111 年 國立臺灣大學護理學系碩士班庚組《社區護理學》

本題主要在於檢測Table 1中，針對不同特徵（如年齡、性別、教育程度、種族、風險因子等），比較憂鬱組(Depressed)與未憂鬱組(Not Depressed)之間的差異，並判斷這些差異是否具有統計學上的顯著性。

1. 請問作者使用何種統計檢定兩組教育程度之差異,以及兩組是否有顯著差異?

   • 統計檢定方法： 教育程度(Educational level)為連續性變數，且兩組的樣本數(n=452, n=1708)皆大於30。因此，作者很可能使用了獨立樣本 t 檢定 (independent samples t-test) 來比較兩組的平均教育程度。
   • 顯著性判斷： 從Table 1的P Value欄位可知，教育程度的P Value為 "<.001"，這表示兩組的平均教育程度存在統計學上的顯著差異。
   • 【答案】 獨立樣本 t 檢定；有顯著差異。

2. 請問作者使用何種統計檢定兩組種族分布是否有差異?是否有顯著差異?

   • 統計檢定方法： 種族(Ethnicity)為類別型變數，且分為三個類別：White, Black, Hispanic。當我們想比較兩個獨立樣本在一個類別變數上的分布是否有差異時，可以使用卡方檢定 (Chi-squared test)。
   • 顯著性判斷： 從Table 1的P Value欄位可知，種族(White, Black, Hispanic的合併)的P Value為 "<.001"，這表示兩組在種族分布上存在統計學上的顯著差異。
   • 【答案】 卡方檢定；有顯著差異。

3. 請問兩組之間有哪些基本特性有顯著差異呢?
   本題需要從Table 1中，找出P Value欄位顯示顯著差異(<0.05)的項目。

   • 年齡 (Age): P Value = .01，顯著差異。

本題主要在於分析Table 3，特別是Model 3的結果，探討憂鬱症對長者發生輕度認知障礙(MCI)及失智症(Dementia)的風險影響。Model 3是經過年齡、性別及血管性風險因子調整後的結果。

1. 請問根據model 3之結果,憂鬱是否會增加長者發生輕度認知障礙之風險?如果是,請說明增加哪些輕度認知障礙,以及風險分別為多少?

   • 整體輕度認知障礙 (All MCI):
     • 根據Table 3 Model 3的結果，當憂鬱(Depression)為暴露因子時，其Hazard Ratio (HR)為 1.0，95%信賴區間 (CI) 為 (0.7-1.5)。
     • HR值接近1，且信賴區間包含1，表示憂鬱與發生「所有類型的輕度認知障礙」的風險沒有顯著關聯。
   • 健忘型輕度認知障礙 (Amnestic MCI):
     • 根據Table 3 Model 3的結果，當憂鬱(Depression)為暴露因子時，其HR為 1.3，95% CI為 (0.8-2.1)。
     • HR值大於1，但信賴區間包含1，表示憂鬱與發生「健忘型輕度認知障礙」的風險沒有達到統計學上的顯著性，但有增加的趨勢。
   • 非健忘型輕度認知障礙 (Nonamnestic MCI):
     • 根據Table 3 Model 3的結果，當憂鬱(Depression)為暴露因子時，其HR為 0.8，95% CI為 (0.4-1.4)。
     • HR值小於1，且信賴區間包含1，表示憂鬱與發生「非健忘型輕度認知障礙」的風險沒有顯著關聯。

   【答案】 根據Model 3的結果，憂鬱不會顯著增加長者發生輕度認知障礙(MCI)的風險。

本題為綜合題，涵蓋社區長者跌倒的盛行率、危險因子，以及社區護理師的預防策略。

一、臺灣社區中65歲以上的長者每年跌倒的發生率大約多少%? (5分)

根據臺灣相關研究，65歲以上社區長者每年的跌倒發生率大約落在 15% 至 30% 之間。具體數字可能因研究方法、調查對象、定義標準（例如是否包含跌倒後未受傷者）等因素而略有差異。例如，有些研究報告約為 20-25%，有些則可能更高。

二、長者發生跌倒的相關因素 (10分)

長者發生跌倒的因素複雜，可分為內在性（個人生理、心理因素）與外在性（環境因素）兩大類。

1. 內在性因素 (Intrinsic Factors):

   • 生理功能衰退：
     • 肌力下降 (Muscle weakness)： 特別是下肢肌力，影響站立、行走和維持平衡的能力。
     • 平衡感變差 (Impaired balance)： 隨著年齡增長，本體感覺、前庭系統和視覺系統的整合能力下降。
     • 步態改變 (Gait disturbances)： 步基變寬、步長變短、行走速度減慢、動作僵硬等，增加不穩定的風險。
     • 視力退化 (Visual impairment)： 老花、白內障、黃斑部病變等影響對環境的感知，尤其在光線不足或複雜環境下。
     • 聽力減退 (Hearing impairment)： 可能影響對周遭環境聲音的警覺性。
     • 慢性疾病影響：
       • 心血管疾病： 如姿勢性低血壓 (orthostatic hypotension)、心律不整，可能導致頭暈或瞬間失去意識。
       • 神經系統疾病： 如中風後遺症、巴金森氏症、周邊神經病變（糖尿病引起），影響感覺、運動和協調。
       • 骨骼肌肉疾病： 如關節炎、骨質疏鬆症，導致疼痛、僵硬、活動受限，且骨質疏鬆者跌倒後易骨折。
       • 糖尿病： 可能引起周邊神經病變（感覺喪失）及視力問題。
     • 藥物影響 (Medication side effects)： 多重用藥 (polypharmacy) 增加風險。鎮靜安眠藥、抗憂鬱藥、降血壓藥、利尿劑、部分抗組織胺藥等，可能引起頭暈、嗜睡、姿態性低血壓。
     • 認知功能障礙 (Cognitive impairment)： 如失智症，可能判斷力下降、對危險警覺性不足、忘記正在做的事而跌倒。
     • 精神心理因素： 憂鬱、焦慮、恐懼跌倒 (fear of falling) 可能導致活動減少、步態改變，反而增加跌倒風險（迴避性行為）。
   • 個人習慣： 如穿著不合適的鞋子（拖鞋、高跟鞋）、匆忙行動。

2. 外在性因素 (Environmental Factors):

   • 居家環境：
     • 地板問題： 濕滑（浴室、廚房）、不平整、有障礙物（電線、雜物、地毯邊緣）、照明不足。
     • 家具擺設： 擺放過多、動線狹窄、椅子或床鋪過低。
     • 樓梯： 沒有扶手、扶手不穩、樓梯過陡、沒有明顯標示。
     • 衛浴設備： 馬桶、浴缸周邊沒有扶手，地面濕滑。
   • 公共環境： 路面不平、有坑洞、照明不足、濕滑的公共場所（如超市、公車上）。
   • 輔具使用不當： 如助行器、拐杖未調整好或使用不當。

三、社區衛生護理師應如何擬定相關照護措施,以預防長者跌倒的發生? (10分)

社區衛生護理師的角色是關鍵，應採取全方位的預防策略，包括個案評估、教育、環境改造建議及轉介。

本題主要探討COVID-19疫情期間社區長者面臨的心理健康問題，以及如何結合社區資源擬定健康促進策略。

一、社區長者在疫情期間易面臨的心理健康問題 (包含哪些?)

COVID-19疫情對社區長者的心理健康產生了顯著影響，主要原因包括：

1. 社交隔離與孤獨感 (Social Isolation and Loneliness)：

   • 封鎖措施、社交距離規定，以及對病毒傳播的擔憂，導致長者減少外出、與親友的實際接觸，增加孤獨感和社會支持的缺乏。
   • 許多長者原本就依賴社區活動、家庭聚會來維持社交，疫情中斷了這些連結。

2. 焦慮與恐懼 (Anxiety and Fear)：

   • 對感染的擔憂： 長者屬於COVID-19的高風險族群，對感染病毒及其可能帶來的嚴重後果（重症、死亡）感到極度焦慮和恐懼。
   • 對未知的擔憂： 對疫情的持續時間、未來的不確定性、經濟影響等感到不安。
   • 對醫療系統的擔憂： 擔心就醫不便，或在醫療資源緊繃時無法獲得及時的照護。

3. 憂鬱情緒 (Depression)：

   • 因社交隔離、活動受限、失去原有的生活節奏、對未來的悲觀預期，以及對親友健康的擔憂，容易引發或加劇憂鬱症狀。
   • 失眠、食慾不振、疲倦、失去興趣等常見憂鬱症狀可能更加明顯。

4. 創傷後壓力症候群 (PTSD) 症狀：

   • 經歷過嚴重的疾病（自己或親友）、親人離世、或長期處於高度壓力環境下的長者，可能出現與疫情相關的創傷後壓力症狀，如反覆回憶、惡夢、過度警覺等。

5. 生活失序與無助感 (Disruption of Routine and Helplessness)：

   • 原有的生活習慣（如固定運動、參與社區課程、到公園散步）被打亂，加上行動受限，可能產生無聊、空虛、失去控制感，進而感到無助。

6. 對資訊過載的壓力 (Stress from Information Overload)：

   • 持續不斷的疫情新聞、網路資訊，可能讓人難以分辨真偽，且過多的負面消息容易加劇焦慮和恐懼。

7. 經濟壓力 (Financial Stress)：

   • 部分長者可能依賴子女的經濟支持，而疫情影響了子女的收入，間接造成長者的經濟壓力。

二、結合現有社區資源，研擬相對應的健康促進策略 (20分)

社區衛生護理師應扮演協調者和倡導者的角色，連結各種社區資源，設計多面向的健康促進策略，以支持長者的心理健康。

1. 強化社交連結與支持系統 (Strengthening Social Connection and Support Systems)：
   • 運用科技：
     • 線上活動與課程： 與社區關懷據點、長照機構合作，推動線上健康講座、懷舊電影欣賞、音樂分享、手作課程等，鼓勵長者使用平板或手機參與。
     • 視訊關懷： 鼓勵志工、家屬、護理人員透過視訊關懷，與長者保持聯繫，瞭解其身心狀況。
     • 社群媒體運用： 建立長者專屬的線上社群，分享生活點滴，互相鼓勵。
   • 實體安全措施下的連結：
     • 小規模、分流的實體活動： 在符合防疫規定下，例如戶外的小型團體活動、分時段的關懷據點服務，讓長者有機會互動。
     • 送餐與送物服務： 在送餐、送物過程中，加入短暫的關懷互動，提供情感支持。
   • 關懷訪視： 針對獨居、高風險長者，由社區護理師、志工或社工進行電話或居家訪視，瞭解其需求並提供支持。

本題為一大型案例分析題，閱讀一篇學術論文的摘要，並回答與研究背景、方法、結果、以及研究設計相關的問題。

一、請說明本篇作者為何要開展此研究? (6分)

作者開展此研究的主要原因有以下幾點：

1. 填補科學證據的空缺 (Addressing the Evidence Gap)： COVID-19疫苗（特別是mRNA疫苗）在獲准緊急使用授權(EUA)時，孕婦被排除在臨床試驗之外，當時關於孕婦接種疫苗的安全性資料非常有限。
2. 孕婦為高風險族群 (Pregnant Women are a High-Risk Group)： 文獻指出，孕婦感染COVID-19後，相較於育齡期非孕婦，有較高的嚴重疾病及死亡風險。同時，她們也可能面臨較高的不良妊娠結局風險（如早產）。因此，評估疫苗對孕婦的安全性至關重要。
3. 制定疫苗接種建議的需要 (Need for Informing Vaccination Recommendations)： 為了能對孕婦接種COVID-19疫苗提供準確、可靠的建議，必須先建立其安全性的資料。此研究的目的是為了了解孕婦接種mRNA疫苗後的安全性資料，以支持後續的決策。
4. 監測新疫苗的安全性 (Postauthorization Safety Monitoring)： 疫苗獲准使用後，需要持續進行上市後監測，以確保其安全性，尤其對於特殊族群（如孕婦）的安全性監測更是重要。

二、請說明本篇的資料來源為何?並請思考和說明這些資料的取得和收集過程可能面臨哪些問題和限制,進而可能影響研究結果。 (8分)

1. 資料來源：
   本研究主要使用了三個美國的疫苗安全監測系統的資料：

   • v-safe after vaccination health checker surveillance system： 這是由CDC開發的智慧型手機基於主動監測系統，用於COVID-19疫苗接種計畫。
   • v-safe pregnancy registry： v-safe系統中的一個子計畫，專門針對孕婦進行追蹤。
   • Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS)： 一個全國性的自發性通報系統，由CDC和FDA管理。

2. 資料取得與收集過程的問題與限制：

   • v-safe 系統：
     • 自主性參與 (Voluntary Enrollment)： 參與者是自願加入，可能導致樣本的代表性不足，未能涵蓋所有接種的孕婦。
     • 手機基於監測 (Smartphone-based Surveillance)： 依賴參與者主動回報，可能存在回報延遲、漏報或不準確的情況。並非所有孕婦都擁有智慧型手機或能穩定使用。
     • 回報偏誤 (Reporting Bias)： 參與者可能因對疫苗安全性的擔憂而更傾向於回報不良反應，或因不適而停止回報。
     • 追蹤時間限制： 雖然追蹤12個月，但早期數據可能較為完整，後期數據可能因參與者退出而變少。
   • v-safe pregnancy registry：
     • 納入標準與招募： 招募過程可能受限於對象的意願、溝通管道、以及研究人員的主動聯繫。
     • 資料收集深度： 雖然收集了詳細的病史、妊娠併發症、生產結果等，但仍可能存在回溯性報告的記憶偏誤。
     • 依賴醫療紀錄： 獲取醫療紀錄需要同意，且紀錄的完整性可能影響結果。
   • VAERS 系統：
     • 被動監測與自發性通報 (Passive and Spontaneous Reporting)： 這是VAERS最大的限制。報告者（包括醫療專業人員和民眾）是自願提交報告，可能存在漏報（未報告的事件）和過度報告（對非嚴重事件的報告）。
     • 報告的準確性與完整性： 報告內容的準確性、完整性，以及因果關係的判斷，都可能受到限制。
     • 非代表性樣本： VAERS報告的事件不代表疫苗造成的實際不良事件發生率，因為它無法得知總接種人數，且潛在的報告偏誤。
     • 診斷的驗證： 報告中的診斷可能未經獨立驗證。

   總結影響： 這些問題和限制可能導致研究結果對疫苗安全性的評估產生偏差，例如：

   • 低估不良反應的真實發生率 (Underestimation of true incidence)： 由於報告偏誤和漏報，實際不良事件的發生率可能比研究結果顯示的要高。
   • 高估不良反應的發生率 (Overestimation of true incidence)： 如果某些不良事件與疫苗的因果關係不強，但在通報系統中被報告，可能導致對疫苗不良反應的擔憂增加。
   • 樣本代表性不足： 參與者可能不是一般孕婦的代表，其疫苗反應可能與整體孕婦群體有所不同。
   • 因果關係的判斷困難： 尤其對於非嚴重不良事件，難以完全排除與疫苗無關的其他因素。

三、依「Figure1」所示,請說明該圖所呈現的結果為何? (6分)

Figure 1 呈現了在 mRNA COVID-19 疫苗接種後第一天，孕婦與非孕婦在 v-safe 監測系統中回報的最常見局部和全身不良反應的百分比。

• 圖表類型： 這是長條圖 (Bar chart)，比較了不同疫苗（Pfizer-BioNTech, Moderna）和不同劑次（第一劑、第二劑）後，孕婦 (Pregnant) 與非孕婦 (Nonpregnant) 的反應百分比。
• 反應項目： 包含局部反應（如注射部位疼痛 Pain）和全身反應（如疲倦 Fatigue, 頭痛 Headache, 肌痛 Myalgia, 畏寒 Chills, 發燒 Fever）。
• 主要發現：
  • 整體反應趨勢： 對於大多數列出的反應，孕婦和非孕婦的比例相似。
  • 局部反應 (Pain)： 在所有情況下，局部疼痛是最常見的反應，比例普遍較高，約在 50%-80% 之間，孕婦和非孕婦的比例差異不大。
  • 全身反應 (Fatigue, Headache, Myalgia, Chills, Fever)： 這些全身反應的報告比例相對較低，通常在 10%-40% 之間。
  • 差異比較：
    • 在 Pfizer-BioNTech 疫苗的兩劑接種後，以及 Moderna 疫苗的第一劑接種後，孕婦的 Fatigue（疲倦）和 Myalgia（肌痛）的報告比例，似乎略高於非孕婦。
    • Moderna 疫苗的第二劑接種後，孕婦的 Fatigue 和 Headache（頭痛）報告比例也略高於非孕婦。