臺灣博碩士論文加值系統

中 文 摘 要
現今醫院實施總額給付及自主管理的時代，醫療費用已不容許無限制的擴大，若能預測腦中風復健病人住院時間長短、分析影響的因子，就可以預測醫療費用。進而，可以給健保局及醫院經營者在預估總額預算時，有一個合理的依據。
本研究回溯性的收集中部某醫學中心復健科，自民國八十六年一月到民國九十四年二月為止的住院病人並且已出院的共有1623筆資料1416人。排除資料有誤及不完整者並且只保留第一次住院資料，共有645位病患。記載病人特性，包括男女性別、年齡、相關病史、是否有接受物理、職能、語言治療。在評估病人的功能獨立的狀況，使用二種量表，即功能獨立自主量表(Functional Independence Measure， FIM) 、改良式巴氏量表(Modified Barthel Index， MBI)。由這些資料，探討住院天數、住院長度的效率和各變數之間的關係，並且建立一個預測住院天數的Cox正比例涉險模型 (Cox’s proportional hazards model ) 。
本研究結果顯示，以樣本平均住院天數觀察，會影響住院天數長短的因子包括年齡、入院時的FIM值、入院時的MBI值、出入院時的FIM值差異。以Log轉換迴歸模式觀察，會影響住院天數長短的因子包括性別、年齡、入院時FIM分數。以Cox正比例涉險模型觀察，會影響住院天數長短的因子， 包括入院時FIM分數、出入院FIM差異。
在本研究中發現，利用Cox正比例涉險模型來預測住院天數，是較好的方法，因為，計算出來的預測值和樣本平均值非常接近，而且加權差值的平均，只有一天左右。而且，利用Cox正比例涉險模型，會把95%信賴區間的範圍縮小，如此的結果,在預測住院天數時，才有臨床上實質的意義。
此研究的結果應可以當成實施總額給付制度下，同儕之間審查的參考、醫院收治腦中風的住院病人的住院天數的參考、以及健保規劃論病例計酬給付(case payment)、制定相關診斷群( diagnostic- related group) 的依據。

關鍵字: 腦中風、復健治療、住院天數、住院長度的效率、功能獨立自主量表、改良式巴氏量表、Cox正比例涉險模型

Abstract
A good prediction model of length of stay for stroke patients in rehabilitation ward can be used as the basis of reimbursement for stroke rehabilitation in global budget and case payment system .
645 patient’s data from a rehabilitation ward in a Medical Center of mid-Taiwan were used retrospectively to create a prediction model , based on Cox’s proportional hazard model . The model requires information about patient’s demographic variables and functional independence ability which was evaluated by Functional Independence Measure and Modified Barthel Index .We also discuss the risk factors affecting the length of stay.
We conclude that Cox’s proportional hazard model is easy to implement and interpret ,using various statistical package , and is efficient in the terms of shorter confidence intervals. The model can also be used to facilitate management of rehabilitation units ,set goal for length of stay and discharge planning .
Key Word: stroke, rehabilitation therapy , length of stay , length of stay efficiency, Functional Independence Measure(FIM) , Modified Barthel Index(MBI), Cox’s proportional hazard model

目 錄

第一章 緒論
第一節 研究緣起與動機 1
第二節 研究目的及重要性 3
第二章 文獻探討
第一節 國內、外對腦中風住院病人住院天數及醫 6
療費用的研究
第二節 國內、外對腦中風病人住院時間的影響因 8
素之研究
第三節 國內、外預測腦中風病人住院時間的研究 10
第四節 功能獨立自主量表(Functional 12
Independence Measure , FIM) 及改良式巴氏量表
(modified Barthel Index , MBI)在預測病人住院時
間長短的成效
第三章 研究方法
第一節 研究架構與研究設計 14
第二節 研究變項的操作型定義 16
第三節 研究問題 18
第四節 研究材料與方法 19
第五節 資料處理及分析方法 22

第四章 研究結果 24
第一節 病人特性 : 包括男女性別比例、年齡分布、 26
相關病史、是否有接受物理、職能、語言治療
第二節 性別和各變數之間的關係 29
第三節 各年齡層的功能獨立狀況 32
第四節 住院天數和各變數之間的關係 35
第五節 住院長度的效率和各變數之間的關係 39
第六節 總額支付制度(global budget)及醫院自主管理之後, 43
住院天數的改變。
第七節 預測住院天數的Cox正比例涉險模型 44
第八節 入院FIM與MBI的相關性 51
第五章 討論 52
第六章 結論與建議
第一節 影響住院天數長短的因子 58
第二節 影響住院長度效率的因子 62
第三節 建議 64
參考文獻 65


表 目 錄


表一、復健病人基本資料描述 68
表二、FIM與MBI差異和住院天數的關係 70
表三、各變數的平均值、最小值、最大值 71
表四、性別和各變數的關係 72
表五、男、女性入院時的功能獨立情況 74
表六、各年齡層入院時的功能獨立情況 75
表七、各年齡層的功能獨立進步情況 76
表八、病人基本特性資料與其住院天數 77
表九、病患住院天數與相關因子交叉分析 78
表十、病人基本特性與住院效率 81
表十一、女性族群，以年齡及FIM分數交叉分層， 83
用Cox模型預估病人住院天數的結果
表十二、男性族群，以年齡及FIM分數交叉分層，
用Cox模型預估病人住院天數的結果 84
表十三、以年齡及FIM分數交叉分層，
用Cox模型預估病人住院天數的結果 85
表十四、以年齡及MBI分數交叉分層，
用Cox模型預估病人住院天數的結果 86
表十五、以年齡及FIM，MBI分數交叉分層，
用Cox模型預估病人住院天數的結果 87

表十六、以Cox正比例涉險模型探討各因子下，
住院病人出院的傾向 88

表十七、以Log轉換迴歸模型探討各因子下，
住院病人出院傾向 89

表十八、以LOG轉換迴歸模型探討各因子下，住院病人
出院的傾向(刪除80歲或以上，Censor的資料) 90
表十九、入院FIM與MBI的相關 91

圖 目 錄
圖一、住院天數和性別的關係 92
圖二、住院天數和年齡層的關係 93
圖三、住院天數和糖尿病的關係 94
圖四、住院天數和高血壓的關係 95
圖五、住院天數和是否有接受物理治療的關係 96
圖六、住院天數和是否有接受職能治療的關係 97
圖七、住院天數和是否有接受語言治療的關係 98
圖八、住院天數和入院時的FIM值的關係 99
圖九、住院天數和入院時的MBI值的關係 100
圖十、總額支付制度前後，住院天數的改變 101
圖十一、依入院時MBI分數之分組其對應入院FIM分數之盒鬚圖 102

參考文獻
中文資料
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