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1 社區流行病學觀與流行病學調查 吳慧敏 2005/04/27 何謂流行病學? 探討疾病或健康相關狀態及事件在族群的分布與決定因子 主要目的在於從族群觀點著手找出病因, 以進一步對健康問題進行控制

2 煙囪工人與陰囊癌 德國工人,1785 年 英國工人,1851 年 社區衛生與流行病學 地方性 差異性 疾病型態會隨著時空的改變而有不同 資源分配與運用 流行病學除有助於找出病因外, 還可找出社區重要健康問題, 協助有限資源的分配與運用

3 暴露與疾病 暴露 泛指所有會影響疾病發生的因子, 又稱 危險因子 暴露 種類無所不包, 除了後天受到的暴露, 也包括先天的因子 常見暴露包括 : (1) 人口學因子 : 性別 社經地位 種族等 (2) 生活型態因子 : 抽菸 喝酒 飲食習慣 運動等 (3) 生理或生物學因子 : 血壓 抗體價數 醫療史 遺傳因子 (4) 外在因子 : 汙染 背景幅射 暴露與常見疾病 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 疾病糖尿病高血壓大腸直腸癌

4 暴露與常見疾病 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 疾病糖尿病高血壓大腸直腸癌 年齡 性別 飲食 生活型態 家族病史等為最常見之疾病暴露 暴露與常見疾病 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 暴露 ( 危險因子 ) 疾病糖尿病高血壓大腸直腸癌 年齡 性別 飲食 生活型態 家族病史等為最常見之疾病暴露 除了掌握社區疾病概況外, 掌握社區各種與重要疾病相關的 暴露 亦相當重要

5 人口金字塔 顯示性別和年齡資料 瞭解人口組成的最佳圖解, 是各類涉及人口之發展或規劃的基礎 提供資訊..人力資源數字及走勢 人口老化程度 需要扶養的老年人和兒童人口 生育年齡人口 未來的出生率和死亡率 未來人口總數等 Rate Time

6 人口金字塔比較 底部 寬闊 收窄 預期出生率 高 低 頂部 較窄 較寬 預期死亡率 高 低 預期人口增長速度 迅速 緩慢 扶養率 偏高 較低 經濟水平 低 高 主要工作類型 農業 工商業 人口金字塔的社區運用 如果一個國家快速工業化 都市化, 鄉村地區年輕族群大量外流到城市就業, 造成鄉村人口以老幼為主的情況, 人口金字塔呈現葫蘆形 而都市地區因年輕人口大量移入而呈現酒瓶形的人口金字塔 除了社會問題外, 從人口金字塔其實還可以預期到一些可能的健康問題

7 台灣的人口轉型 台灣在 20 年前便從高出生率 高死亡率的人口型態轉變為低出生率 低死亡率的葫蘆型態, 此過程稱為 人口轉型 底部變窄 : 出生率的降低 腰部變寬 : 戰後嬰兒潮進入成年階段, 同時也因為死亡率的降低, 讓這批嬰兒潮大部份的順利成長, 勞動人口非常充沛, 造就了所謂的台灣經濟奇蹟 頂部稍膨脹 : 死亡率的降低也使老年人口的存活率提高 平均壽命延長 台灣目前已成為高齡化的社會且出生率持續降低, 相關的社會政策, 例如社會保險 健保費率 退休安養等, 都必須考量到未來人口繼續老化的趨勢

8 老化指數與扶養比 依賴人口 (Dependent age population): 年齡在 0-14 歲或 65 歲以上人口 生產人口 (Working age population): 年齡介於 歲之間的人口 老化指數 (Ageing index): 衡量一地區人口老化程度之指標 扶養比 (Dependency Ratio): 為依賴人口對工作年齡人口扶養負擔的一種簡略測度 ( 又稱依賴人口指數 )

9 教育與職 ( 行 ) 業 教育程度是重要的健康指標, 也是一種社會福利指標 職 ( 行 ) 業組成有助於瞭解一地區的健康需求以及經濟狀況 行業結構轉型 婚姻狀態 婚姻與健康及婚姻與健康照顧規劃 過去一般的婚姻狀態可分為未婚 已婚 離婚 喪偶四類 外籍配偶 單身主義 同居 同性戀與頂客族 (freeter)

10 居住地 例如 : 台南縣男性尿酸地圖顯示高尿酸的分布多位於沿海地區 生活型態 抽菸 喝酒 嚼檳榔 運動 飲食習慣 ( 漁村 離島 原住民 ) 遺傳因子 外在因子 : 汙染 背景幅射

11 社區疾病特性取決於社區特有的致病暴露因子 Ex. 人口結構 職業類型 特殊飲食及生活型態 隨著社會不斷變遷, 疾病型態亦隨之改變 如何掌握轉變的契機, 端賴是否預先掌握社區中的 暴露 與 疾病 特性及變化趨勢 台灣社會面臨的轉變 : 人口快速老化出生率持續的降低人口的遷移 ( 移入 : 外勞 外籍配偶移出 : 台商 ) 社區健康狀態與改變

12 社區健康狀態變化指標 評量社區健康狀態變化, 可根據 罹病 與 死亡 兩項指標進行評估 罹病 描述罹病情況的指標 : 盛行率 (Prevalence proportion) 描述某一 ( 段 ) 時間患有某一疾病人數的比例發生率 (Incidence rate) 描述某一時間點罹患某一疾病人數的速率

13 測量疾病嚴重度的流行病學指標 (1) 盛行率 (prevalence) (A) 點盛行率 (point) : 整個族群中在某時間點上有某病的比例 ( 如 91 年 7 月 19 日 ) 分子 = 分母 某時間點上有病的人數某時間點上的總人口數 (B) 期盛行率 (interval) : 整個族群中在某段時間中有某病的比例 ( 如 91 年 1 月 ~6 月 ) 分子某段時間中有病的人數 = 分母某段時間中的總人口數 應用 : 推估醫療需求量 ( 如洗腎病人 DM 病人 ) 影響因素 : 發生率及罹病期間長短 (duration) 測量疾病嚴重度的流行病學指標 (2) 發生率 (incidence) 定義 : 具有罹病可能的族群中某疾病發生的瞬時速率 在多久時間內及多少人之中有這麼多人新發生某疾病 分子某段時間內新發病的人數 1 = 分母時間 ( 區間 ) 可能罹病人口數 = 某段時間內新發病的人數某段時間內可能罹病的人年數 注意事項 : 排除盛行個案及不具有罹病危險的個案 年中人口數 應用 : 推估族群罹患某疾病的危險性 ( 如癌症 ) 影響因素 : 危險因子暴露率

14 什麼是人年 人年 (person-year): 將追蹤 ( 觀察 ) 人數及追蹤時間結合 ( 相乘 ) 起來, 例如追蹤 100 人長達 10 年之久, 則這群人共貢獻 100 人 10 年 =1000 人年 ; 而若追蹤 1000 人 1 年, 則這群人共貢獻 1000 人 1 年 =1000 人年 測量疾病嚴重度的流行病學指標 (3) 死亡率 (mortality) 定義 : 族群中死亡的瞬時速率 在多久時間內及多少人之中有這麼多人死亡 分子某段時間內死亡人數 = 分母某段時間內的人年數 應用 : 推估族群因罹患某疾病而死的危險性 ( 如癌症 ) 影響因素 : 發生率及醫療水準

15 85/01 86/01 87/01 88/01 89/01 90/01 粗發生率 (Crude incidence rate) 直接以該地區的新發生個案數除以該地區的人年數 ( 年中人口 ), 而並未對年齢或其他因素進行標準化 ( 調整 ) 例如在 89 年屏東縣共有 124 名男性發生大腸直腸癌, 而該年的年中人口數為 4,730,928, 因此該年屏東縣的粗發生率 =124/( *1)= 每十萬人 年齡別發生率 (Age-specific) 僅針對某年齡層之發生率作計算

16 450 實例 子宮頸癌年齡別發生率 圖 2. 子宮頸癌年齡別發生率民國 80 年 -86 年 年齡標準化發生率 (Age-standardized incidence rate) 在進行不同地區或同地區但不同時間發生率的比較時, 由於粗發生率會受到人口年齡組成的影響, 所以必須調整年齡帶來的影響, 再來進行比較 例如 : 即使二個族群每一個年齡層的發生率皆相同, 但人口較老化的族群依然會有較高的粗發生率 計算方式為先計算年齡別發生率, 再以標準人口中各年齡人口比例加權平均, 如此即可控制掉人口年齡組成的影響 年齡標準化發生率通常用作比較之用, 本身數值的大小已不具意義

17 相對發生率比 (Rate Ratio, or Relative Rate, RR) 二個組別 A B 的發生率比值 (Rate A /Rate B ) 當比值 =1 代表二個組別的發生率相同 當比值 >1 表示 A 的發生率較 B 為高 當比值 <1 表示 A 的發生率較 B 為低 例如 A 地區的肺癌發生率為萬分之十,B 地區的發生率為萬分之五, 則相對發生率比為 ( 萬分之十 / 萬分之五 ) =2, 顯示 A 地區的肺癌發生率為 B 地區的 2 倍 實例研究 吳越爭霸之超級比一比 春秋晚期, 吳越爭霸, 除了軍備競賽外, 公共衛生品質提升也成為各國國力競爭的重要指標 吳國的衛生官員想了解該國的肺炎發生率是否較鄰國越國為低, 於是他請下屬收集了該國及鄰國的肺炎發生資料進行比較, 見下表 : 吳國 越國 肺炎人數人口數 發生率 ( 每千人 ) 肺炎人數人口數 發生率 ( 每千人 ) 5, , , , 請問吳國肺炎發生率是否較越國高? 吳國比上越國的相對發生率比值 (RR) 為多少? 上表中的發生率為粗發生率或為年齡標準化發生率?

18 實例研究 吳越爭霸之超級比一比 春秋晚期, 吳越爭霸, 除了軍備競賽外, 公共衛生品質提升也成為各國國力競爭的重要指標 吳國的衛生官員想了解該國的肺炎發生率是否較鄰國越國為低, 於是他請下屬收集了該國及鄰國的肺炎發生資料進行比較, 見下表 : 吳國 越國 肺炎人數人口數 發生率 ( 每千人 ) 肺炎人數人口數 發生率 ( 每千人 ) 5, , , , 請問吳國肺炎發生率是否較越國高? 吳國比上越國的相對發生率比值 (RR) 為多少? Ans: RR= 59 / = 1.05 由於 RR 1, 所以二國發生率幾乎相同 上表中的發生率為粗發生率或為年齡標準化發生率? Ans: 粗發生率 除了上表外, 他們還同時收集了每個年齡別的資料, 整理如下表 : 吳國 越國 年齡別 發生率肺炎人數人口數 ( 每千人 ) 肺炎人數人口數 發生率 ( 每千人 ) , , , ,250 30, ,800 40, ,100 20, ,400 30, , 合計 5, , , , 請問在 0-30 歲 歲 歲及 70 歲以上各年齡層中, 兩國肺炎發生率的相對發生率比為多少? 由各年齡層的相對發生率比來看, 誰的肺炎發生率較高?

19 除了上表外, 他們還同時收集了每個年齡別的資料, 整理如下表 : 吳國 越國 年齡別 發生率肺炎人數人口數 ( 每千人 ) 肺炎人數人口數 發生率 ( 每千人 ) , , , ,250 30, ,800 40, ,100 20, ,400 30, , 合計 5, , , , 請問在 0-30 歲 歲 歲及 70 歲以上各年齡層中, 兩國肺炎發生率的相對發生率比為多少? 由各年齡層的相對發生率比來看, 誰的肺炎發生率較高? Ans: RR 0~30 =10/15=0.67; RR 30~49 =50/75=0.67; RR 50~69 =0.67; RR 70+ =0.67 由於 RR<1, 所以吳國肺炎發生率小於越國 若以世界標準人口組成作為標準人口, 請計算吳越二國經過年齡標準化之後的肺炎發生率為多少? 二國的年齡標準化發生率比又為多少? 年齡別 世界標準人口組成 (%) 吳國發生率 ( 每千人 ) 越國發生率 ( 每千人 )

20 若以世界標準人口組成作為標準人口, 請計算吳越二國經過年齡標準化之後的肺炎發生率為多少? 二國的年齡標準化發生率比又為多少? 年齡別 世界標準人口組成 (%) 吳國發生率 ( 每千人 ) 越國發生率 ( 每千人 ) Ans: 吳國的年齡標準化肺炎發生率為 10 56% % % % = 32( 每千人 ) 越國的年齡標準化肺炎發生率為 15 56% % % % = 48( 每千人 ) RR 吳 / 越 = 32 / 48 =0.67 討論 粗發生率 年齡別發生率 年齡標準化發生率 請比較前面 3 種 RR 計算結果, 你認為何者為較合適的比較方式? 吳國和越國究竟誰的肺炎發生率較高?

21 討論 粗發生率 年齡別發生率 年齡標準化發生率 請比較前面 3 種 RR 計算結果, 你認為何者為較合適的比較方式? 吳國和越國究竟誰的肺炎發生率較高? Ans: 第一種為粗發生率之比較, 結果 RR=1.05, 第二種為年齡別發生率的比較, 結果 RR=0.67, 第三種為年齡標準化發生率的比較, 結果亦為 RR=0.67; 其中粗發生率由於會受到年齡組成的影響, 因此不適合用來比較不同的族群, 而年齡別發生率和年齡標準化發生率較適合用來比較 越國的肺炎發生率較高 存活率 描述一群病患自罹病起, 在追蹤一段時間後仍存活的機率 Ex. 追蹤 100 名大腸直腸癌病患, 罹病五年後有 45 名已死亡, 則可得到其存活率為 (100-45)/100=55% 是疾病預後相當重要的指標 癌症各期別的存活率差別相當大 Ex. 早期的大腸癌可以高達 90% 以上的存活率, 但晚期大腸癌存活率則不到 5%

22 基隆地區癌症存活率 台灣地區癌症發生及死亡趨勢

23 齡標準化率女死亡率年()發生率 盛行率 存活率 死亡率 正常 ( 無症狀族群 ) 復原 發生率 盛行率 處於疾病狀態 致死率 (1- 存活率 ) 死亡率 死亡 罹病危險性改變 危險因子分布改變 ( 抽菸 飲食改變等 ) 疫苗注射健康促進疾病分類改變篩檢介入 疾病預後改變 醫療技術進步民眾就醫行為改變篩檢介入 每十萬人口女發生率 男性發生率男性死亡率女性發生率女性死亡率 男發生率 男死亡率 發生年代全癌症年齡標準化率之長期趨勢 ( 民國 年 ) 註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口

24 齡標準化率註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口年齡標準化率註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口年(()每十萬人口 男性發生率男性死亡率女性發生率女性死亡率 發生年代 口腔癌年齡標準化率之長期趨勢 ( 民國 年 ) 每十萬人口 ) 男性發生率 男性死亡率女性發生率 女性死亡率 發生年代 肝癌年齡標準化率之長期趨勢 ( 民國 年 )

25 齡標準化率註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口年(齡標準化率註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口年()每十萬人口 男性發生率男性死亡率女性發生率女性死亡率 發生年代 大腸癌年齡標準化率之長期趨勢 ( 民國 年 ) 每十萬人口 ) 發生率死亡率 發生年代 乳癌年齡標準化率之長期趨勢 ( 民國 年 )

26 齡標準化率註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口年齡標準化率侵襲癌發生率年每十萬人口(()年齡標準化篩檢率每百人口()每十萬人口50 40 男性發生率男性死亡率女性發生率女性死亡率 發生年代 肺癌年齡標準化率之長期趨勢 ( 民國 年 ) 篩檢率 原位癌發生率 侵襲癌發生率 死亡率 ) 篩檢率 原位癌發生率 死亡率 發生年代 子宮頸癌篩檢率與發生率及死亡率之長期趨勢 ( 民國 年 ) 註 : 年齡標準化率係使用 2000 年世界標準人口為標準人口

27 社區衛生資訊的蒐集 資料來源的類型 主動性 v.s. 被動性主動性 資料蒐集者主動出擊, 可獲得及時且嚴謹的資料 Ex. 結核病盛行調查被動性 --- 由資料提供者主動申報, 資料品質受資料提供者配合意願影響大 Ex. 法定傳染病的報告 癌症登記 全面性 v.s. 選樣性全面性如人口普查和戶籍登記 ; 選樣性如三高盛行率調查 例行性 v.s. 不定期性例行性如癌症登記 戶籍登記 ; 不定期性如食物中毒調查

28 資料的品質 完整性 (completeness) 代表性 (representativeness) 正確性 (correctness) 周全性 (comprehensiveness) 時效性 (timeliness) 資料的品質取決於資料的來源類型, 品質與成本則需有所取捨 資料品質的要求會因疾病類型及蒐集目的而有不同, 例如傳染病相對於其它慢性病即相當要求資料的時效性 運用現有資料的限制 運用現有資料雖然省時省力, 但易有下列限制 : 周全性不足, 資料不夠詳盡 -- 僅提供粗略概況, 如抽菸年數等 -- 無法呈現地方特色, 如特殊的飲食習慣僅有大區域的資料, 無法提供細部小區域的資料 當資料的限制無法克服時, 則必須自立自強

29 現有資源介紹 衛生署網站 網址 : 衛生署網站統計資料網頁

30 癌症登記網網頁 癌症登記網年報網頁

31 癌症登記網網頁

32 地區別粗發生率與年齡標準化發生率 衛生署網站統計資料網頁 死因統計結果摘要

33 台灣地區歷年死亡數及死亡率 80 歲以上高齡死亡人數比率明顯增加, 顯示人口年齡結構老化為國人死亡數增加之主因

34 每十萬人口死亡數 臺北市 高雄市 死亡率 標準化死亡率 基隆市 新竹市 臺中市 縣市別死亡率比較 臺南市 嘉義市 臺灣地區縣市別死亡率比較 臺北縣 桃園縣 新竹縣 宜蘭縣 苗栗縣 臺中縣 彰化縣 南投縣 附註 : 標準化死亡率係以九十二年臺灣地區年中人口年齡結構為基準 雲林縣 嘉義縣 臺南縣 高雄縣 屏東縣 澎湖縣 花蓮縣 臺東縣 金門縣 連江縣 臺灣地區 縣市別腦血管疾病死亡率比較 每十萬人口 100 死亡數 死亡率 標準化死亡率 臺灣地區縣市別腦血管疾病死亡率比較 臺灣地區 臺北市 高雄市 基隆市 新竹市 臺中市 臺南市 嘉義市 臺北縣 桃園縣 新竹縣 宜蘭縣 苗栗縣 臺中縣 彰化縣 南投縣 雲林縣 嘉義縣 臺南縣 高雄縣 屏東縣 澎湖縣 花蓮縣 臺東縣 金門縣 連江縣 附註 : 標準化死亡率係以九十二年臺灣地區年中人口年齡結構為基準

35 臺灣地區縣市別糖尿病死亡率比較 臺北市高雄市基隆市新竹市臺中市臺南市嘉義市臺北縣桃園縣新竹縣宜蘭縣苗栗縣臺中縣彰化縣南投縣雲林縣嘉義縣臺南縣高雄縣屏東縣澎湖縣花蓮縣臺東縣金門縣連江縣死亡率標準化死亡率臺灣地區 每十萬人口死亡數附註 : 標準化死亡率係以九十二年臺灣地區年中人口年齡結構為基準 縣市別糖尿病死亡率比較臺灣地區縣市別自殺死亡率比較 臺北市高雄市基隆市新竹市臺中市臺南市嘉義市臺北縣桃園縣新竹縣宜蘭縣苗栗縣臺中縣彰化縣南投縣雲林縣嘉義縣臺南縣高雄縣屏東縣澎湖縣花蓮縣臺東縣金門縣連江縣死亡率標準化死亡率臺灣地區 每十萬人口死亡數附註 : 標準化死亡率係以九十二年臺灣地區年中人口年齡結構為基準 縣市別自殺死亡率比較

36 縣市別事故傷害死亡率比較 臺灣地區縣市別事故傷害死亡率比較 每十萬人口 90死亡數 死亡率 標準化死亡率 臺灣地區 臺北市 高雄市 基隆市 新竹市 臺中市 臺南市 嘉義市 臺北縣 桃園縣 新竹縣 宜蘭縣 苗栗縣 臺中縣 彰化縣 南投縣 雲林縣 嘉義縣 臺南縣 高雄縣 屏東縣 澎湖縣 花蓮縣 臺東縣 金門縣 連江縣 附註 : 標準化死亡率係以九十二年臺灣地區年中人口年齡結構為基準 九十一年臺閩地區簡易生命表 生命表編算生命表之目的在於明瞭國民平均壽命之水準 年齡死亡機率 生存數 死亡數 定常人口 平均餘命 X qx lx dx Lx Tx ex dx=qx*lx; Lx=lx-dx/2; Tx=Tx+1+Lx; ex=tx/lx

37 生命年損失 (person-year loss) & 工作年損失 (work-year loss) 除了死亡率之外, 疾病對社會帶來的衝擊還可利用生命年損失或工作年損失 ( 假設 20~65 歲為工作期間 ) 來表現 生命年損失 ( 亦稱為潛在生命損失年 (PYLL) )= Σ( 該年齡層平均餘命 * 該年齡層死亡人數 ) 工作年損失 =Σ( 該年齡層工作年損失 * 該年齡層死亡人數 ) 92 年十大死因排名 死亡率增幅較大者為肺炎與糖尿病, 減幅較大者則為高血壓性疾病及事故傷害

38 十大死因平均生命年數損失 以潛在生命年數損失來看各項死因所造成活存年數損失, 以惡性腫瘤最高, 但若以平均生命年數損失所造成平均活存年數損失來看, 則以事故傷害 30.6 年居首, 自殺之 26.7 年次之, 再次為慢性肝病及肝硬化 18.3 年 Thanks for your attention!!

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