醫療類國考
112年
[公共衛生師] 生物統計學
第 19 題
📖 題組：
我們利用 Cox PH model(Cox proportional hazard model)進行影響因肺癌死亡之風險因子的探討，以因肺癌死亡為事件發生，並記錄從追踪到因肺癌死亡發生之時間，模型之解釋變項為性別（男性、女性，女性為參考組）、年齡、抽菸程度（從未抽菸、過去曾抽菸現在無抽菸、現在有抽菸，現在有抽菸為參考組）。
我們利用 Cox PH model(Cox proportional hazard model)進行影響因肺癌死亡之風險因子的探討，以因肺癌死亡為事件發生，並記錄從追踪到因肺癌死亡發生之時間，模型之解釋變項為性別（男性、女性，女性為參考組）、年齡、抽菸程度（從未抽菸、過去曾抽菸現在無抽菸、現在有抽菸，現在有抽菸為參考組）。
| 變數名稱 | 係數估計值 | 標準誤 | z 檢定統計量 | 風險比 | 風險比的 95%信賴區間 (下界 / 上界) |
|---|---|---|---|---|---|
| 性別 | 0.3247 | 0.3192 | 1.0172 | 1.3836 | 0.7401 / 2.5865 |
| 年齡 | 0.043 | 0.0175 | 2.456 | 1.0439 | 1.0087 / 1.0804 |
| 抽菸程度（從未抽菸） | -1.1276 | 0.5925 | -1.9031 | 0.3238 | 0.1014 / 1.0343 |
| 抽菸程度（過去曾抽菸現在無抽菸） | -0.5864 | 0.3865 | -1.5171 | 0.5563 | 0.2608 / 1.1867 |
承上題，依據上題分析結果，對於模型參數之解釋何者正確？
- A 在控制其他變數下，男性發生因肺癌死亡的機率是女性的 1.38 倍
- B 在控制其他變數下，從未抽菸者發生因肺癌死亡的風險是現在有抽菸者的 0.32 倍
- C 在控制其他變數下，年齡每增加一歲，發生因肺癌死亡的風險會增加 104%
- D 在控制其他變數下，現在有抽菸者發生因肺癌死亡的風險是過去曾抽菸現在無抽菸者的 0.56 倍
思路引導 VIP
在 Cox 比例風險模型中，報表呈現的『風險比 ($HR$)』代表特定變數類別相對於『參考組』的風險倍數。請同學思考三個核心觀念：第一，模型分析的是『風險率 (Hazard)』，這與某些敘述中提到的『機率 (Probability)』在統計定義上是否等價？第二，請確認模型報表中設定的『參考組』為何？當我們比較『從未抽菸者』與該參考組時，其 $HR$ 值所代表的倍數關係應如何正確解讀？第三，對於連續變數年齡，當其 $HR$ 大於 $1$ 時，風險增加的百分比應如何透過公式 $(HR - 1) \times 100$ 來正確計算，而非直接引用 $HR$ 的數值？請依此邏輯重新檢核各選項的精確性。
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遙遠的分析：瞬息間的 Cox 模型
你答對了。這證明你對存活分析 (Survival Analysis) 中 Cox 比例風險模型的理解，大概比擊敗一隻普通魔物稍微難一點。時間對你來說，也許能感受到這種數據解讀的意義。
- 存在的事實：
▼ 還有更多解析內容
Cox 比例風險模型解讀
💡 利用風險比 (Hazard Ratio) 評估變數對事件發生率的相對影響。
| 比較維度 | HR > 1 (危險因子) | VS | HR < 1 (保護因子) |
|---|---|---|---|
| 係數估計值 (β) | 值為正數 (> 0) | — | 值為負數 (< 0) |
| 風險變動 | 風險增加 | — | 風險降低 |
| 存活時間 | 預期存活時間縮短 | — | 預期存活時間延長 |
💬HR 以 1 為分界點，決定變數對事件發生速率的促進或抑制作用。
