擬答
  1. 類同法：
    如果在不同的情況下均會產生某一種疾病(或是健康效應)，而這些不同的情況下，均同時有某一特定因素的存在，那麼此特定因素很有可能就是導致疾病的原因。
  2. 差異法：
    如果兩個或是兩個以上族群的特定疾病發生率有顯著的不同，而發生率較高的族群間除了有特定暴露因子以外，其他可能影響疾病發生之因素，都與發生率較低的族群相似，那麼此特定暴露因子可能就是該病的致病因。
  3. 同異並用法：
    此方法是前述兩方法之合併。當我們觀察兩個或是兩個以上族群時，發現某一特定疾病的發生率增加前，都會先存在某一特定因素，而且若此特定因素不存在，則該結果也不會出現。此一因素可能就是該結果的致病因子。
  4. 剩餘法：
    根據此法則，在數種可能致病的因子暴露後，觀察到數種疾病的發生率增加。研究者可以排除其中數種與特定致病因子有關聯的疾病，而剩下的疾病就可能是由剩下的致病因子所引起。
  5. 共變法：
    此法則的基本原理與線性劑量-反應關係雷同。換句話說，當不同觀察族群中某種疾病的發生率，隨著特定因子暴露強度或劑量的差別而有所不同，則該特定因子可能是導致該疾病之原因。
擬答
1.


2.
在封閉世代中，收集世代成員的暴露資料以及有關的訊息，並且在追蹤期間內追蹤到所發生的病例數，然後以世代中所發現的病例作為病例組，對照組則來自同一個世代，進而從中進行病例對照研究，此為巢式病例對照研究或是病例世代研究設計。


3.
此處所得到之危險對比值明顯高於題之相對危險性，原因在於此處利用危險對比值所計算的資訊為累積發生取樣，並且肺癌的資料非罕見疾病，所以兩者差距很大。要解決這樣的問題，需將取樣的方式改為密度取樣，即是將病例與對照在時間點上進行配對，密度取樣是將時間切割成無數點，每收集到病例時，配對相對應的時間得到對照組，不需要等到研究最後才來分病例組與對照組，這樣的研究設計可擺脫罕見疾病的假設，使危險對比值可來估計相對危險性。
擬答
從上表可以得知，OD讀值越高者，越成為陽性的個案
  • OD=0.05
    10個陽性檢體中，10個會判斷為陽性，敏感度=1.0；
    10個陰性檢體中，0個會判斷為陰性，特異度度=0.0

  • OD=0.5
    10個陽性檢體中，10個會判斷為陽性，敏感度=1.0
    10個陰性檢體中，4個會判斷為陰性，特異度度=0.4

  • OD=0.9
    10個陽性檢體中，9個會判斷為陽性，敏感度=0.9
    10個陰性檢體中，8個會判斷為陰性，特異度度=0.8

  • OD=1.2
    10個陽性檢體中，6個會判斷為陽性，敏感度=0.6
    10個陰性檢體中，10個會判斷為陰性，特異度度=1.0
所以將「1－特異度」當X軸，「敏感度」當作Y軸，在座標上標出上述五個切點，並且連接起來，形成ROC曲線：

ROC曲線越往圖形的左上方移動表示檢驗工具對於疾病的敏感度越高、且同時偽陽性越低，即圖形肩部的點。由上圖可知，最佳判定值OD=0.9，此時的敏感度達90%、特異度80%。
擬答
  1. 所有檢查同時進行，有任何一個檢查結果為陽性，就當作是有病的證據。個體必須在所有的檢驗中都是陰性反應才會被判定為沒有生病。這種方式將增加檢驗的敏感度，陰性預測值也會較高，疾病較不可能被遺漏。

  2. 橫斷研究法是同時對研究對象收集其有無罹患疾病以及暴露於危險因子的程度，用以研究疾病的危險因子的相關性。雖然橫斷研究法較難判定其因果時序關係，只能找出現存病例，並不適用於罕見疾病。不過橫斷研究法可以同時調查多種變項(不同的疾病特質及暴露因子)，較為經濟省時，對於提出致病假說的引導非常有用。

  3. 由於健康不良者無法從事某些職業，又例如在職前體格檢查時，有些健康狀況較差之應徵者可能會被篩除，而在就職後，如發生慢性或其他疾病者也可能會自動離職。因此，如不考慮此種效應，而將勞工之死亡率直接與一般人口之疾病率或死亡率相比，則會產生選樣上的偏差。

  4. 指對特定危險因子對疾病的影響時，因外在因子的影響，且它可以部分或全部解釋我們所得到的因果關係時，其特性是疾病的危險因子，同時與暴露有關，當干擾因子出現時，可能會造成高估或低估風險的情況。

志聖衛生行政/衛生技術/公職護理師

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