110 國軍退除役轉任公務人員三等 衛生行政 流行病學 考古題詳解

核心觀念

本題考的是世代研究中暴露組與未暴露組的肝硬化發生風險比較。可歸因危險性（attributable risk, $AR$）是兩組發生率之差；相對危險性（relative risk, $RR$）是兩組發生率之比。

題目中的 500 位既有肝硬化個案在 2010 年已罹病，不屬於追蹤期間的新發個案，因此計算 2010 至 2015 年的累積發生率時，須從各暴露組分母中扣除。

解題方法

（一）可歸因危險性

2010 年高濃度組有 520 人，其中 20 人已患肝硬化，故可納入追蹤的高濃度組為：

低濃度組有 4,480 人，其中 480 人已患肝硬化，故可納入追蹤的低濃度組為：

追蹤至 2015 年的累積發生率：

可歸因危險性為暴露組減去未暴露組的發生風險：

核心觀念

本題考查觀察性研究中「干擾因子」（confounder）的判定條件，以及研究設計階段控制干擾的方法。干擾會使暴露與結果之間觀察到的關聯，部分或全部來自第三個因素，而非暴露本身的因果效果。

（一）構成干擾因子的要件

一個變項要構成干擾因子，須同時符合以下條件：

1. 與暴露因子有關：在暴露組與未暴露組之間，該變項的分布不同，或與暴露因子相關。
2. 與疾病或結果有關：該變項本身是結果的危險因子或預測因子，且不只是暴露所造成的結果。
3. 不是暴露因子與結果之間的中介變項：它不位於因果路徑上，不能是暴露導致結果過程中的中間環節。
4. 不是暴露與結果關係中的碰撞因子：若條件化或控制碰撞因子，反而可能引入偏差。

以因果圖表示，典型的干擾結構為 $C \rightarrow E$ 且 $C \rightarrow Y$，其中 $E$ 為暴露、$Y$ 為結果、$C$ 為干擾因子。干擾因子是暴露與結果的共同原因，會造成非因果的關聯。

（二）觀察性研究設計階段的控制方法

研究設計階段可透過下列方法控制干擾：

核心觀念

本題考查疾病發生的測量、病例定義與檢驗涵蓋率造成的選擇偏差，以及病例致死率的分母如何影響估計值。WHO 統計的確診數與死亡數是重要監測資料，但跨國比較時，必須確認各國病例發現方式、檢驗對象與病例定義是否一致。

發生率用來衡量一定期間內新發病例相對於風險人口的頻率。若要估計累積發生率，基本形式為：

病例致死率則是某疾病患者中，因該疾病死亡的比例：

題目未提供各國人口、觀察期間或實際病例與死亡數，因此不進行數值計算；以下比較的是資料收集方式所造成的方向性偏差。

解題方法

依序檢視三件事：

1. 病例數能否代表真正的新發病例數：確診病例數會受到檢驗涵蓋率與病例定義影響。
2. 分母是否為完整的風險人口：只比較病例總數或死亡總數，不能直接代表發病風險。
3. 致死率分母是否涵蓋輕症病例：若漏掉大量輕症患者，致死率的分母偏小，估計值便會偏高。

（一）以發生數和死亡數評估發病風險的偏差

發生數是病例的絕對數量，未以各國人口或風險人口為分母；人口規模大的國家，即使個人發病風險較低，也可能有較多病例。因此，直接以病例數比較各國，會受到人口數差異影響。

死亡數反映的是死亡負擔，不等同於疾病發生風險。死亡數除受到感染人數影響，也會受到年齡結構、共病、醫療可近性與品質、死亡通報方式等因素影響。即使死亡數較高，也不能據此直接判定該國的發病風險較高。

此外，確診病例數會受到病毒檢驗量、檢驗涵蓋對象及病例通報完整性的影響；檢驗較少或只檢驗重症者的國家，可能漏掉大量感染者，使觀察到的發生數低估實際發生情形。

所以，以發生數或死亡數的絕對數量評估發病風險，會有分母未標準化及病例偵測不一致的偏差。應以一致的病例定義、檢驗與通報方式，搭配人口分母計算發生率；跨國比較時也應考慮年齡標準化等人口結構差異。