臺灣博碩士論文加值系統

在醫療研究中，特定疾病的發生是否影響後續併發症發病的順序、風險及發展狀況是這類型研究經常關心及討論的議題。在實務上，許多兒科醫生較為關切的是早產兒的體重差異對後續的併發症影響，所以希望能提供較可靠的大數據分析結果，讓醫生日後可以根據研究結果，提早預防各個體重區間併發症的發生，降低新生兒因為提早出生而所承擔的風險。為了增加分析結果的可比性，從現有的健保資料庫中，根據早產兒的性別及年齡，去隨機配對一組正常新生兒，並比較各體重的早產兒與正常新生兒的併發症狀況。此研究主要藉由全民健保資料庫中早產兒病患的疾病就診紀錄資料，去做一些在實證資料上的統計應用方法，第一種方法是利用卡方檢定去比較出生體重組的併發症比例。第二種方法是透過對資料配適羅吉斯迴歸模型，去檢定及探討早產兒的出生體重與性別在統計上是否有顯著影響併發症的得病勝算。第三種方法則是針對早產併發症的初診斷時間點進行Kaplan-Meier存活曲線圖與Cox等比例風險模型等相關存活分析。

In healthcare research, the order of diseases, risk factors and the development of complications affects by the occurrence of disease-specific, and that issue is often concerned. In practice, many pediatricians are more considered about the impact of the weight difference of premature infants on complications. Therefore, we hope to provide more reliable results based on big data, and the doctor can prevent the occurrence of complications early and reduce the risk of the earlier infants born by using the results of this study. In order to compare the difference of complications effects between premature infants and normal newborns, we randomly matched a group of normal newborns on the basis of gender and age from National Health Insurance Research Database (NHIRD). The medical records of premature infants from NHIRD is mainly used in this study, making some applied statistical methods for empirical data. The first approach is the test for the proportion of complications of different group weight by using the Chi-square test. The second approach is logistic regression model, which test the statistically significant effect of birth weight and gender of premature infants. The third approach is Kaplan-Meier survival curve and Cox proportional hazards model, which make relative survival analysis for the first diagnosis time of complications.

第一章 緒論 1
1.1 研究背景及動機 1
1.2 研究流程 2
第二章 文獻回顧 3
2.1 疾病介紹 3
2.1.1 早產兒簡介 3
2.1.2 早產現象的徵兆與診斷 4
2.1.3 早產現象的後續處置 6
2.1.4 早產兒常見併發症及治療方法 7
2.2 健保資料庫 9
2.2.1 資料庫簡介 9
2.2.2 資料庫分析常見問題 11
第三章 研究方法 12
3.1 熱圖分析 (Heatmap) 12
3.2 KM存活曲線 (Kaplan-Meier survival curve) 13
3.3 卡方檢定 (Chi-square test) 16
3.4 羅吉斯迴歸 (Logistic regression) 17
3.4.1 羅吉斯函數 (Logistic function) 17
3.4.2 羅吉斯迴歸模型 18
3.5 Cox比例風險模型 (Cox proportional hazards model) 19
第四章 實例分析 ─ 健保資料庫 21
4.1 資料簡介 21
4.2 資料清洗與代碼定義 22
4.2.1 早產兒ICD-9-CM疾病代碼說明 22
4.2.2 健保原始資料轉檔及串檔 23
4.3 分析結果 25
第五章 結論與建議 41
參考文獻 42

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