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研究生: 顏維萱
Yen, Wei-Hsuan
論文名稱: 臺灣南區結核病的分層空間和時空群聚分析
Spatial and Spatio-Temporal Clustering Analysis of Tuberculosis in Southern Taiwan with Stratification
指導教授: 吳致杰
Wu, Chih-Chieh
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 醫學院 - 環境醫學研究所
Department of Environmental and Occupational Health
論文出版年: 2020
畢業學年度: 108
語文別: 中文
論文頁數: 88
中文關鍵詞: 分層時空空間群聚流行病學結核病
外文關鍵詞: Stratification, Space-Time, Spatial, Clustering, Epidemiology, Tuberculosis
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  • 疾病群聚被定義為一種疾病在時間、空間或時空上有特別高發生率的現象,疾病群聚分析可以辨識該疾病是否有群聚傾向發生,西元1990年時,美國疾病控制中心也制定了一套調查疾病群聚的準則,並依照以下四個步驟進行:(1) 與該群聚的初步接觸及回報;(2) 初步評估案例是否有過量的情形發生;(3) 一個正式且可行的研究;(4) 全面性的病原調查,本研究所使用的方法對於第二及第三步驟非常有用,因此我們的研究目的是利用Martin Kulldorff所提出的Spatial scan statistic分層分析在西元2005年至2018年臺灣南區在空間或時空上是否有群聚的情形發生,並將年齡及性別視為危險因子作為共變量納入模型中,臺灣南區為全臺結核病發生率最高的區域,高於台灣北區以及中區,範圍包含臺南市、高雄市、屏東縣以及臺東縣。
    Kulldorff在西元1997、1998以及2001年提出了一系列的Spatial scan statistic用來分析回顧性或前瞻性研究中空間及時空的疾病群聚,由於該方法的Test statistic會牽涉大量及繁複運算,所以我們會利用Kulldorff等人所開發的SaTScan來完成計算過程,使用圓形窗口在研究區域中掃描,以每個代表點為圓心,半徑由零開始增加直到包含研究人口的50%,而將Spatial scan statistic應用在分析時空群聚的方式基本上與分析空間資料一樣,只是在圓形窗口加上高度變成圓柱窗口,圓柱的高度能反映任何可能小於或等於總研究期間一半的時間區間,研究期間十四年間共有54,391起案例發生在臺灣南區共121個鄉鎮市區中,年發生率為68例/十萬人年,我們利用不同的模型進行空間以及時空的群聚分析,兩種分析皆可分為以下幾個部分:(A)使用年齡作為共變量的模型;(B)使用年齡及性別作為共變量的模型;(C)將年齡以65歲分層並使用年齡作為共變量的模型和使用年齡及性別作為共變量的模型;但因為結核病實際發病年齡與就診年齡可能存在差距,所以我們也分析(D)將年齡以19歲分層並使用年齡作為共變量的模型和使用年齡及性別作為共變量的模型。
    分析結果會包含主要群聚、次要群聚及它們的子群聚,空間分析的A部分結果顯示,占總案例數約29%位於霧臺區A的主要群聚非常高度顯著,再校正性別後也依然顯著,而在C部分中可以發現以65歲以上族群的地理分布與總研究族群較為相似,D部分則是可以發現臺南市仁德區為初次被辨識出的次要群聚,接著比較空間及時空群聚分析,A部分及B部分的主要群聚位置皆無變化,比較特別的是鹽埕區在2014年有一個疾病高峰期出現,C部分及D部份再校正性別後次要群聚的地理位置大不相同。
    我們在研究中發現結核病地理傾向群聚於人口稀少的地方,且更有趣的是我們發現在以年齡分層後可以得到與未分層不同的結果,藉此獲得不同的資訊,這顯示分層分析對於發生率會因危險因子而異的疾病非常重要也非常必要。

    Disease clustering is defined as a phenomenon of a particularly high incidence in time, space, or space-time of occurrences of a disease. Disease clustering test can identify whether this disease tends to occur in clusters or not. Hence we aim to use spatial scan statistic proposed by Martin Kulldorff to detect geographical and space-time clusters of tuberculosis incidence in southern Taiwan in 2005-2018 with stratification. We incorporate the covariates into the models, adjusting for the risk factors of age and sex. Martin Kulldorff developed a series of spatial scan statistics in 1997, 1998 and 2001 for retrospective and prospective analyses to detect clusters in space and space-time. Southern Taiwan includes four cities/counties: Tainan, Kaohsiung, Pingtung and Taitung combined with a total of 121 districts. The annual incidence was 68 cases per 100,000 which was higher than in northern and middle Taiwan in 2005-2018. The results show that the major cluster located in Wutai A with about 29% of the total 54,391 cases is very highly significant and remains significant when sex is included as risk factors. The geographical locations of major and secondary clusters in the age-stratified analysis are different from those in the unstratified analysis.

    摘要-I Extended Abstract-II 誌謝-VI 表目錄-XI 圖目錄-XII 一、 研究背景-1 1.1 介紹-1 1.2 現存疾病群聚檢定-1 1.3 分層分析-2 1.4 研究目的-2 1.5 疾病群聚調查-3 1.6 研究修改內容-3 1.7 研究綱要-4 二、文獻回顧-5 2.1 時間統計量-5 2.2 空間統計量-5 2.3 結核病-6 三、研究方法與材料-9 3.1 統計方法-9 3.1.1 Spatial Scan Statistic for Spatial Data-10 3.1.2 Spatial Scan Statistic for Space-Time Data-12 3.1.3 危險因子校正(Adjusting for risk factors)-13 3.1.4 分層分析-15 3.1.5 分析結果描述-15 3.2 統計軟體-17 3.3 研究資料背景-18 3.3.1 資料來源與背景-18 3.3.2 結核病在時間與空間上的特性-19 四、研究結果(一)-25 4.1 空間群聚分析-25 4.1.1 分析結果(A)-25 4.1.2 分析結果(B)-26 4.1.3 分析結果(C)-26 4.1.4 總結-27 4.2 時空群聚分析-34 4.2.1 分析結果(A)-34 4.2.2 分析結果(B)-35 4.2.3 分析結果(C)-35 4.2.4 總結-35 4.3 空間與時空群聚分析比較-43 五、研究結果(二)-44 5.1 空間群聚分析-44 5.1.1 分析結果(D)-44 5.1.2 總結-45 5.2 時空群聚分析-50 5.2.1 分析結果(D)-50 5.2.2 總結-50 5.3 空間與時空群聚分析比較-56 六、討論與結論-57 6.1 研究主要發現(一)-57 6.2 研究主要發現(二)-58 6.3 與過去文獻比較-60 6.4 研究優勢-60 6.5 研究限制-61 6.6 結論-63 七、參考文獻-64 八、附錄-67

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