108高考衛生行政

流行病學


申論題

擬答
《考題難易》★★★
《破題關鍵》
首先要能理解圖中勝算取對數即是邏輯斯迴歸之應變項,再利用題目所暗示的虛擬變項來進行分析,因為變數較多,操作上較為繁瑣,過去僅在102藥事的高考二級曾經命題過,可參考流行病學課本P.6-45頁與P.6-65頁有相同試題。。
  1. 考慮存在交互作用之邏輯斯迴歸方程式
    $ S_1= \begin{cases} 1 每日1-10支 \\ 0 其他 \end{cases}$, $ S_2= \begin{cases} 1 每日11-20支 \\ 0 其他 \end{cases}$

    $ S_3= \begin{cases} 1 每日>20支 \\ 0 其他 \end{cases}$, $ X= \begin{cases} 1 有暴露二手菸 \\ 0 無暴露二手菸 \end{cases}$

    In(odds)=$ \beta_0 $+ $\beta_1S_1$ + $\beta_2S_2$ + $\beta_3S_3$ + $\beta_4X$ + $\beta_5S_1X$ + $\beta_6S_2X$ + $\beta_7S_3X$

    無暴露二手菸下(X=0) 且無吸菸 ($S_1=0$,$S_2=0$,$S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0=-0.6$

    無暴露二手菸下(X=0) 且吸1-10支菸 ($ S_1=1$,$ S_2=0$,$ S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_1$=-0.4 $\Rightarrow \beta_1=0.2$

    無暴露二手菸下(X=0) 且吸11-20支菸 ($ S_0=0$,$ S_1=1$,$ S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_2$=-0.3 $\Rightarrow \beta_2=0.3$

    無暴露二手菸下(X=0) 且吸>20支菸 ($ S_1=0$,$ S_2=0$,$ S_3=1$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_3$=-0.1 $\Rightarrow \beta_3=0.5$

    有暴露二手菸下(X=1) 且無吸菸 ($ S_1=0$,$ S_2=0$,$ S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_4$=0 $\Rightarrow \beta_4=-0.1$

    有暴露二手菸下(X=1) 且吸1-10支菸 ($ S_1=1$,$ S_2=0$,$ S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_1$+$\beta_4$+$\beta_5$=-0.3$ \Rightarrow \beta_5=0.2$

    有暴露二手菸下(X=1) 且吸11-20支菸 ($ S_1=0$,$ S_1=1$,$ S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_2$+$\beta_4$+$\beta_6$=0.3 $ \Rightarrow \beta_6=0.7$

    有暴露二手菸下(X=1) 且吸>20支菸 ($ S_1=0$,$ S_2=0$,$ S_3=1$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_3$+$\beta_4$+$\beta_7$=0.8 $ \Rightarrow \beta_7=1.0$

    所以邏輯斯迴歸方程式為
    In(odds)= -0.6-$0.2S_1$+$0.3S_2$+$0.5S_3$-$0.1X$+$0.2S_1X$+$0.7S_2X$+$S_3X$
  2. 考慮無交互作用之邏輯斯迴歸方程式
    In(odds)= $\beta_0$+ $\beta_1S_1$+ $\beta_2S_2$+ $\beta_3S_3$+ $\beta_4X$
    無暴露二手菸下(X=0)且無吸菸($S_1=0$, $S_2=0$,$S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$=-0.4

    無暴露二手菸下(X=0)且吸1-10支菸($S_1=1$, $S_2=0$,$S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_1$=-0.6 $ \Rightarrow \beta_1=-0.2$

    無暴露二手菸下(X=0)且吸11-20支菸($S_1=0$, $S_2=1$,$S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+ $\beta_2$=-0.3 $ \Rightarrow \beta_2=0.1$

    無暴露二手菸下(X=0)且吸>20支菸($S_1=0$, $S_2=0$,$S_3=1$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_3$=0.1 $ \Rightarrow \beta_3=0.5$

    有暴露二手菸下(X=1)且無吸菸($S_1=0$, $S_2=0$,$S_3=0$):
    In(odds)= $\beta_0$+$\beta_4$=0$\Rightarrow \beta_4=0.4$

    所以邏輯斯迴歸方程式為
    In(odds)=-0.4-$0.2S_1$+$0.1S_2$+$0.5S_3$+$0.4X$
  3. 每日吸>20之菸且有二手菸暴露之交互作用項為
    $ \beta_7=1.0>0$
    代表具有加成交互作用
  4. 若考慮主效應模式,即考慮無交互作用之結果
    有暴露二手菸下且吸11-20支菸:In(odds)=0.1
    無暴露二手菸下且吸1-10支菸:In(odds)=-0.6
    In(OR)=0.1-(-0.6)=0.7 $ \Rightarrow OR =2.01$
    若考慮研究上實際觀察到之結果,代表具有交互作用
    有暴露二手菸下且吸11-20支菸:In(odds)=0.3
    無暴露二手菸下且吸1-10支菸:In(odds)=-0.4
    In(OR)=0.3-(-0.4)=0.7 $ \Rightarrow OR =2.01$
    勝算比結果恰巧相同
擬答
《考題難易》★★★
《破題關鍵》
考慮不同研究設計下的干擾誤差控制方法,並且結合了生統與流病的計量方法,屬於非常有鑑別度的考題。近年來重視的統計圖表解讀,尤其今年第一次出了存活曲線圖,需有完整觀念與練習才有辦法回答完整。勝算比的報表可參考流行病學課本P.6-29頁試題;存活曲線圖例可參考流行病學課本P.6-11頁有相同範例;Cox比例風險模型解讀可參考流行病學課本P.6-53頁試題;生態研究之迴歸分析可參考正課補充講義14頁完全相同範例。
  1. 採用隨機分派雙盲對照比較之臨床試驗,可將分在藥物I的病人所具有的特徵與分在藥物II的病人非常相似,不論已知或未知的特性在兩組的分布都差不多,可有效控制干擾。
    而表A代表進行這兩組收縮壓平均數是否有差異之假設檢定,即進行獨立樣本t檢定。檢定的結果顯示兩組收縮壓平均差2.8,未達統計顯著差異(因為信賴區間包含0)。
  2. 採用年齡配對病例對照研究,代表在研究設計階段考慮配對法來控制年齡的干擾因子,同時統計報表採用的是多變量邏輯斯迴歸分析,即在資料分析階段考慮多變量統計模式法來控制家族史、飲酒、肥胖、第一胎年齡、體能活動等干擾因子。
    而表B代表進行是多變量邏輯斯迴歸分析,控制干擾因子後,得到有DDT暴露者,有乳癌的勝算是1.8倍,且達到統計的顯著意義(因為信賴區間不包括1),所以DDT為乳癌的顯著危險因子。
  3. 並未說明研究設計,但資料分析階段有透過Cox比例風險模型控制了干擾因子,即以多變量統計模式法來控制性別、年齡、共病指標等干擾因子。
    圖二(A)代表進行存活分析,採用log-rank檢定得知BMI小於25者,相對BMI大於等於25者存活率較低,且達到統計顯著差異(p-vlaue<0.001)。並且透過多變量Cox比例風險模型,控制了干擾因子後,風險比HR=1.51倍,但未達到統計顯著意義(信賴區間包含1),所以BMI不是顯著影響存活情況的因素。
  4. 此為生態型研究,因為是以族群為單位,而非以個人為研究對象,所以較無控制干擾因素。
    圖二(B)代表進行線性迴歸分析,針對斜率進行t檢定,得到斜率顯著不為0之結果(p-value=0.043),代表每人平均每日攝取含糖食物的卡路里數越多,前列腺癌的死亡率也顯著越高,並由迴歸係數可知,每增加1單位的卡路里數,即會增加0.75單位的前列腺癌的死亡率。不過此研究為生態型研究,須留意生態誤謬所造成的假相關。
擬答
《考題難易》★
《破題關鍵》
解釋名詞皆為基本題,終身盛行率可參考流行病學課本2-13頁;回溯型世代追蹤研究可參考流行病學課本5-13頁;時序偏差可參考流行病學課本5-3頁;治療意向分析可參考流行病學課本7-7頁;偽陽性率可參考流行病學課本3-8頁;人體試驗倫理委員會可參考流行病學課本7-2頁。
  1. 某時間點上,所有人口數當中,一生中曾經罹患該疾病的比率。
  2. 回溯型世代追蹤研究的暴露常透過現存的統計或記錄(如病歷或資料庫),進行暴露組與非暴露組的分組觀察,一直觀察到其發生結果為止,甚至可以與前瞻性世代研究合併追蹤到未來,也可以透過資料庫的串聯進行假想追蹤。這種研究的先決條件,在於有關的記錄必須非常清楚詳細。
  3. 時序偏差較常發生於橫斷型研究,因為橫斷型研究的暴露與結果是同時收集,容易倒因為果,例如肺癌的個案可能在確診後才開始吸菸,若認定為吸菸造成這位個案癌症的發生,即產生了時序偏差。
  4. 治療意向分析是指研究結果分析應包含原先列入研究之所有對象之結果,不論其最後是否背離原始之分組治療模式,雖然這些背離的個案可能會影響各組之結果,但此種方式保留了隨機取樣之精神,但這樣的錯誤分組可能使得藥效差異被低估,比較不容易做出新藥與舊藥之間有顯著差異的推論。
  5. 偽陽性率指沒病的人當中,篩檢呈陽性反應的比例,此結果會造成病人的恐慌與醫療資源的浪費。
  6. 人體試驗倫理委員會,簡稱IRB,是為確保人體試驗或研究符合科學與倫理適當性,所設立的審查單位。研究倫理關注隱私、保密及匿名議題,強調保護研究參與者安全與權益。
擬答
《考題難易》★
《破題關鍵》
發生密度與累積發生率為課內基本內容;但風險比的前提假設屬課外內容,但無鑑別度,而此例報表解讀可參考101年高考二級衛生行政的類似題,王瑋流行病學課本6-54頁。
  1. 社區B發生密度為$ID_B=\frac{9}{45}=2(\%)$
    社區B病變發生百分比即累積發生率,即$CI_B=\frac{9}{160}=5.6(\%)$
    兩者差異為發生密度的計量是因為研究族群中每位成員被觀察的時間不一定相同,為了讓每個研究對象對於研究的貢獻能有相同追蹤時間,是以觀察期間新發病總人數,除以該期間所觀察的人時數,有別於累積發生率的分母僅考慮人數為單位。
  2. 計算風險比的前提假設為等比例風險假設(proportional hazard assumption),即針對特定的危險因子之風險比,不可隨時間而有所改變。常見的檢驗方法可繪製兩組不同自變項的 曲線,若兩條曲線平行則代表符合假設,若兩條線不平行或有交叉,則代表等比例風險假設不成立。
    表格中的危害比aHR代表控制了年齡、教育程度與種族後,B社區相對A社區的子宮頸上皮內瘤病變之調整危害比(風險比)是6.4倍,即B社區相對是子宮頸上皮內瘤病變的危險因子。

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