疾病負荷的推估方法

為了瞭解各種危害因素造成的疾病負荷規模，美國華盛頓大學健康數據評估 中心（Institute Health Metric and Evaluation，簡稱 IHME）多年來持續執行 GBD 的推估作業。IHME 推估 GBD 的方式是先搜集各地區的健康資料，計算特定疾病 對某族群造成的失能調整生命年（Disability-Adjusted Life Years，以下簡稱 DALYs）

後，再透過該特定疾病危險因子的暴露量，計算出危險因子造成疾病的「族群可 歸因分率」（PAF），意即：某族群在該特定疾病中，可歸因為由此項危險因子所 造成的分率；換句話說，若我們可以祛除此項危險因子在該族群中的分布，就可 以避免掉此分率的疾病發生。

此一概念源自於 Levin (1953)，搭配 Rothman (1976) 提出的因果派模型

（sufficient component cause model），當多個充分原因（sufficient causes）組合 在一起形成一個疾病時，我們可以去計算每一個組合原因（component causes）

占所有組合的比例，考慮到形成疾病的多種組合後，即可估算出某組合原因造成 疾病的比例，也可以計算出某幾種組合原因同時存在時造成疾病的比例

(Hoffmann, Heidemann, Weikert, Schulze, & Boeing, 2006)。PAF 的計算有三個重要 的假設：(1) 危險因子與特定疾病間的因果關係確實存在；(2) 危險因子的暴露 是可以被祛除的；(3) 當我們針對危險因子進行介入時，不會改變其他危險因子 的分布狀況。對於暴露於某一個危險因子的族群，因該危險因子而造成特定疾病 的「病因分率」（etiologic fraction，以下簡稱 EF，即「可歸因分率」）可由該危險 因子對此特定疾病的相對危險性（RR）計算：

（公式一）

而若要計算整個族群因此危險因子造成的 EF，則要再加入暴露於該因子的族群 占整體的分率（source fraction，簡稱 SF，也就是暴露的盛行率）：

（公式二）

如果在整個族群中，可以將暴露做分層（如將曝露量分為高、中、低），則 PAF 公式如下：

（公式三）

在這裡，Pi指的是在第 i 層暴露量的盛行率，也就是（公式二）中的 SF；RRi是 第 i 層的暴露對某特定疾病的 RR；使用這個公式時，須考慮到干擾因素存在的問 題(Levin, 1953; Miettinen, 1974; Rockhill, Newman, & Weinberg, 1998)。

雖然研究者在估算暴露對疾病的 RR 時通常都會考慮到干擾因素，並在分析 時加以校正，但由於干擾因素也與暴露的分布有關，因此在計算 PAF 時也應考慮 到干擾因素與暴露分布的相關性來做調整，例如將干擾因素做分層，給每一層的 分層 PAF_j一個權重後再做整體 PAF_overall的計算(Benichou, 2001; Steenland &

Armstrong, 2006)：

（公式四）

在這裡，每個分層 j 所給的權重j是該分層的疾病個案數占全部疾病個案數的比 率。以本研究為例，每一個職場危害對特定疾病的 PAF 會分 20-35、35-50、50-65 三個年齡層計算，PAF20-35的數值會用 20-35 歲的疾病個案數占 20-65 歲疾病個案 數的百分率（ ）做調整，PAF 則為三個調整後 PAF 的總和。

由於許多疾病的危險因子不是單一的，除非各危險因子造成疾病的 PAF 很小，

否則在未考慮聯合效果（joint effect）的情況下直接將多個危險因子的 PAF 相加，

將會造成嚴重的高估；在危險因子的暴露是獨立的前提下，假設其聯合效果是相 乘關係時，可用下列公式計算多重危險因子聯合的 PAFjoint (Miettinen, 1974;

Steenland & Armstrong, 2006)：

（公式五）

GBD 使用「比較性風險評估（CRA）」探討多重危險因子造成疾病負荷的程 度(Forouzanfar et al., 2015; GBD 2017 Risk Factor Collaborators, 2018b; GBD Risk Factors Collaborators, 2016, 2017; Lim et al., 2012)，根據 Murray and Lopez (1999) 的設計，在找出重要的健康問題後，首先要計算疾病的發生率、盛行率、死亡人 數並定義疾病期間（duration），接著再利用失能權重（disability weight）去計算 每一個疾病的 DALYs；疾病的發生率、盛行率及失能損失年（Years Lived with Disability，以下簡稱 YLD）主要是透過 GBD 自行建立的 DisMod-MR 2.1 模組進行 估算，在計算 YLD 時，GBD 會先將疾病依嚴重度分類，透過疾病嚴重度的分布（以 百分率呈現）及各嚴重度的失能權重來計算該疾病的 YLD；每個疾病嚴重度的失 能權重是調查而來，在 2010 年的調查中，GBD 蒐集了孟加拉、印尼、秘魯、坦 尚尼亞、美國 5 個國家戶口調查的問卷資料，問卷中對健康狀態的描述是以簡單、

非臨床用語的方式呈現，以獲得受訪者對健康損失（health loss）及福利損失

（welfare loss）的訊息，另外 GBD 也蒐集個人在罹病之後對生活帶來的限制，最 後經過專家諮詢為疾病嚴重度下一致性的定義並給予權重：若一個人的疾病嚴重 的成度是死亡，則失能權重為 1，若疾病嚴重度不會造成失能的狀況，則權重為

0；2013 年 GBD 擴大進行歐洲測量失能權重的研究，2017 年即沿用 2013 年調整 後的失能權重進行疾病負荷推估(GBD 2017 Risk Factor Collaborators, 2018a)。雖然 GBD 在做疾病負荷推估時是以包含 YLD 及生命損失年（Years of Life Lost，以下簡 稱 YLL）的 DALYs 呈現，但因為 YLL 是計算健康事件發生造成「早死（premature death）」的損失，對於職業健康而言，代表的是致死性職災對受僱者「生命」造 成的影響，而 YLD 是在計算非致死性的健康事件減損健康、造成失能的狀況，對 受僱者來說，就是發生職災之後所承受的健康衝擊，所以本研究是著重於呈現這 個受僱者因與職業相關疾病造成失能的疾病負荷程度，以全民健保資料庫計算的 疾病盛行個案數，以及 2017 年 GBD 的疾病嚴重度分布和失能權重，推估主要職 業相關疾病對受僱者造成的 YLD，來檢視職場危害對受僱者造成非致死性的健康 衝擊。

有別於過去常使用疾病率或死亡率來作疾病預防政策介入優先順序的排序 依據，疾病負荷的推估以確實對民眾造成的影響（如 DALYs）來檢視各疾病對民 眾影響的嚴重程度，因此更能夠提供政策制訂者以疾病對民眾的影響程度為考量 依據來決定政策介入的優先順序。以 2017 年 GBD 的推估為例，全球盛行率最高 的三個健康問題依序為口腔疾患、頭痛、結核病，發生率最高的三個健康問題依 序為上呼吸道感染、腹瀉、口腔疾患，但造成最多 YLD 的健康問題卻是下背痛、

頭痛、缺乏鐵質攝取(GBD 2017 Risk Factor Collaborators, 2018d)，造成最大 DALYs 的健康問題是缺血性心臟病、新生兒疾患、中風(GBD 2017 Risk Factor Collaborators, 2018c)，由此可見，選擇疾病率高的健康問題進行預防固然重要，但對民眾而言，

影響較深（失能或失去生命的狀況較嚴重）的健康問題也很需要被政策制訂者重 視，但這些健康問題可能與疾病率高的健康問題截然不同，必須被重新檢視；更

甚，疾病負荷推估中的 CRA 還可以找出造成疾病負荷最大的危險因子，對於政 策制訂者而言，尚能提供更明確的危險因子作為制訂介入策略的預防標的，顯示 了疾病負荷推估結果作為政策制訂實證依據的重要性。