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【反加煙稅系列】很「科學」的二手煙研究

【反加煙稅系列】很「科學」的二手煙研究
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圖片作者為Eva the Weaver,來源自

前言

  • 筆者相當清楚,「二手煙大體而然對健康無礙」、「二手煙的研究錯漏百出」等等都是驚人的說法。
  • 為了嘗試建構一個可討論的平台也不可能,那就像叫人與你討論不要相信「地球其實不曾轉動」一樣。
  • 筆者只好消極地說,歷史上我們也曾真正相信地球不曾轉動。真理越辯越明。就是這樣。

研究方法初探

隊列研究(Cohort Study)

研究二手煙對健康的影響,是屬於所謂流行病學(epidemiology)的範疇。研究方法通常分作兩種。第一種是隊列研究(Cohort Study)。假設我們要作「長期喝咖啡會否導致胃癌」的隊列研究:
一. 挑選一批有大致共通特質的人(例如出生日期接近、生活質素差不多等等)
二. 長期觀察。有些人會多喝咖啡,有些人則會少喝些。在一定時間(例如二十年)以後,就可以作出分析比較。

隊列研究通常比較準確,除了因為它可避免選材上的偏頗,長時間觀察病情發展亦有助於提高準確度。然而,因為這類觀察需時相當長久(二十年或更長),因此非常昂貴,大部份的二手煙的研究,都是運用相對方便(毫無疑問地,相對的不準確)的病例對照研究(Case-Control Study)。

病例對照研究(Case-Control Study)
病例對照研究,簡單來說,就是對比。假設我們要作一個「長期喝咖啡是否導致胃癌」的對照研究:
一. 挑選兩批人,一批是全部患有胃癌,稱之為病例(Cases),一批則是健康的,稱之為控制(Control)。
二. 對比兩批人喝咖啡的人數。假設如下:

病例(全部患胃癌) 控制(沒有患胃癌)
喝咖啡的人數 400 300
總數 600 600

相對風險:1.33
三. 我們可以看到,病例組別喝咖啡的人比控制組別的多,那麼我們就可以推論喝咖啡有機會增加患胃癌的機會。
四. 慣常地,我們會將病例除以控制(亦即400/300),這個數字我們稱之為相對風險(Relative Risk)。如果相對風險大於一,那麼即是成因與該疾病有正面關聯;如果少於一則代表負面關聯。換言之,如果大於一,即喝咖啡患胃癌的機會大一些;如果小於一,則喝咖啡患胃癌的機會小些。

如何量度二手煙(環境煙)?

以上就是大部份二手煙影響的研究框架。現在就讓我們具體地看看,研究二手煙的數個嚴重的問題。

首先,最直接的問題是,我們如何量度二手煙?要知道,二手煙對人的健康不是一兩天就可以看到,而必須是數年以至數十年的事。而對照研究並沒有隊列研究的時間性(即使是隊列研究也無法長期量度二手煙),那麼,它是如何測度二手煙的呢?

說出來你大概不信,靠的,就是問卷。

你可能不相信所謂的科學研究居然要運用如此粗疏的方法。但這不是我說的,而是美國環境保護總局(Environmental Protection Agency, 簡稱EPA)在一個二手煙研究中宣稱的:

‘Questionnaires are the most commonly used method to assess exposure to ETS in both retrospective and prospective studies of acute and chronic effects’

問題一:記憶的不可能

二手煙的對照研究個案,要選擇的均是長期受二手煙影響的例子,故此大多數取自伴侶個案(即丈夫/妻子抽煙)或是工作環境個案(工作環境裡有人抽煙,例如酒巴)。但對照研究不是長期性的,實際上根本無法得知研究對象究竟接觸了多少二手煙。為了「量度」在這些例子中的二手煙含量,基本上所有的對照研究,都是依靠問卷的形式去估計二手煙的含量。以下是常見的問題:

你能估計你的工作環境中有多少人抽煙?

你的伴侶,平均每天抽多少煙?

如果這是中學通識課的研究,我相信沒有人會責怪。但如果這是所謂嚴謹的流行病學研究,我相信沒有人能夠接受。即使根據常識,也可以想像這些所謂的「量度」可以出現多大的誤差。一個丈夫有可能準確記起他的妻子每天抽多少煙嗎?不要說是二十年的平均數,兩個月也大概不成。而如果丈夫做不到的話,一個酒保就更不可能做得到吧?嗯,就假設他們的記憶力超群,誤差大概在百份之三十以內(對於一個二十年的估算,那實在是接近非人能力了)。但你能接受一個研究在蒐集數據時有百份之三十,甚至更多的誤差嗎?

事實上,以上的問題並不只存在於二手煙的對照研究,而是在所有的對照研究中。這種記憶的錯誤通常被稱為記憶偏倚(Recall bias)。當需要回憶的時間越長,答案越見的仔細,則記憶偏倚就會越嚴重。而二手煙的研究正正是這一類。

問題二:無可估量的環境因素

好了,就當他們是記憶天才,可以準確記起二十年來抽煙的平均數目,但那樣我們就可以準確估量二手煙濃度嗎?難道二手煙的濃度不會受其他因素影響?空氣流通度的問題又怎麼解決呢?不過,如果他們能記起近二十年的平均抽煙數目,他們大概也可以記起近二十年來居住/工作環境的交通流量、平均開窗時間、自然風速、開風扇的時間了。

問題三:干擾因素(Confounders)

也罷,就讓我們先撇開二手煙研究所蒐集的數據粗疏得離譜,其研究方法本身也存在著很多重大問題。

又讓我們回到「長期喝咖啡是否導致胃癌」的假想例子。我們知道,胃癌是可以由很多原因導致的,如飲食習慣等。如果我們要探討喝咖啡是否會導致胃癌,那麼我們必須確保數據不受其他因素影響。例如,假如控制組別之中的人普遍有良好的飲食習慣,而病例組別之中大多數人都飲食不定時,那麼對比得出來的結果就沒有甚麼意思了。因為除了喝咖啡外,還有其他因素在影響胃癌的問題。

這些其他因素,專業的名稱為干擾因素(Confounders),一個合理的研究,必須要想辦法排除干擾因素的影響。

然而,即使是二手煙導致肺癌的問題(肺癌被公認為與二手煙最有關係的疾病),只是單單根據既有的醫學文獻記錄,就有接近三十個會影響患肺癌的因素。而大部份的研究均沒有打算消除這些干擾因素的影響(事實上是幾近沒可能處理)。相對惟一比較可行的,就只有擴大人數,以(祈)求干擾因素會平均地出現。然而,即使是這樣消極的辦法,也難得一見。在近二十多年總共八十多個的伴侶研究當中,超過五百個病例的研究,只有兩個(分別是94年美國的Fontham et al. CA97以及98年歐洲的Boffetta et al. CA03)。大部份的研究均少於一百個病例。

如果要仔細把捉這是怎麼誇張的一個數字,便是:肺癌的自然病發率(亦即普通人患肺癌的機會)是萬份之一。而能夠證立二手煙與肺癌的研究(嗯,其實只是非常少,以下將會提到)的增加機率也大概是百份之二十,也就是由十萬份之十提高到十萬份之十二。這樣微細的增加竟是由少於一百個病例的研究之中測度出來的。

問題四:研究結果

好了好了,就讓我們又忘記數據蒐集與研究方法的問題(其實,究竟還有甚麼剩下?)。就假設那些全部都不是問題,那麼,二十多年來的研究結果又是怎樣呢?

統計學意義(statistical significance)

首先要介紹一些基本的統計學知識。由於誤差的關係,以上提到所謂的相對風險,往往不是一個數字而是一段距離(interval):例如2.4-2.8。如果這段距離是包含1的話,例如0.8-2.4,那麼這個研究就是沒有統計學上的意義(statistically insignificant)(道理也不大難明白:由於少於1就是代表機會減少,大於1則是機會增加,既增加又減少,自然沒有意義)。

相對風險 > 2.0

另外,由於流行病學本身的方法學的粗糙,以及統計學本身所顯示的只是關聯(correlation)而不是因果關係(causality),所以如果要證立某些因素導致(亦即因果關係)某些疾病,研究結果的相對風險正常來說最少要大於2.0,3.0或以上才有說服力。

好了,說了那麼多沉悶的東西,究竟這麼多年來的研究結果究竟是怎麼樣呢?

研究類型 總數 統計學上有意義 % 相對風險>2.0 %
伴侶 80 13 16.2 7 8.8
工作環境 31 13 19.3 1 3.5
兒時影響 36 6 16.6 3 8.3

我知道大家必定認為我亂作騙大家。有可能是這樣的嗎?就讓我指出數點:

  • 以上的數字,是根據一個將近二十年在期刊上登出關於二手煙的研究的資料庫做編成。該資料庫將作者姓名、地方、個案數目、以及相對風險全部列出。如果大家不相信,可以聯絡本人,我自會將資料電郵給你。
  • 以上關於統計學/流行病學的說法,均可在任何一本統計學/流行病學的教科書找得到。
  • 大家可能會覺得,為甚麼相對風險要大於2.0,那豈不是要超過100%的增加?如果以上的學理說法不足以說服大家,或許我們可以參考一下其他數字,便能夠理解所謂相對風險大於2.0是多麼的微小:

疾病與估計成因 相對風險
二手煙與肺癌(世衛) 1.16
二手煙與肺癌(EPA) 1.19
工作壓力與大腸癌 4.5
每個月吃超過十二隻熱狗與白血病 9.5
長期整天戴著胸圍與乳癌 12.5

結語

如果不是篇幅所限,我對於二手煙的批評勢必要再長不少。(是的,還有,而且很多)。整理關於二手煙研究的資訊,已有一定的日子了。箇中感受自然是五味參雜。回想起來,筆者對於統計學可謂一竅不通,遑論流行病學了(當然,現在也不過是半調子)。而所謂的學習也只能夠在餘暇時,作一些網上與書本閱讀。但與一般的學習不同,由於整個二手煙的問題牽涉著巨大的利益,對於所有的資訊,筆者均是抱著相當懷疑的態度,然後核實又再核實。那種想知道真相卻又覺得無法相信任何東西的感覺實在是不足為道。

如果真的有所謂甚麼總結的話,筆者只能夠說,那些統計學的部份雖然沉悶,但相信讀者也會發現,那些知識是對於理解整個問題的核心(認真說,也不算是太難懂)。而且筆者也相信,關於二手煙的迷思,很大程度上就建基於這些所謂統計學的藩籬。

無論如何,或許這些說法對於讀者們而然都是太過驚人——畢竟我也曾經是其中一員。說到底,反吸煙的論述已經持續了好幾十年,所以我也明白要短時間內取信別人是不可能的。然而,這些錯誤終究要有人說出來。「真理始終能夠戰勝謊言」——這種童話式的說法,筆者從來不信,現在則更加如此。

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