112 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
第 一 題25 分
統計資料顯示，臺灣在 COVID-19 大流行期間（2021–2022 年），民眾接受癌症篩檢的人數較疫情之前減少很多。您認為這種情形對未來五年（2023–2027 年）期間下列指標是否會產生影響？
(1) 癌症發生率
(2) 癌症盛行率
(3) 癌症致死率
(4) 癌症死亡率
如果不會產生影響，請說明您的理由；如果會產生影響，請說明會產生何種影響？
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核心觀念
本題考查癌症篩檢減少後，疾病的實際發生、疾病被診斷與登錄，以及死亡結果之間的差異。解題時要分清楚「疾病何時發生」與「何時被發現」：篩檢減少會立即影響診斷與登錄，對死亡的影響則通常有時間落差。
常用指標定義如下：
- 癌症發生率：一定期間內新診斷癌症個案數，相對於該期間的危險人口或人時。
- 癌症盛行率：特定時間點或期間內存活的癌症個案數，相對於人口數。
- 癌症致死率：癌症個案中死於該癌症的比例；依研究設計可用一定追蹤期間內的個案死亡數除以癌症個案數表示。
- 癌症死亡率：一定期間內死於癌症的人數，相對於全體人口或人時。
篩檢減少可能同時造成診斷延遲與病例登錄減少。因此，觀察到的發生率、盛行率變化，不一定代表癌症實際生物學發生情形同步改變。
解題方法
依影響發生的時間順序判斷：
- 先看診斷與登錄：篩檢減少會使部分無症狀癌症未及時被發現，短期內新增診斷及登錄個案減少。
- 再看存活個案累積：少登錄的個案也暫時不會完整反映在癌症盛行個案中；日後補做篩檢或因症狀就醫，診斷個案可能增加。
- 最後看病程與死亡：延遲診斷可能使部分癌症以較晚期才被發現，降低治療成效，並在一段時間後反映於個案致死與人口死亡。
題目未限定癌別、篩檢工具與補篩情況，故以下以整體癌症篩檢減少、部分個案因而延遲診斷，且未立即完全補回篩檢量為前提；各指標方向是整體趨勢，實際幅度會因癌別而異。
各指標分析
(1) 癌症發生率：會受影響，短期登錄值下降，之後可能回升
篩檢減少時，部分原本會由篩檢發現的無症狀癌症未被及時診斷，因此短期內登錄的癌症發生率下降。這是診斷與登錄減少，不代表癌症實際發生必然同步減少。
在 2023–2027 年，延遲就醫者陸續被診斷，會帶來一波補診，使登錄發生率回升；若前期延誤尚未補回，某些年度可能高於原本預期。另有部分篩檢可發現並移除癌前病變，例如子宮頸或大腸癌相關病灶；若癌前病變未及時處理，未來實際癌症發生也可能增加。
(2) 癌症盛行率：會受影響，初期可能偏低，後續方向受補診與存活影響
第 二 題25 分
下表為某研究調查母親生產年齡與剖腹產盛行率之間相關性的研究數據。數據顯示，無論胎次為何，40–49 歲母親剖腹產盛行率比 歲母親高出 2–3 倍。不過整體來說，40–49 歲母親與 歲母親剖腹產盛行率差異卻小了許多（23.5% vs. 14.7%）。
您能說明造成此剖腹產盛行率差異縮小的原因是什麼嗎？請說明您的理由。此外，如果要解決這種比較上的問題，您建議的方法是什麼？
母親生產年齡與剖腹產盛行率（%）：
| 胎次 | 合計 | 歲 | 20–24 歲 | 25–29 歲 | 30–34 歲 | 35–39 歲 | 40–49 歲 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 合計 | 16.0 | 14.7 | 15.0 | 16.0 | 16.5 | 19.0 | 23.5 |
| 1 | 24.6 | 16.9 | 22.6 | 27.1 | 32.2 | 39.2 | 46.9 |
| 2 | 8.9 | 6.8 | 7.3 | 8.7 | 10.4 | 13.6 | 20.1 |
| 3 | 8.4 | 6.3 | 6.5 | 7.7 | 9.0 | 12.0 | 18.1 |
| 8.8 | 7.6 | 6.8 | 7.4 | 8.8 | 11.2 | 15.1 |
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核心觀念：混雜與辛普森悖論
本題考查混雜（confounding）及辛普森悖論（Simpson’s paradox）：分層後，各胎次內的年齡差異方向一致，但未分層的整體比較因兩組胎次組成不同，呈現較小的差異。
胎次是母親年齡與剖腹產之間比較時須考量的分層變項。初產婦的剖腹產盛行率明顯高於經產婦；同時，不同年齡組的胎次分布也不同。若直接比較整體盛行率，便會把年齡差異和胎次組成差異混在一起。
解題方法：檢視分層結果與胎次組成
先比較各胎次中兩個年齡組的剖腹產盛行率：
- 胎次 1：40–49 歲為 46.9%，低於 20 歲為 16.9%，約為 2.8 倍。
- 胎次 2：20.1% 對 6.8%，約為 3.0 倍。
- 胎次 3：18.1% 對 6.3%，約為 2.9 倍。
- 胎次 ：15.1% 對 7.6%，約為 2.0 倍。
因此，在每一個胎次層內，40–49 歲母親的剖腹產盛行率都較高。可是整體比較為 23.5% 對 14.7%，比值約為 1.60，差異明顯較小。
原因在於兩組的胎次分布不同，而初產婦的剖腹產盛行率遠高於其他胎次。整體盛行率是各胎次盛行率依該年齡組胎次分布加權後的結果：
第 三 題25 分
請說明世代研究（cohort studies）與隨機控制臨床試驗（randomized controlled trial）在研究設計上的相同點與相異點各兩點。
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核心觀念
本題比較兩種分析性研究設計：世代研究與隨機控制臨床試驗（randomized controlled trial, RCT）。兩者都先依暴露狀態或介入分組，再追蹤研究對象的結果，因此可比較不同組別的疾病發生情形；核心差別在於暴露或介入由誰決定：世代研究由研究對象原有的暴露狀態分組，RCT 則由研究者以隨機分派決定介入組別。
解題方法
以「研究者是否分派暴露」作為比較主軸，再從時間順序與追蹤、分組方式、因果推論與倫理限制等面向整理。題目要求相同點與相異點各兩點，作答時需清楚列出四點，並避免只寫研究名稱或籠統描述。
相同點
-
皆由暴露或介入狀態出發，追蹤結果 研究對象依暴露狀態或介入組別分類，接著追蹤疾病發生或其他健康結果，具有「先暴露、後結果」的時間順序。
-
皆可比較疾病發生並估計關聯或效果 可計算各組的累積發生率或發生密度，並比較相對危險性（）等指標。若追蹤期間與資料收集方式合宜，也能研究多種健康結果。
相異點
第 四 題25 分
某研究調查 1 萬 4 千名 20 歲以上成人樣本的吸菸盛行率，其部分結果呈現在下面兩個表格。
根據表格數據，您會認為寡居女性與較低的吸菸盛行率有關嗎？請說明您的理由。
另外，您會不會認為不分性別，離婚狀態與較高的吸菸盛行率有關嗎？請說明您的理由。
年齡別吸菸盛行率（%）：
| 年齡（歲） | 男 | 女 |
|---|---|---|
| 21–24 | 41.3 | 34.0 |
| 25–34 | 43.9 | 35.4 |
| 35–44 | 47.1 | 36.4 |
| 45–54 | 41.1 | 32.8 |
| 55–64 | 33.7 | 25.9 |
| 65–74 | 24.2 | 7.1 |
婚姻狀況別吸菸盛行率（%）：
| 婚姻狀況 | 男 | 女 |
|---|---|---|
| 已婚 | 38.3 | 28.3 |
| 未婚 | 37.5 | 30.6 |
| 離婚 | 60.1 | 50.0 |
| 鰥寡 | 35.7 | 19.3 |
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核心觀念
本題考查分層分析與混雜偏差。婚姻狀況與吸菸的粗略關聯，可能受到年齡、性別等因素影響；若不同婚姻組別的年齡或性別組成不同，直接比較整體盛行率可能產生混雜，甚至出現辛普森悖論。
題目提供的是依性別分層的婚姻狀況別吸菸盛行率，以及依性別分層的年齡別盛行率，沒有提供「婚姻狀況 × 年齡 × 性別」的交叉資料。因此，不能據此做年齡調整，也不能判定婚姻狀況與吸菸之間的因果關係。
解題方法
一、寡居女性與較低吸菸盛行率
表中女性各婚姻狀況的吸菸盛行率為：
- 已婚：
- 未婚：
- 離婚：
- 鰥寡：
單看表面數字，鰥寡女性的盛行率最低，低於已婚、未婚與離婚女性。因此，描述性比較顯示寡居女性的吸菸盛行率較低。
然而，這項差異不能直接解讀為「寡居使女性較不吸菸」，也不能排除婚姻組別年齡結構不同所造成的混雜。年齡別資料顯示，女性吸菸盛行率隨年齡增加而下降，且 65–74 歲女性為 。若鰥寡女性中高齡者比例較高，整體盛行率較低便可能是年齡結構所致。題目沒有提供各婚姻狀況的年齡分布及年齡分層盛行率，無法確認這項解釋或進行調整。
二、不分性別，離婚與較高吸菸盛行率
依性別分層比較：