簡易流行病學與生物統計學 一三Ｏ、回溯性世代研究法

簡易流行病學與生物統計學

一三Ｏ、回溯性世代研究法

作者：吳聰賢醫師

回溯性世代研究法（Retrospective cohort study）與世代研究法（cohort study）如何區別？世代（cohort）為古羅馬軍隊之編制，一個cohort約300-600人，相當於現在一個營，十個cohort組成一個軍團（legion，見護理人員在職訓練第三講18）。「世代」以字面來解釋，容易受誤導，想成「40年次的役男」或「41年次的役男」為一個世代，想成「彰化縣71年次役男」或「鹿港鎮72年次役男」為一個世代。

不要把「世代」想成「代（generation）」或「世（generation）」，凡是具有某種特徵的族群（population）都可以稱做「世代」。「彰化縣衛生局員工」、「彰化縣衛生局、所員工」、「彰化縣所有心身障礙公務員」、「彰化縣領有全民健保重大傷病卡患者」、「彰化基督教醫院所有洗腎患者」、「彰化縣醫師公會所有成員」、「彰化市和平里所有居民」等各種族群都可稱做一個「世代」。高雄市三民區鼎金里某一小區，由天祥一路、鼎金後路、鼎金後路41巷、鼎新路所圍成的四方形住宅區的居民，當然也可以稱做一個「世代」。

以「彰化縣衛生局員工」為例來說明。將所有員工依照喝酒有無分成兩組，追蹤十年，統計死亡數，研究兩組的死亡率，此稱為世代研究法（cohort study）。也可以依照抽菸、喝酒分成四組，「抽菸、喝酒、抽菸又喝酒、不抽菸不喝酒」，追蹤十年，研究四組的死亡率，也是世代研究法（cohort study）

以「彰化基督教醫院所有洗腎患者」為例來說明。假設彰基有甲、乙兩位腎臟科醫師，將所有洗腎患者依照主治醫師不同分成甲、乙兩組，追蹤十年，統計死亡數，研究兩組洗腎患者的死亡率，此稱為世代研究法（cohort study）。為避免誤差，可以研究前，依照性別、年齡、病程、併發症等不同，平均分配給兩位醫師，也可以研究後，依照性別、年齡、病程、併發症等不同，利用統計學方法「調整（adjustment）」。

「彰化縣衛生局員工」喝酒世代研究，不要說追蹤十年，就是追蹤二十年，也找不到幾個死亡病例，尤其喝酒者是少數，可能等了二十年都等不到一、二個。有可能研究者早已駕鶴西歸，被研究者尚長命百歲。如何破除此障礙？流行病學家（epidemiologist）發明投機取巧的方法，即是回溯性世代研究法（Retrospective cohort study），又稱病例世代研究法（case cohort study）。

假設從民國91年1月1日開始研究，追蹤二十年，時間太長，不易辦到，採取折衷辦法，採回溯法，利用人事室資料，前推至81年1月1日算起，往後追蹤十年，前後加起來仍然是二十年。假設從81年至101年，都沒有人員退休、升遷、遞補等問題，喝酒與不喝酒兩組在性別、年齡均相似，解答將很簡單，假設衛生局100員工中，80人不喝酒，20人喝酒，在這二十年中，不喝酒組死亡4人，喝酒組死亡5人

喝酒組死亡率（death rate）      5 ÷20 ＝ 0.25%

     不喝酒組死亡率（death rate）    4 ÷80 ＝ 0.05%

     喝酒組與不喝酒組相對死亡比（relative death ratio，RR）  0.25% ÷0.05% ＝ 5

     喝酒組比不喝酒組死亡機率高5倍

此公式算出來是相對比（relative ratio，RR），不是勝算比（odds ratio，OR），其原因詳見護理人員在職訓練第一講6。以上研究方法即是回溯性世代研究法。二十年內，衛生局不可能沒有人退休、升遷或遞補，怎麼辦？可以用人年（person year），甚至人月（person month）方法來計算，假設喝酒組20人中（算至101年），一樣死亡5人

15人待滿20年 3人因退休分別只待18年、12年、10年 2人因升遷只待18年、15年 5人因遞補只待2年、5年、4年、6年、10年

總共300人年 ＋ 40人年 ＋ 23人年 ＋ 27人年 ＝ 390人年

喝酒組死亡率（death rate）    5 ÷390 ＝ 0.0128人/人年

假設不喝酒組80人中（算至101年），一樣死亡4人

70人待滿20年 6人因退休分別只待18年、17年、16年、15年、14年、10年 4人因升遷分別只待15年、13年、12年、10年 10人因遞補分別只待10年、10年、8年、8年、6年、5年、4年、4年、3年、2年

         總共1400人年 ＋ 90人年 ＋ 50人年 ＋ 60人年 ＝ 1600人年

     不喝酒組死亡率（death rate）  4 ÷1600 ＝ 0.0025人/人年

     喝酒組與不喝酒組相對死亡比（relative death ratio，RR） 0.0128 ÷0.0025 ＝ 5.12

     喝酒組比不喝酒組死亡機率高5.12倍

以上是人年算法，人月算法是同樣的道理，不再細述。「人月」算法比「人年」算法精密，「人年」算法又比「人」算法精密。一年有12個月，有人二月辭職，有人十月辭職，以人年計算，兩者沒有差別，如以人月計算，兩者有差別，差了10個月。一個月有28天、29天、30天、31天，如果用「人日」計算可不可以？當然可以，而且更精確，但嫌太麻煩了。

衛生局中，喝酒與不喝酒兩組在男、女性別比相同，平均年齡也相同，這是不可能的，除非在病例對照研究（case-control study）中，採用配對法（matching）。如何消除性別、年齡所造成的誤差（bias）？只好靠統計學方法的調整（adjustment）。

病例對照研究（case-control study）屬回溯性（Retrospectiv or transverse橫斷式）；世代研究（ cohort study）屬前瞻性研究（prospective or longitudinal縱斷式）；回溯性世代研究（Retrospective cohort study）則包括回溯性與前瞻性兩種研究。以前面「彰化縣衛生局員工」為例子，91年1月1日當天，從人事室調出檔案，在同一時間點，做橫切，我計算喝酒、死亡人數，此為回溯性，又稱為橫斷式；91年1月1日以後，我逐月、逐年登記死亡人數，縱深式持續性地，此為前瞻性，又稱為縱斷式。

民國87年高雄市三民區登革熱流行病學研究報告，只提到「橫斷式研究法」，卻漏掉「縱斷式研究法」，這是小瑕疵。以結構式問卷作家訪，當時屬「橫斷式研究法」，但往後，逐日紀錄通報進來的登革熱確診病例，則屬「縱斷式研究法」。