• 學術研究

  • 使用非齊性指數回歸馬爾可夫模型評估慢性病進展:以台灣選擇性乳癌篩檢為例

    Hsin-Ju Hsieh, Tony Hsiu-Hsi Chen and Shu-Hui Chang. Stat Med (2002)

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    研究中提出的非齊性馬爾可夫模型可以應用於隨時間增加或減少的慢性病進展率,並模擬相關共變量對多階段轉換率的影響。

    非齊性指數回歸馬爾可夫模型評估乳癌進展

            本研究提出兩種使用韋伯分布(Weibull distribution)和分段指數模型的非齊性模型,以及比例風險形式的共變量函數並將其應用於選擇性乳癌篩檢計畫。第一次的懷孕年齡較晚和高體重指數 (Body mass index, BMI)會增加臨床症前發病率和臨床症前可偵測期過度到臨床期的風險。本研究中提出的非齊性馬爾可夫模型可以輕鬆應用於隨時間增加或減少的慢性病進展率,並模擬相關共變量對多階段轉換率的影響。

  • 利用馬可夫鏈模式評估臺灣地區多中心乳癌高危險群篩檢計畫

    Ming-Fang Yen, Tony Hsiu-Hsi Chen, et al. 中華公共衛生雜誌 (1999)

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    研究模擬不同篩檢間隔之成效發現篩檢間隔個案(interval cases)之比例隨間隔增加而增加,配合存活資料可推估現行一年之篩檢間隔政策可以降低乳癌死亡率36%。

    可應用於缺乏篩檢間隔發現個案之其他篩檢計畫評估

    本研究以台灣資料推估得婦女乳癌之臨床症前期發生率 (preclinical incidence rate)、乳癌臨床症前期平均長短並根據乳癌之病理分期。應用上述結果模擬不同篩檢間隔之成效發現篩檢間隔個案(interval cases)之比例隨間隔增加而增加,配合存活資料可得現行一年之篩檢間隔政策可以降低乳癌死亡率36%。本研究所發展之馬可夫鏈模式(Markov chain model)亦可應用於缺乏篩檢間隔發現個案之其他篩檢計畫評估。

  • 對乳癌指數病例女性親屬的乳癌篩檢效果:台灣多中心癌症篩檢

    Mei-Shu Lai, Ming-Fang Yen, et al. Int J Cancer (1998)

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    研究以模擬模型評估不同的乳癌篩檢策略對於有家族病史的乳癌高風險婦女的效果。發現每年一次的乳癌篩檢能顯著降低高風險婦女33%的乳癌死亡率。

    每年一次的乳癌篩檢能顯著降低高風險婦女33%的乳癌死亡率

    本研究以模型模擬的方式,評估不同的乳癌篩檢策略對於有家族病史的乳癌高風險婦女的效果。結果發現每年一次的乳癌篩檢能顯著降低高風險婦女33%的乳癌死亡率,而兩年一次和三年一次的乳癌篩檢則不顯著的降低25%和20%的乳癌死亡率,故每年一次的乳癌篩檢可能是用於高風險族群。簡單的成本效益分析表明,每年一次的大規模乳癌篩檢拯救一個生命年的費用為72,480美金,是僅針對高風險族群的15倍(4,851美元)。

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