109 高普考普通考試 衛生技術 流行病學概要 考古題詳解

核心觀念

本題考查以年齡—年代—世代架構（age-period-cohort framework）理解疾病率的變化。疾病率可能隨個人的生理老化、某一時期共同遭遇的環境或事件，以及出生世代的共同經驗而改變。

• 年齡效應（age effect）：疾病率隨個人年齡改變，例如老化、累積暴露或生理成熟所造成的變化。
• 年代效應（period effect）：某一曆年或時期影響不同年齡族群，例如疫情、診斷技術進步、治療改變或政策介入。
• 世代效應（cohort effect）：同一出生世代因共同的成長環境、生活型態或暴露史，而呈現相似的疾病風險。

三者的年齡、年代及出生世代彼此具有固定關係：

因此，觀察疾病率時須注意：同一出生世代會隨時間推進而經歷不同年齡，而不同世代在相同年齡時，也可能處於不同年代。

（一）何謂世代年齡曲線（cohort age curve）？

世代年齡曲線是指固定一個出生世代，依年齡排列其疾病率所形成的曲線。縱軸通常為疾病率，橫軸為年齡；每一條曲線代表一個出生世代，呈現該世代成員從年輕到年長時疾病率如何變化。

例如，追蹤 1950 年出生世代在 30、40、50 歲時的疾病率，即可描繪該世代的年齡曲線。不同世代的曲線若有差異，可提示其疾病風險與共同經歷的世代因素有關。

（二）各世代年齡曲線的疾病率高峰皆發生在不同年齡層，是何種效應所導致？

此現象主要由世代效應導致。不同出生世代若因成長或生命歷程中的特定暴露而有不同疾病風險，高峰可能隨出生世代而落在不同年齡。

例如，若某一危險因子只影響特定出生世代，該世代可能在較早或較晚年齡出現疾病率高峰；不同世代的高峰年齡因而錯開。相對而言，單純的年齡效應較常表現為各世代在相近年齡出現相似變化；年代效應則是某一時期的事件影響當時不同年齡族群。

（三）世代年齡曲線在公共衛生或衛生政策上的應用與意義

1. 辨識高風險世代與年齡區間 比較不同出生世代的疾病率曲線，可找出疾病負擔較高的世代，以及其疾病率上升或達峰值的年齡，協助界定優先服務族群。

核心觀念：平行檢驗

平行檢驗是指兩項篩檢工具中，只要任一項呈陽性，就判定篩檢陽性。因此，平行檢驗通常會提高敏感度，但降低特異度。

以下計算假設工具 A、B 在有病者及無病者中，結果彼此條件獨立。

解題方法與計算

淨敏感度是有病者經平行檢驗後呈陽性的機率。兩項工具都呈陰性，才會漏掉病例，因此：

淨特異度是無病者經平行檢驗後仍呈陰性的機率。平行檢驗要判為陰性，兩項工具都必須呈陰性，因此：

解題技巧與常見陷阱

平行檢驗的判讀規則是「任一陽性即陽性」：敏感度用「$1-$兩項都漏診的機率」計算；特異度則是「兩項都判陰性的機率」。不要把平行檢驗與串聯檢驗的公式混用。

題目給的社區人口數 $12{,}000$ 與盛行率 $5\%$，不影響敏感度和特異度的計算；它們主要用於計算預期病例數、陽性預測值等指標。若要估計社區中病例數，為 $12{,}000\times5\%=600$ 人。

（二）社區是否進行特定疾病篩檢的原則

核心觀念：篩檢計畫的必要條件

篩檢不是只看檢驗工具是否準確，還要評估疾病的重要性、早期發現後是否有有效處置、篩檢流程能否在社區執行，以及整體效益是否合理。常用的判斷架構為 Wilson–Jungner 篩檢原則。

核心觀念

本題考察世代研究的累積發生率、暴露組與未暴露組的相對危險性，以及族群可歸因危險性；另以疾病判定的敏感度、特異度探討非差異性結果誤分類的影響。

將 PFOS 含量異常視為暴露，正常視為未暴露；動脈硬化視為疾病。研究對象共 $600$ 人，其中暴露組 $260$ 人、未暴露組 $340$ 人。追蹤十年後發病 $78$ 人，其中未暴露組發病 $28$ 人，因此暴露組發病 $50$ 人。

（一）PFOS 含量異常與動脈硬化的相關性

以十年累積發生率計算兩組的發病風險：

相對危險性為：

暴露組的十年發病風險約為未暴露組的 $2.33$ 倍，顯示 PFOS 含量異常與動脈硬化發生呈正相關。

若以暴露組可歸因危險性表示，則：

也就是暴露組每 $100$ 人約比未暴露組多發生 $11$ 例動脈硬化。此為觀察到的相關性，不能僅憑本題資料斷定因果關係。

（二）族群可歸因危險性

題目給定暴露族群比例 $P_e=0.16$。族群可歸因危險性（population attributable risk, PAR）為整體族群發病率減去未暴露族群發病率：

先用暴露比例加權，計算整體族群發病率：

因此：