可能会提供更多的见解。具体来说，已经暴露在环境污染中的肺癌患者可能会因人群的吸烟习惯而受到进一步的负担。

这项研究的结果对研究人员和参与调节，控制政府机构是有用的，而Tittabawassee和萨吉诺河漫滩内监测环境的污染。具体而言，政府机构可以考虑控制和监测的工业设施排放污染物报告的发现与肺癌的风险增加有关。监测结果可以作为精确定位污染物的监管制裁的发展奠定了基础。这些发现也价值不菲，为厂家进行生产流程的重新评估的时候，为了避免或尽量减少识别致癌化学物质排放到环境中考虑。

致谢

作者感谢南伊利诺伊大学卡本代尔分校的资金支持。我们也感谢北伊利诺伊大学Dai Dajun博士和密歇根社区卫生局为这个研究项目提供的数据。作者贡献:Tonny Oyana博士负责研究设计、质量控制、分析、大量编辑和手稿的深入审查。Olga Guajardo女士对数据进行了处理和分析，生成了研究结果，并撰写了论文的初稿。所有作者都要对手稿的关键修改和最终批准负责。

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