臺灣博碩士論文加值系統

衛生署將台灣醫療機構分為醫學中心、區域醫院、地區醫院、基層醫療等四級的單位，並積極推動『分級醫療』制度，期能讓各級醫機構能在合理分工原則下，各司其職的狀況下；各盡其能地守護全民的健康。中央健保局雖然企圖以價格因素落實『分級醫療』；導引民眾能充分運用便利的基層醫療資源。然而因為制度設計的缺陷；民眾對良好醫療服務的嚮往與喜好服藥的習慣，民眾普遍存有「層級越高的醫院，其醫師的能力越強，其所開立的處方也越有效用。」的觀念。
為了要瞭解各層級醫院在常見疾病(尤其是需要長期用藥的慢性病)上所開立的經常處方用藥上是否有著顯著的差異，因此本研究自中央健保局所提供「全民健康保險學術研究資料庫」中，挑選出民眾常到各層級醫院看診的糖尿病與本態性高血壓兩種常見慢性病為例，針對這兩種病例的最經常使用的處方用藥，以資料探勘中的Apriori演算法，尋找出各層級醫院的經常用藥模式。本研究也將從藥品藥理、藥品價格及藥品成分等三方面，分析從健保資料庫中萃取得之各層級醫院在糖尿病與本態性高血壓上經常用藥模式，並比較各層級醫院經常用藥模式的差異性。
對於層級醫院經常用藥模式的比較分析，在有豐富臨床經驗的藥師的協助下，各層級醫院的經常用藥模式在藥品藥理、藥品價格及藥品成分等三方面，並沒有太大的用藥差異，但各層級醫院的經常處方用藥確有某種處方藥品的經常使用模式。本研究萃取出的各層級醫院經常用藥模式，以及用藥模式差異分析的結果與程序，希望對於健保局落實分級醫療的工作有所助益，也希望有助於民眾對各層級醫院經常用藥模式的瞭解，以及其就醫時對醫院層級的選擇決定。

The Department of Health has divided Taiwan hospitals into Medicare Center, Regional Hospital, Local Hospital, and Primary Medicare Care four levels; it aggressively pushes the “Hierarchical Medical Care System,” to expect the levels of hospitals can guard people’s health with the reasonable division of labor; although it also attempts to implement “the Hierarchical Medical Care System” by pricing factor; nevertheless, due to the defects of system design, the tendency of people to go for better hospital services and to take more medicines, so the general public normally possess the concept that “higher lever hospitals have better doctors with more effective prescriptions.”
For understanding whether there is a distinct differentiation in frequent prescriptions of common diseases treatment (especially long-term chronic prescriptions needed) among different level hospitals; this study picked the Diabetes mellitus and the Essential Hypertension those most common chronic diseases from the “National Health Insurance Research Database,” which offered by the bureau of national health insurance; then, by using of the Apriori algorithm method to find out the most common and frequent prescription pattern in different level hospitals. Furthermore, this study analyze the common and frequent prescription pattern from medicine pharmacology, medicine price, and medicine ingredients three aspects; in the mean time, compare the variance of common and frequent prescription pattern among different level hospitals.
In the comparison and analysis of the common prescription pattern in different level hospitals, with the abundant clinical experiences pharmacist’s help, we found there are certain kinds of common and frequent prescription pattern existed among different level hospitals, but no big difference in the prescriptions from the above three aspects. By extracted common and frequent prescription pattern, and the prescription pattern variance analysis’s result and procedure, this study hope can facilitate the bureau of national health insurance to implement the classification of different hospitals, also help the public to understand the common and frequent prescription pattern with different level hospitals, thus, to assist their hospital choices decision making.

摘要................................................iv
英文摘要.............................................v
誌謝................................................vi
目次...............................................vii
表目錄............................................viii
圖目錄..............................................ix
第一章 緒論..........................................1
第一節 研究背景..................................1
第二節 研究動機與目的.............................2
第三節 研究步驟與論文架構.........................4
第二章 文獻探討......................................6
第一節 關聯式法則................................6
第二節 全民健康保險學術研究資料庫.................17
第三節 影響醫師用藥行為因素......................19
第三章 研究材料與方法................................22
第一節 資料前置處理.............................23
第二節 處方型態基本分析..........................31
第四章 結果與分析...................................39
第一節 糖尿病處方關連規則的分析...................40
第二節 本態性高血壓處方關連規則執行結果與分析.......48
第三節 探勘結果的比較分析........................56
第五章 結論與未來研究方向............................57
第一節 結論....................................57
第二節 研究限制與未來研究方向.....................60
參考文獻............................................61
附錄
A 糖尿病處方藥品關連性規則執行結果.....................65
B 本態性高血壓處方藥品關連性規則執行結果................72

中文部分：
[中央健保局05]中央健保局，“行政院衛生署實地訪視健保特約醫院瞭解雙向轉診作業準備情形及提供民眾就醫資訊”，行政院衛生署，2005年7月。
[全民健保05]行政院研究發展考核委員會，“全民健保大事紀”，台灣年鑑，2005年。
[江東亮05]江東亮，“提升基層醫療品質 以落實分級醫療”，財團法人國家政策研究基金會－國政評論，39號，2005年6月。
[邢一如99]邢一如，“成年病人主動要求醫師開藥行為之初探--以臺北近郊某家醫科診所為例”，國立臺灣大學衛生政策與管理研究所碩士論文，1999年6月。
[吳忠勇02]吳忠勇，“漸進式異動資料的關聯法則挖掘之研究”，逢甲大學資訊工程學系碩士班碩士論文，2002年6月。
[林宏達98]林宏達，“糖尿病的診斷與分類－述論美國糖尿病學會專家委員會一九九七報告”，中華民國內分泌暨糖尿病學會會訊，第十一期，頁1-8，1998年。
[林志翰01]林志翰，“總額支付制度下建立分級醫療指標之先驅研究”，國立陽明大學衛生福利研究所碩士班碩士論文，2001年6月。
[林秀玉88]林秀玉，“中央健康保險局南區分局特約醫事服務機構門診處方箋型態探討”，國立成功大學臨床藥學研究所碩士論文，1988年6月。
[林淑菁04]林淑菁，“有效率尋找最大高頻項目組的方法”，逢甲大學資訊工程學系碩士班碩士論文，2004年6月。
[柯惠新02]柯惠新、丁利宏，“市場調查”，鼎茂圖書出版。
[陳世源00]陳世源，“資料採礦技術在病例與藥品關連性之研究”，國立中山大學資訊管理研究所碩士論文，2000年7月。
[陳惠惠04]陳惠惠、吳靜美，「民眾小病撈本，醫師順從民意」，聯合新聞網，2004年10月。
[黃惠如04]黃惠如，“怎樣防治高血壓”，文經出版社，2004年。
[黃勝崇01]黃勝崇，“資料探勘技術應用於輔助病患看診指引之研究”，南華大學資訊管理學系碩士論文，2001年6月。
[劉梅君04]劉梅君，“傷痛之後 ~對醫療生態的幾點觀察~”，NPO（Nonprofit Organizations；非營利組織）講座，2004年。
[蔡鴻旭01]蔡鴻旭，李姿儀，“若瑟醫院門診資料的知識發現”，第五屆資訊管理學術暨警政資訊實務研討會，2001年6月。
[衛生署健康手冊05]行政院衛生署，“疼惜健保資源，落實正確就醫”，遠見雜誌整合企劃暨業務部，2005年。
[醫療保健計畫85]行政院衛生署，“醫療保健計畫─籌建醫療網計畫”，醫療網計畫，1985年7月。
英文部分：
[AL96]Ander, G. M. and Lexchin, J., “Strategies for Improving Prescribing Practice,” Canadian Medical Association Journal, 1996, pp.1013-1017.
[AS94]Agrawal, R. and Srikant, R., “Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Database,” Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, 1994, pp.487-499.
[BA99]Bayardo, R. J. and Agrawal, R., “Mining the Most Interesting Rules,” Proceedings of the 5th ACM SIGKDD Int'l Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1999, pp.145-154.
[BL97]Berry, M. J. A. and Linoff, G., “Market Basket Analysis,” Chapter 8 in Data Mining Techniques：For Marketing, Sales and Customer Support, John Wiley ＆ Sons, Inc., New York, NY, 1997, pp.124-156.
[BMS97]Brin, S., Motwani, R. and Silverstein, C., “Beyond Market Baskets: Generalizing Association Rules to Correlations,” 1997 ACM SIGMOD Conference on Management of Data, 1997, pp. 265-276.
[CP97]Cockburn, J. and Pit, S., “Prescribing Behavior in Clinical Practice：Patients’ Expectations and Doctors’ Perceptions of Patients’ Expectations－A Questionnaire Study”, Birtish Medical Journal, 1997, pp.520-523.
[HKM01]Han, J. and Kamber, M., “Mining Association Rules in Large Databases,” Chapter 6 in Data Mining： Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA, 2001, pp.225-277.
[LHMY99]Liu, B., Hsu, W., Mun, L. F. and Yan, H. Y., “Finding Interesting Patterns Using User Expectations,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 11, No. 6, November/December 1999.
[M97]McLellan, M., “Aturning Point in Japanese Sales Promotion”, Scrip Magazine, 1997, pp.25-27.
[R90]Raisch, D. W., “A Review of Educational Methods, Theories of Human Inference, and Delineation of the Model”, The Annals of Pharmacotherapy, 1990, pp.537-542.
[SMA89]Soumerai, S. B., Mclaughlin, T. J. and Avorn, J., “Improving Drug Prescribing in Primary Care：A Critical Analysis of the Experimental Literature,” Milbank Quarterly, 1989, pp.268-317.
[UGP96]Usama, F., Gregory, P. S. and Padhraic, S., “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data,” Communication of ACM, Vol. 39, No. 11, 1996, pp. 27–34.
[WZ01]Zhang, S. and Webb, G. I., “Further Pruning for Efficient Association Rule Discovery,” Proceedings of the 14th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence: Advances in Artificial Intelligence , 2001, pp.605-618.
[YC97]Yen, S. J. and Chen, A. L. P. “An Efficient Data Mining Technique for Discovering Interesting Association Rules,” Proc. of the 8th International Conference and WHJorkshop on Database and Expert Systems Applications, 1997, pp. 664-669.
參考網址：
全民健康保險研究資料庫（2005）：http://www.nhri.org.tw/nhird/
健保給付藥品代碼查詢系統（2005）：http://www.nhi.gov.tw/06inquire/query1.asp