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相關性與因果性：你知道如何區分這兩者嗎？
在流行病學中，風險因素或決定因素是與疾病或感染風險增加相關的變量。這些術語可能在各個學科之間存在不同的解讀，然而理解它們的細微差別對於公共健康政策及臨床實踐均至關重要。許多人會將決定因素視為一般性、抽象的健康風險，並強調這些風險的背景和不平等性，使個體難以控制。
舉例來說，攝取維他命C的不足被認為是導致壞血病的風險因素，而貧困則被視為影響個體健康標準的決定因素。
風險因素和決定因素雖然都與疾病風險有關，但它們的功能與應用卻截然不同。風險因素通常旨在識別某些高風險群體，而決定因素則偏重於探討社會結構和環境影響。
相關性與因果性
在流行病學中，許多人常常會混淆相關性和因果性。相關性是指兩個變量之間的關聯性，而因果性則是指一個變量直接影響另一個變量。例如，年輕人並不會直接引起麻疹，但由於他們之前的流行病暴露較少，通常缺乏免疫力，因此麻疹的發病率較高。
「統計方法經常用於評估關聯性強度並提供因果證據，例如吸煙與肺癌之間的關聯。」
雖然統計分析與生物科學的結合可以幫助確定風險因素的因果性，但這一過程並不總是容易。許多人偏好使用「風險因素」來描述那些已被證實具因果關聯的風險，而將未被證實的關聯稱為可能風險等。
描述術語
在描述風險因素時，我們可以運用幾種不同的術語。例如，對於乳腺癌的風險因素，研究可能會使用相對風險、診斷發病率或危險比等指標來量化。這些描述性的數據可能揭示特定族群中風險的相對增加程度。
例如，一位女性在她60歲時罹患乳腺癌的機率比在她20歲時高出超過100倍。
在考慮特定族群時，影響風險的變量可能包括年齡、性別、種族等，這些變數的混雜影響必須在流行病學研究中予以控制。相對而言，年齡和性別等通常是最常被考慮的混雜變數。
範例分析
考慮一個婚禮上的食物中毒事件：74名吃雞肉的人中有22人發病，而選擇魚或素食的人中僅有2人。我們無法立即得出結論認為雞肉就是疾病的原因，因為這缺乏因果證明，但我們可以利用相對風險評估加以分析。
「計算出來的風險為：對於吃雞肉的參加者，風險為22/74，而不吃雞肉者的風險為2/35，顯示出雞肉吃的風險超過那的五倍。」
這個例子展示了風險因素的相對風險，但需要進一步的檢驗來確定實際因果關係。流行病學研究的複雜性常常要求我們對多個風險因素進行仔細的考量和分析。
一般決定因素
一個結果的概率通常依賴於多個相關變數之間的相互作用。在進行流行病學研究時，研究人員會面臨許多潛在的混淆因素，這些因素可能會影響他們對特定結果的分析。除年齡和性別外，其他常見的混淆因素包括社會經濟階層、地理位置和基因易感性等。
社會狀態、收入、飲食習慣、運動水平及壓力等其他社會決定因素也會對健康結果產生影響。
這些因素交錯影響，使得在研究風險和決定因素時，設計合理的實驗和分析變得至關重要。
風險標記
風險標記是指與某種疾病或結果定量相關的變量，但直接改變風險標記不一定會改變結果的風險。例如，在飛行員中，飲酒駕駛歷史被認為是一個風險標記，因為流行病學研究顯示，曾有飲酒駕駛歷史的飛行員比沒有此歷史的飛行員更有可能發生航空事故。
歷史
風險因素一詞最早由法蘭明漢心臟研究的主任威廉·B·坎奈爾於1961年在《內科紀事》一文中提出。自那時起，這一概念在流行病學和公共健康領域迅速發展，成為健康風險評估的重要部分。
結語
在當代，對於風險因素和決定因素的識別與分析越來越受到重視，這不僅有助於疾病預防，還能推動公共衛生政策的制定。然而，在面對複雜的社會環境和個體行為時，我們該如何有效地區分相關性與因果性，從而導出更具建設性的政策呢？
