Joinpoint Regression: ภาพรวมและการประยุกต์ใช้ในการศึกษาวิจัยแนวโน้มหรือสถานการณ์ปัญหาทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ
Main Article Content
บทคัดย่อ
ในการศึกษาวิจัยทางด้านวิทยาศาสตร์สุขภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะของการศึกษาแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของโรครวมไปถึงการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยในอนาคตเป็นรูปแบบการศึกษาหนึ่งที่ได้รับความสนใจอย่างมาก ด้วยผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ต่อหน่วยงานภาครัฐที่รับผิดชอบดูแลด้านสุขภาพของประชาชนในประเทศในการตัดสินใจวางแผนดำเนินงานหรือรับมือกับปัญหาสุขภาพต่าง ๆ วิธีการในการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะดังกล่าวที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายคือ Joinpoint regression ที่มีการศึกษาแนวโน้ม (Trend) และการเปลี่ยนแปลง (Change) ของข้อมูลผลลัพธ์ทางด้านสุขภาพ เช่น อัตราป่วย อัตราตาย จำนวนผู้ป่วย เป็นต้น และปัจจุบันมีการพัฒนาโปรแกรมสำเร็จรูปในการช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้สะดวกมากขึ้น ซึ่งพัฒนาโดย National Cancer Institute นักวิจัยหรือผู้ที่สนใจสามารถเข้าถึงได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย อย่างไรก็ตามการมีเครื่องมือสำเร็จรูปในการช่วยอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์นั้นนับเป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์ แต่สำหรับนักวิจัยแล้วการเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล รวมไปถึงการแปลผลที่ได้จากโปรแกรมสำเร็จรูปได้อย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้องนั้นจำเป็นต้องมีความเข้าใจในหลักการ แนวคิด และทฤษฎีที่ได้มาซึ่งผลลัพธ์ของการวิเคราะห์นั้น เพื่อนำไปสู่การเผยแพร่ผลการศึกษาที่ถูกต้องและไม่ก่อให้เกิดความเข้าใจผิดหรือการชี้นำที่ผิด (Misleading)
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Liu B, Kim HJ, Feuer EJ, Graubard BI. Joinpoint Regression Methods of Aggregate Outcomes for Complex Survey Data. J Surv Stat Methodol. 2023;11(4):967–89.
Li J, Chan NB, Xue J, Tsoi KKF. Time series models show comparable projection performance with joinpoint regression: A comparison using historical cancer data from World Health Organization. Front Public Heal. 2022;10.
Rea F, Pagan E, Compagnoni MM, Cantarutti A, Pugni P, Bagnardi V, et al. Joinpoint regression analysis with time-on-study as time-scale. Application to three Italian population-based cohort studies. Epidemiol Biostat Public Heal. 2017;14(3):e12616-1-e12616-7.
National Cancer Institute. Joinpoint Trend Analysis Software [Internet]. 2023 [cited 2024 Jan 20]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/
Bergwall S, Tran D. Joinpoint regression analysis of the COVID-19 epidemic curve in Sweden. Linköping University; 2023.
Khaleghi S, Nikbakht HA, Khodabandelu S, Khafri S. Incidence and investigation of Covid-19 trend in Babol, northern Iran: A Joinpoint regression analysis. Casp J Intern Med. 2022;13(Suppl 3):236–43.
Tazhibi M, Babazade S, Dehkordi Z. Application of joinpoint regression in determining breast cancer incidence rate change points by age and tumor characteristics in women aged 30-69 (years) and in Isfahan city from 2001 to 2010. J Educ Health Promot. 2014;3(1):115.
Chaurasia AR. COVID-19 Trend and Forecast in India: A Joinpoint Regression Analysis. medRxiv [Internet]. 2020;(January):2020.05.26.20113399. Available from: http://medrxiv.org/content/early/2020/06/03/2020.05.26.20113399.abstract
Al-Jamaei AAH, van Dijk BAC, Helder MN, Forouzanfar T, Leemans CR, de Visscher JGAM. A population-based study of the epidemiology of oral squamous cell carcinoma in the Netherlands 1989–2018, with emphasis on young adults. Int J Oral Maxillofac Surg [Internet]. 2022;51(1):18–26. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijom.2021.03.006
Askarishahi M, Malaki moghadam H, Fallahzade H, Lotfi M, Afkhami-Ardekani M. Trend analysis of the rate of mortality due to diabetes mellitus in Iran during the period of 2003-2010: A join point regression analysis. J Occup Heal Epidemiol. 2014;3(2):112–6.
Olorunfemi G, Libhaber E, Ezechi OC, Musenge E. Population-Based Temporal Trends and Ethnic Disparity in Cervical Cancer Mortality in South Africa (1999–2018): A Join Point and Age–Period–Cohort Regression Analyses. Cancers (Basel). 2022;14(24):1–26.
Dragomirescu I, Llorca J, Gómez-Acebo I, Dierssen-Sotos T. A join point regression analysis of trends in mortality due to osteoporosis in Spain. Sci Rep. 2019;9(1):1–8.
National Cancer Institute. Grid Search Method - Details [Internet]. 2024 [cited 2024 Feb 16]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint/setting-parameters/method-and-parameters-tab/method/method-grid-search-or-hudsons
Kim H-J, Yu B, Feuer EJ. SELECTING THE NUMBER OF CHANGE-POINTS IN SEGMENTED LINE REGRESSION. Stat Sin. 2009 May;19(2):597–609.
National Cancer Institute. How Joinpoint Conducts Permutation Testing [Internet]. 2022 [cited 2024 Feb 16]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint/setting-parameters/method-and-parameters-tab/model-selection-method/permutation-tests/model-selection-method-how-joinpoint-conducts-permutation-testing
Claeskens G, Hjort NL. The Bayesian information criterion. Model Sel Model Averaging. 2010;70–98.
National Cancer Institute. Bayesian Information Criterion (BIC) Details [Internet]. 2022 [cited 2024 Feb 19]. Available from: https://surveillance.cancer.gov/help/joinpoint/tech-help/frequently-asked-questions/bayesian-information-criterion-bic-details
Tiwari RC, Cronin KA, Davis W, Feuer EJ. Bayesian model selection for join point regression with application to age-adjusted cancer rates. 2005;54(5):919–39.
Kafle RC. Trend Analysis and Modeling of Health and Environmental Data: Joinpoint and Functional Approach. 2014;
Wang J, Zhou L, Yin W, Hu C, Zuo X. Trends of the burden of type 2 diabetes mellitus attributable to high body mass index from 1990 to 2019 in China. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14(May):1–15.
Puzo Q, Qin P, Mehlum L. Long-term trends of suicide by choice of method in Norway: A joinpoint regression analysis of data from 1969 to 2012. BMC Public Health [Internet]. 2016;16(1):1–9. Available from: http://dx.doi.org/10.1186/s12889-016-2919-y
Rovetta A. Joinpoint Regression to Determine the Impact of COVID-19 on Mortality in Europe: A Longitudinal Analysis From 2000 to 2020 in 27 Countries. medRxiv [Internet]. 2022;2022.01.19.22269576. Available from: http://medrxiv.org/content/early/2022/03/01/2022.01.19.22269576.abstract
Chollet F. Machine learning. Mach Learn [Internet]. 2017;45(13):40–8. Available from: https://books.google.ca/books?id=EoYBngEACAAJ&dq=mitchell+machine+learning+1997&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwiomdqfj8TkAhWGslkKHRCbAtoQ6AEIKjAA
SARAÇLI HTS. Joinpoint Regression Analysis and an Application on Istanbul Stock-Exchange. Alphanumeric J. 2014;2(1).
Ries LAG, Wingo PA, Miller DS, Howe HL, Weir HK, Rosenberg HM, et al. The annual report to the nation on the status of cancer, 1973-1997, with a special section on colorectal cancer. Cancer. 2000;88(10):2398–424.
Brenda K. Edwards, PhD: Elizabeth Ward, PhD : Betsy A. Kohler, MPH C. Cancer - 2009 - Edwards - Annual report to the nation on the status of cancer 1975‐2006 featuring colorectal cancer.pdf. 2009.
Xu J, Lin Y, Yang M, Zhang L. Statistics and pitfalls of trend analysis in cancer research: A review focused on statistical packages. J Cancer. 2020;11(10):2957–61.
Woodward M. Epidemiology: Study design and data analysis, third edition. Epidemiology: Study Design and Data Analysis, Third Edition. 2013. 1–821 p.