GBD x NTU Series: Modeling Diabetes in GBD

台大公衛學院邀請華盛頓大學IHME研究員Liane Ong分享全球糖尿病負擔推估

11月1日於臺灣大學公共衛生學院拱北講堂舉辦全球糖尿病負擔講座

十月三十日台大公衛學院與華盛頓大學健康數據評估中心 (Institute Health Metric and Evaluation, IHME) 舉辦的全球疾病負擔 (Global Burden of Disease, GBD) 工作坊，成功讓台灣公衛領域的研究者認識此全球衛生計畫及建立往後合作的橋梁。緊接著，公衛學院與今年甫成立的台灣疾病負擔中心 (Taiwan Burden of Disease Center, TBDC) 更於十一月一日與十一月二日兩天，邀請IHME負責糖尿病負擔模型的Liane Ong分享她是如何考慮不同變項、對全世界的糖尿病盛行率進行推估，也讓參與者對IHME推估疾病的流程有更完整的認識。

Liane所負責的糖尿病，雖然看似只是GBD計畫三百多種疾病之一，卻占了全球疾病負擔中相當大的比例。特別以台灣來說，糖尿病在衛福部統計處發布的2017國人十大死因中高居第五名，若再算入因糖尿病失能造成的疾病負擔，糖尿病更是GBD報告中台灣失能調整生命年 (Disability-Adjusted Life Year, DALY) 的最大元兇。因此，能趁Liane來訪的機會對GBD推估糖尿病數據的方式有所了解，並藉此思考如何妥善運用台灣現有的資料，實是一個不可多得的好機會。

在GBD的架構中，因應其疾病特性，糖尿病的疾病負擔模型分為致死 (Fatal) 與非致死 (Non-fatal) 兩大類，其下再針對胰島素依賴與否的兩個亞型進行區分。模型的建立除了使用能取得的各國資料外，也依照目前文獻對糖尿病的認識，針對患病年齡、時間、與不同國家的開發程度等進行推估盛行率趨勢的調整。而針對資料較稀缺的國家，GBD也一樣會進行疾病負擔的推估。GBD相信有數據比沒數據更好，儘管在資料不全的情況下推估值可能與真實情況有所出入，但有數據才更容易讓當權者注意到此疾病的可能影響。以Liane所負責的糖尿病為例，缺少資料時的估計值會利用其他能取得的共變數 (如BMI、社經地位等) 與GBD的DisMod-MR模型產出，有必要時也會參照地理位置鄰近國家的資料。

IHME糖尿病負擔研究團隊的研究員Liane Ong(右)與林先和教授(中)互動

除了解推估方式外，本次工作坊也有助台灣研究者發展與GBD的合作關係。因為每年都要更新推估值，Liane在要負責眾多模型的狀況下，常常最先檢查的便是地圖上面積較大的國家。然而，Liane也提到新加坡合作者相當積極，時常與她討論GBD的推估結果，讓她在新一輪的報告發表前都會再三確認新加坡的估計模型。由此看來，建立提供資料的合作管道、針對分析的結果進行確認，這兩項是台灣對確保GBD推估的結果能有相當準確性能努力的方向。此外，在這次工作坊中對GBD糖尿病模型建置的認識，也能幫助台灣研究者思考在糖尿病負擔評估上能如何妥善運用健保資料的優勢，建立能反映台灣狀況的模型。