114 年 國立成功大學環境醫學研究所丙組《流行病學》

這部分考驗考生對流行病學基本名詞的理解。

1. 間接標準化 (indirect standardization)：
   此方法用於計算標準化死亡比 (Standardized Mortality Ratio, SMR) 或標準化發生比 (Standardized Incidence Ratio, SIR)。當我們想比較某特定群體（例如某地區或某職業群體）的死亡率或發生率與一個參照群體（例如全國平均）的差異時，但又希望排除年齡、性別等結構性差異的影響。
   其計算步驟為：
   (1) 取得參照群體的死亡率或發生率，並依據這些率計算出該特定群體的預期個案數（Expected cases），即假設該特定群體具有參照群體的年齡-性別結構，但適用參照群體的死亡率/發生率。
   (2) 將特定群體的實際個案數 (Observed cases) 除以預期個案數，得到 SMR 或 SIR。
   SMR/SIR = (Observed cases) / (Expected cases)
   間接標準化相較於直接標準化，其優點是只需要參照群體的死亡率/發生率資料，以及特定群體的年齡-性別結構資料，不需要特定群體的死亡/發生人數資料。

   【答案】間接標準化是一種用於比較兩個群體（通常是特定群體與參照群體）在調整了年齡、性別等人口結構因素後，其死亡率或發生率差異的方法。其核心概念是利用參照群體的年齡別死亡率/發生率，套用到特定群體的年齡結構上，計算出在沒有該特定群體特有風險下的預期個案數，再與實際觀察到的個案數比較，得出標準化比值 (SMR/SIR)。

2. 特異性 (specificity)：
   特異性是診斷試驗評價指標之一，用來衡量一個試驗對於真正沒有罹患某疾病的個體，能夠正確判斷為陰性的比例。換句話說，它代表了試驗排除真正健康個體的準確性。
   計算公式為：
   Specificity = (True Negatives) / (True Negatives + False Positives)
   其中，True Negatives (TN) 是真正未罹病且檢測結果為陰性者；False Positives (FP) 是真正未罹病但檢測結果為陽性者（偽陽性）。
   高特異性的試驗意味著較少的偽陽性結果，這在篩檢時尤其重要，可以避免對未罹病者造成不必要的擔憂、進一步檢查和治療。

   【答案】特異性是指一個診斷試驗或篩檢工具，在所有未罹患某特定疾病的個體中，能夠正確檢測出為陰性的比例。其計算公式為：Specificity = TN / (TN + FP)，其中 TN 為真陰性，FP 為偽陽性。高特異性表示該試驗較少產生偽陽性結果。

此題考驗對不同研究設計（臨床實驗、社區實驗）的理解，以及其優缺點的比較。

研究問題範例： 探討某新型抗高血壓藥物（Drug X）對於降低成人高血壓患者血壓的效果。

1. 臨床實驗 (Clinical Trial)

• 定義： 臨床實驗是一種前瞻性 (prospective)、隨機對照 (randomized controlled) 的研究設計，通常在醫療機構中進行。研究者介入一項或多項措施（如給予藥物、改變生活方式），並將受試者隨機分配到實驗組（接受介入）或對照組（接受安慰劑、標準治療或其他介入），以評估該介入措施的效果。
• 範例應用： 針對一群診斷為高血壓的成人患者，將他們隨機分配到接受新型抗高血壓藥物 Drug X 的實驗組，或接受安慰劑的對照組。在一段時間後，比較兩組患者的平均收縮壓和舒張壓是否有顯著差異。
• 優點：
  • 因果關係明確： 透過隨機分配，可以最大程度地平衡已知及未知的干擾因子，使得觀察到的差異能更可靠地歸因於介入措施本身，建立較強的因果關係。
  • 控制嚴謹： 對受試者、介入措施、測量方法等都有嚴格的控制，減少偏誤。
  • 重複性高： 標準化的研究流程使其較易於重複。
• 缺點：
  • 外推性 (Generalizability) 受限： 受試者通常是特定條件下的病人，且在嚴格的實驗環境下，其結果不一定能完全適用於一般大眾或真實世界的臨床情境。
  • 倫理考量： 對於某些介入措施，可能存在倫理上的疑慮（例如，讓患者接受無效的對照組治療，或接受有風險的實驗性治療）。
  • 成本高昂與耗時： 臨床實驗通常需要較大的樣本、長期的追蹤，因此成本高且耗時。
  • 退出率 (Dropout rate) 問題： 研究期間可能會有受試者退出，影響研究結果。

2. 社區實驗 (Community Trial)

• 定義： 社區實驗是一種研究設計，其介入措施是針對一個地理區域、一個社群或一個組織（即一個「社區」）進行，而不是針對個別的受試者。研究者評估該介入措施對整個社區的健康結果的影響。
• 範例應用： 假設要評估一項針對社區的飲水加氟計畫（以預防蛀牙）的效果。

此題考驗對病例對照研究的理解，並需與世代研究進行比較，分析其優缺點。

研究問題範例： 探討吸菸與肺癌發生之間的關聯性。

1. 病例對照研究 (Case-Control Study)

• 定義： 這是一種回溯性 (retrospective) 的觀察性研究設計。研究者首先確定並招募具有某特定疾病（病例，cases）的群體，以及沒有該疾病但來自相同目標群體的對照（controls）群體。然後，回溯性地收集和比較這兩組群體過去的暴露史，以評估特定暴露因素與疾病發生之間的關聯。
• 範例應用： 招募一群確診為肺癌的患者（病例），並從同一地區、年齡相近的非肺癌患者中抽取一群作為對照。然後，詢問或查閱記錄，比較這兩組人群過去的吸菸史（暴露史），例如每日吸菸量、吸菸年數等，來評估吸菸與肺癌發生之間的關聯。
• 優點：
  • 適合研究罕見疾病： 由於是從疾病結果回溯暴露，因此特別適合研究發生率很低的罕見疾病，因為不需要追蹤大量的健康人群才能觀察到足夠的病例。
  • 研究時間短、成本低： 相較於世代研究，病例對照研究通常回溯性地收集資料，研究週期較短，成本也較低。
  • 可同時研究多個暴露因素： 對於同一組病例和對照，可以同時收集多種暴露因素的資料。
• 缺點：
  • 難以建立因果關係： 回溯性地收集暴露史容易受到回憶偏誤 (recall bias) 的影響，且無法直接評估暴露的前後順序，因此難以建立強的因果關係。
  • 選擇對照群體困難： 選擇合適的對照群體是一大挑戰，對照群體必須能代表沒有罹患該疾病的目標總體，否則會產生選擇偏誤 (selection bias)。
  • 無法計算發生率 (Incidence rate) 或相對危險度 (Relative Risk, RR)： 病例對照研究只能計算勝算比 (Odds Ratio, OR)，而 OR 僅在疾病罕見時才能近似 RR。
  • 易受干擾因子影響： 若未妥善控制干擾因子，可能導致結果偏差。

2. 世代研究 (Cohort Study) 相較於病例對照研究的優缺點

• 定義： 世代研究是一種前瞻性或回溯性的觀察性研究設計，研究者根據暴露狀態將一群健康的人群（世代）分組，然後追蹤他們隨時間的發展，比較不同暴露群體在未來發生特定疾病的比例或發生率，以評估暴露與疾病之間的關聯。

這部分是一個綜合性的題目，結合了流行病學研究設計、變項定義、干擾因子和效應修飾等核心概念，並要求應用於實際的研究摘要。

核心觀念：

• 研究問題的定義。
• 自變項 (Independent Variable, IV) 與依變項 (Dependent Variable, DV) 的辨識。
• 不同研究設計的特徵。
• 干擾因子 (Confounder) 的定義與判斷。
• 效應修飾 (Effect Modification) 的定義與判斷。

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1. 請簡單敘述此研究的 research question. (5分)

這個研究旨在探討空氣污染暴露（以一氧化碳 CO 為指標）與呼吸系統疾病（呼吸症狀）之間的關聯性，並特別關注 HIV 感染和性別是否會影響這種關聯。

研究問題： 在資源有限的印尼鄉村地區，成人 CO 暴露是否與呼吸症狀的發生有關？HIV 感染和性別是否會修飾這種關聯？

【答案】此研究旨在探討成人一氧化碳 (CO) 暴露與呼吸症狀之間的關聯性，並評估 HIV 感染和性別是否會影響此關聯。

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2. 承上題,其主要之自變項 (independent variable) 與依變項 (dependent variable) 各為何? (10分)

• 自變項 (Independent Variable, IV)： 指研究中被操作或測量，用來預測或解釋依變項變化的變項。在這個研究中，主要關注的是暴露因素。

  • 主要自變項： 個人 CO 暴露（特別是超過 WHO 標準的暴露）。
  • 潛在的自變項/修飾因子： HIV 感染狀態、性別。

• 依變項 (Dependent Variable, DV)： 指研究中被測量，用來評估其變化的變項，其變化被認為是受自變項影響的。

  • 主要依變項： 呼吸症狀（或呼吸系統疾病的發生）。

其他可能涉及的變項：

• 生活在以木炭為主要烹飪燃料的家庭 (biomass exposure)： 這被認為與 CO 暴露相關，在摘要中被視為一個獨立的暴露因素，與 CO 暴露一同出現。
• 年齡、吸菸習慣： 在 logistic regression 中被調整，是潛在的干擾因子。

【答案】主要自變項為個人一氧化碳 (CO) 暴露（特別是暴露於 WHO 標準以上者）；主要依變項為呼吸症狀的發生。HIV 感染狀態和性別在此研究中同時被視為潛在的自變項和效應修飾因子。

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3. 請問此研究採用何種研究設計? (5分)

研究描述「從2016年6月至2018年5月,研究者在印尼南部鄉村的一個長期研究群體中測量了成人 HIV 感染者和未感染者的48小時個人一氧化碳 (CO) 暴露。」並且「完成了 950 個採樣期」。這表明研究者在一段時間內，多次對參與者進行了 CO 暴露的測量，並同時收集了他們的呼吸症狀資訊。這種在特定時間點收集數據，以觀察暴露和結果之間關聯的研究設計，最符合「橫斷性研究 (Cross-sectional study)」的特徵。雖然提到了「長期研究群體」，但數據收集方式（48小時個人 CO 暴露測量，950個採樣期）更偏向於在一個時間段內對這些採樣期進行分析，而非追蹤同一批人多年。

進一步判斷：

• 前瞻性 (Prospective) vs. 回溯性 (Retrospective)： 數據收集是針對 2016-2018 年間的 CO 暴露，這段時間是發生在研究進行時或之前不久，屬於現況的測量，因此偏向橫斷性。
• 觀察性 (Observational) vs. 實驗性 (Experimental)： 研究者只是測量 CO 暴露和呼吸症狀，並沒有介入任何措施，因此是觀察性研究。
• 病例對照 (Case-Control) vs. 世代 (Cohort) vs. 橫斷性 (Cross-sectional)：
  • 不是病例對照，因為沒有明確地從疾病結果回溯到暴露。
  • 不是典型的世代研究，因為沒有將健康人群分為暴露組和未暴露組，然後長時期追蹤疾病發生。雖然有「長期研究群體」，但 48 小時的 CO 暴露測量和 950 個採樣期，更像是對該群體在一段時間內的「現況」進行多點觀察。
  • 最符合的是橫斷性研究，即在一個時間點（或一段相對短的時間內，如 48 小時 CO 暴露測量）同時評估暴露和結果。

【答案】此研究採用橫斷性研究 (Cross-sectional study) 設計。

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4. 請問此研究分析數據時考慮了那些干擾因子 (confounder)?請舉一例說明甚麼情況下會產生干擾作用。 (15分)

干擾因子 (Confounder) 的定義：
一個干擾因子是一個與暴露因素相關，同時又獨立地與疾病結果相關，並且不是暴露與結果之間因果鏈上的中間步驟的變項。

根據研究摘要，分析數據時考慮的干擾因子：
摘要中明確提到：「以 logistic regression 調整年齡與吸菸習慣後...」。這表示研究者在分析 CO 暴露與呼吸症狀的關聯時，已經將「年齡」和「吸菸習慣」作為干擾因子進行了調整。