115 年 國立成功大學環境醫學研究所丙組在職生《流行病學》

本題主要在測試考生對流行病學基本名詞的理解程度。

1. 橫斷性研究 (cross sectional study)：
   橫斷性研究是一種觀察性研究設計，在特定的時間點，同時測量暴露因子與疾病的狀態。它就像是「快照」，描繪出某個時間點人群的健康狀況與相關因素的分布。

   • 優點：快速、成本較低、適合用於描述疾病盛行率、產生假說。
   • 缺點：無法確定因果關係（時間序列不明確）、無法研究罕見疾病或暴露。
     【答案】橫斷性研究是一種在特定時間點同時收集暴露與疾病狀態資料的研究設計，用於評估盛行率，但無法確定因果關係。

2. 第一型錯誤 (type I error; alpha error)：
   第一型錯誤又稱為 $\alpha$ 錯誤，是指在實際上虛無假說 (null hypothesis, $H_0$) 為真時，卻錯誤地拒絕虛無假說。在流行病學研究中，這意味著我們錯誤地得出某個暴露與疾病之間存在關聯，但實際上這種關聯並不存在。

   • $\alpha$ 值通常設定為顯著水準 (significance level)，常見的有 0.05 或 0.01。
     【答案】第一型錯誤是指當虛無假說為真時，卻錯誤地拒絕虛無假說，即在實際上無關聯時，卻得出有關聯的結論。

3. 干擾因子 (confounder)：
   干擾因子是一個與暴露因子和疾病結果都有關聯的變項，但它並非暴露因子與疾病結果之間的因果路徑上的中介變項。

本題旨在測試考生對前瞻性研究與回溯性研究的理解，包含其定義、研究設計、以及各自的優缺點。

研究問題範例：研究「吸菸是否會增加罹患肺癌的風險？」

1. 前瞻性研究 (Prospective Study)

• 定義：前瞻性研究是從現在開始，追蹤一群暴露於特定因子 (如吸菸) 的個體，以及一群未暴露於該因子 (未吸菸) 的對照組，觀察一段時間後，比較兩組罹患疾病 (肺癌) 的發生率。研究者在研究開始時就確定研究問題、納入對象，並在未來收集資料。
• 研究設計範例：招募一批從未吸菸的年輕成人，將他們分為吸菸組與未吸菸組。追蹤這兩組數十年，記錄誰罹患了肺癌。
• 優點：
  • 時間序列明確：可以確定暴露發生在疾病之前，有助於建立因果關係。
  • 資料品質較高：研究者可以預先規劃並標準化資料收集方法，減少回憶偏差。
  • 可研究多種結果：同一批受試者，可以同時觀察多種疾病的發生。
  • 適合研究罕見暴露：可以針對特定暴露群體進行招募。
• 缺點：
  • 耗時長：需要較長時間來觀察疾病的發生。
  • 成本高昂：追蹤大量受試者需要大量人力、物力和財力。
  • 可能面臨脫失問題：研究期間部分受試者可能失訪，影響研究結果。
  • 不適合研究罕見疾病：需要非常大的樣本量和極長的追蹤時間。

本題主要在測試考生對生態分析研究 (Ecological Study) 的理解，包含其定義、研究設計，以及相較於其他研究設計 (如世代研究、病例對照研究) 的優缺點。

研究問題範例：研究「空氣污染 (如 PM2.5 濃度) 是否與肺癌死亡率有關？」

生態分析研究 (Ecological Analysis)

• 定義：生態分析研究是一種觀察性研究，其研究單位是「群體」而非「個體」。它利用群體層級的資料來推論暴露與疾病結果之間的關聯。換句話說，研究者比較的是不同群體 (例如不同國家、不同城市、不同區域) 的平均暴露水準與疾病發生率或死亡率之間的關係。
• 研究設計範例：
  1. 收集不同城市過去一年的平均 PM2.5 濃度資料。
  2. 收集這些城市過去一年的肺癌死亡率資料。
  3. 透過統計分析，檢視平均 PM2.5 濃度與肺癌死亡率之間是否存在相關性。例如，發現 PM2.5 濃度較高的城市，其肺癌死亡率也較高。

相對於一般研究設計 (如世代研究、病例對照研究) 的優缺點：

優點：

1. 快速且成本較低：生態分析研究通常利用現有的公開資料 (如人口普查、死亡登記、環境監測數據)，因此收集資料快速且成本相對較低。
2. 可快速產生假說：由於資料的易取得性，生態分析研究可以快速地對潛在的健康問題進行初步探索，產生值得進一步研究的假說。

本題為一綜合題，涵蓋流行病學研究設計、指標、因子與因果推論等核心概念，需要仔細閱讀研究摘要並應用所學知識進行分析。

研究摘要核心：此研究旨在探討一氧化碳中毒 (CO poisoning) 與慢性腎臟病 (CKD) 發生風險的關聯性，使用健保資料庫，並透過傾向分數匹配與 Cox 比例風險迴歸模型進行分析。

1. 研究問題 (Research Question)

• 核心概念：研究問題應清晰、具體，並能引導後續研究設計與分析。此摘要旨在探討「暴露」與「結果」之間的關係。
• 分析：研究明確指出使用「一氧化碳中毒患者」與「非一氧化碳中毒患者」進行比較，目的是評估「慢性腎臟疾病的發生風險」。
• 敘述：此研究的 research question 是：「一氧化碳中毒是否會增加慢性腎臟疾病的發生風險？」或「相較於未曾一氧化碳中毒者，曾一氧化碳中毒者罹患慢性腎臟疾病的風險是否較高？」
  【答案】此研究的 research question 是：一氧化碳中毒是否會增加慢性腎臟疾病的發生風險？

2. 自變項 (Independent Variable) 與依變項 (Dependent Variable)

• 核心概念：自變項是研究者操縱或觀察的變項，可能影響依變項；依變項是研究者測量的結果變項，預期會受到自變項的影響。
• 分析：
  • 研究的重點在於「一氧化碳中毒」這個暴露，以及「慢性腎臟疾病的發生」這個結果。
  • 自變項：一氧化碳中毒 (是否曾發生一氧化碳中毒)。
  • 依變項：慢性腎臟疾病的發生 (是否罹患慢性腎臟疾病)。
  • 此外，摘要也提到「高壓氧治療組和非高壓氧治療組」的比較，這可以視為一個次群體分析中的自變項，用來探討其是否為 effect modifier。
    【答案】自變項為：一氧化碳中毒 (暴露狀態)；依變項為：慢性腎臟疾病的發生 (疾病結果)。

3. 研究設計 (Study Design)

• 核心概念：根據資料收集的時間順序和研究目的，判斷研究設計。本研究利用過去的健保資料庫，追蹤未來疾病的發生。
• 分析：
  • 研究者從過去的資料庫 (2000-2013) 中識別出暴露組 (CO 中毒者) 和對照組 (非 CO 中毒者)。
  • 然後「評估慢性腎臟疾病的發生風險」，這意味著研究者在確定暴露狀態後，觀察未來疾病的發生。
  • 「傾向分數匹配 (propensity score matching)」是一種用於觀察性研究，以減少選擇偏差的方法，常與世代研究或病例對照研究結合使用。
  • 「Cox 比例風險迴歸模型 (Cox proportional hazards regression model)」常用於分析時間-事件資料，例如追蹤研究中的疾病發生時間。
  • 綜合以上特點，此研究屬於一種世代研究 (Cohort Study)，且是回溯性世代研究 (Retrospective Cohort Study)，因為它是利用過去的資料來追蹤未來的結果。
    【答案】此研究採用回溯性世代研究 (Retrospective Cohort Study) 的設計。

4. 頻率指標 (Frequency Measure) 與效應指標 (Effect Measure)

• 核心概念：
  • 頻率指標描述事件在特定群體中的發生頻率，如盛行率 (prevalence)、發生率 (incidence)。
  • 效應指標描述暴露與結果之間的關聯強度，如風險比 (risk ratio, RR)、勝算比 (odds ratio, OR)、風險差 (risk difference, RD)、速率比 (rate ratio, IRR)。
• 分析：
  • 研究者「評估慢性腎臟疾病的發生風險」，並使用了「Cox 比例風險迴歸模型」來評估「相關性」。
  • Cox 模型主要用於分析「時間-事件」資料，它評估的是「發生率」的差異，因此輸出的指標是發生率比 (Incidence Rate Ratio, IRR)，這是一種效應指標。
  • 摘要中提到「風險比 (risk ratio, RR) 高出 6.15 倍」，雖然 Cox 模型直接輸出的是 IRR，但當事件發生率較低時，IRR 與 RR 的數值會很接近，且研究者也常將其解讀為風險比。在這種情況下，我們需要考慮研究設計。由於是世代研究，可以計算發生率。
  • 頻率指標：研究評估的是「發生風險」，因此可以計算發生率 (incidence rate)，即單位時間內新發生疾病的個案數與總觀察時間之和的比值。
  • 效應指標：
    • Cox 模型直接估計的是發生率比 (Incidence Rate Ratio, IRR)，用於比較暴露組與對照組的事件發生率。
    • 摘要中直接給出了「風險比 (risk ratio, RR) 高出 6.15 倍」，這也是一種效應指標，尤其是在世代研究中，當事件發生率較低時，Risk Ratio (累計風險比) 是常用的指標。
    • 摘要中提到「經過調整已知共變量後」，這表示結果是經過校正的效應指標。
• 補充說明：雖然摘要中寫「風險比」，但 Cox 模型直接估計的是 IRR。在此回答時，應同時提及兩者，並說明 Cox 模型主要輸出 IRR。如果題目嚴格要求根據摘要，則「風險比」是直接提到的效應指標。
  【答案】
  頻率指標：發生率 (Incidence Rate)。
  效應指標：發生率比 (Incidence Rate Ratio, IRR) (由 Cox 模型直接估計)；摘要中也直接提及風險比 (Risk Ratio, RR)。

5. 支持因果相關的證據 (Evidence Supporting Causality)

• 核心概念：布拉福．希爾 (Bradford Hill) 的因果判準提供了一系列判斷因果關係的標準。