民國115年 高考三級 衛生技術 流行病學與生物統計學
第2題
某環境流行病學研究團隊欲研究塑化劑暴露與乳癌發生的關係，進行長 期追蹤之世代研究，請建議該團隊應如何設計此研究？並請說明該團隊 如何判定塑化劑暴露與乳癌發生之因…
題目
某環境流行病學研究團隊欲研究塑化劑暴露與乳癌發生的關係，進行長 期追蹤之世代研究，請建議該團隊應如何設計此研究？並請說明該團隊 如何判定塑化劑暴露與乳癌發生之因果關係？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、研究設計與世代建立：採前瞻性世代研究（prospective cohort），選定未罹患乳癌之成年女性（如 40–65 歲）為研究世代，排除懷孕、既有癌症、雙側乳房切除及尿液檢體不足者；於基準點完成問卷、身體測量、血液與尿液採集並簽署知情同意。此設計可確保暴露先於結局發生，符合因果推論之時間性（temporality）要求，亦能計算發生率與相對風險。
- 二、暴露評估：以尿中塑化劑代謝物為生物指標，如 DEHP 代謝物 MEHP、MEHHP、MEOHP、MECPP，以及 MBP、MBzP、MEP 等，採 LC-MS/MS 定量並以尿液肌酸酐（creatinine）校正或納入統計模式。因塑化劑半衰期短（數小時至數十小時），單次採樣易造成暴露誤分類（misclassification），宜間隔 3–6 個月重複採樣 2–3 次，計算幾何平均或累積暴露量，並以組內相關係數（ICC）評估再現性。
- 三、結局判定與追蹤：透過癌症登記檔、病理報告與健保資料庫連結確認乳癌新發個案，記錄診斷日期、組織型態、ER/PR/HER2 狀態與分期，以人年（person-years）計算發生率密度。追蹤可每 1–2 年以問卷、電話或健康檢查更新暴露與共變項，追蹤率宜維持 80% 以上，並以 Cox 比例風險模式（Cox proportional hazards model）估計風險比（hazard ratio, HR）與 95% 信賴區間。
- 四、混雜與偏差控制：依文獻與有向無環圖（DAG）篩選共變項，包括年齡、初經年齡、停經狀態、生育次數、哺乳、口服避孕藥與荷爾蒙補充、BMI、飲酒、吸菸、社經地位與家族史，以多變項調整、傾向分數（propensity score）或標準化處理。另須注意健康工作者效應、選樣偏差、檢出偏差（surveillance bias）與反向因果，可採延遲期分析（lag-time analysis）、敏感度分析及 E-value 評估未測混雜之影響。
- 五、因果關係之判定：依 Bradford Hill 準則逐項檢視——相關強度（HR 大小）、一致性（不同地區與不同代謝物結果一致）、特異性、時間性、生物劑量效應（代謝物濃度分位越高風險越高）、生物合理性（塑化劑具雌激素樣作用，可干擾乳腺發育）、可重複性與實驗證據（動物及體外研究）。並輔以中介分析（mediation analysis）探討雌激素與氧化壓力路徑；惟觀察性研究仍難完全排除混雜，結論宜表述為「證據支持因果關聯」，而非斷言確定因果。
AI 依官方試題文字產生的參考解答，非考選部公告答案，內容僅供備考參考。