地理統計に基づくがん死亡の社会経済的格差の評価: 市区町村別がん死亡と地理的剥奪指標との関連性

摘要

Using spatial statistical modelling for disease mapping, we visualise the geographic variations in municipal cancer mortality in Japan during the period of 2003-2007 and measure its socio-economic inequalities by using a newly proposed areal deprivation index. We derive a set of weightings for census variables to construct the index from a micro-data analysis on poverty. Bayesian hierarchical Poisson regression models with a spatially structured random effect are applied to the cancer mortality data set to visualise the spatially smoothed SMR distributions and to calculate socio-economic inequality indices of mortality graded by areal deprivation. As a result, significant socio-economic inequalities of mortality are identified for most cancer mortalities by major sites. Relatively large inequalities of mortality, 20-24% excess mortality for most deprived areas compared to the least deprived ones, are found for colorectal and liver cancer for men, and lung and cervical cancer for women. We also argue possible biases in inequality measurements caused by ordinal Poisson regression models without the term of spatially structured random effect and confirm empirical differences between measured inequality indices of models with and without the term.%本稿では，2003～2007年の期間で集計された市区町村別がん死亡にみられる地域間格差に着目し，その地理的な視覚化とともに，地理的な貧困（剥奪）水準を示す単次元指標である地理的剥奪指標に基づいて，がん死亡の社会経済的な格差の大きさを評価した．貧困のミクロデータ解析と関連づけた地理的剥奪指標を提案するとともに，空間的に構造化されたランダム効果を含む階層ベイズ?ポアソン回帰モデルを利用し，疾病地図の作成とがん死亡の格差指標値の推定を実施した．その結果，主要死因別にみたがん死亡の多くにおいて，剥奪水準の高い--貧困がより集中する--地域で死亡率が高くなる社会経済的な地理的格差の存在が確認された．とくに格差の大きいがん死亡は，男性の大腸がんと肝臓がん，女性の肺がんと子宮がんであり，剥奪水準の最も高い地区群では，最も低い地区群にくらべ，およそ20～24％程度の死亡率の超過が認められた．また，空間的に構造化されたランダム効果によって調整しうる格差指標のバイアスを議論し，実際にこの効果を考慮したモデルとしないモデルとでは格差指標の推定結果に無視し得ないずれが生じる点を確認した．