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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73292
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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 楊銘欽(Ming-Chin Yang) | |
dc.contributor.author | Ping Tao | en |
dc.contributor.author | 陶屏 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-17T07:26:48Z | - |
dc.date.available | 2019-08-26 | |
dc.date.copyright | 2019-08-26 | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.date.submitted | 2019-06-25 | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73292 | - |
dc.description.abstract | 研究背景:
基層醫療照護是病人與醫療體系接觸的入口,也是確保現代化分級醫療體系能成功的守門員。如何提升民眾適切的利用醫療初級醫療服務逐漸的取代過去著重提升治療能力、增加醫療服務品質與可近性此類議題。 研究目的: 本研究以Andersen的醫療服務利用理論(Andersen’s health behavioral model)為基礎,透過長期觀察(連續15年)的中央健康保險署全民健康保險(以下簡稱為健保)利用資料,對於民眾個人實際使用健保預防保健服務的軌跡分組及利用Adjust clinical groups(ACG)軟體計算之健康狀態對其基層醫療服務利用及利用的適切程度加以研究之,重新再次確立修正後的Andersen’s health behavioral model是否適合用來解釋基層醫療服務的利用行為。 研究方法: 本研究為一回溯性研究,以1999至2013年全民健康保險學術研究資料庫(百萬抽樣檔)為資料來源,透過群組化軌跡模式先將研究樣本從1999~2013年健保預防保健服務利用結果(每3年計算一次)定義出研究樣本預防保健服務利用率之軌跡分組,再利用Adjust clinical groups(ACG)軟體計算出研究樣本每年Unscaled ACG權重測量其健康狀態,再利用廣義線性方程式分析(1999~2013計15年)修正後Andersen’s health behavioral model對研究樣本基層醫療利用率和適切的程度(適切率)。 研究結果: 本研究結果發現基層醫療利用率與適切率在過去1999~2013年的15年間均呈現下降的趨勢。以本研究修正後的Andersen’s health behavioral model進行更進一步的分析會有兩個重要的發現:1.將健保醫療服務利用的軌跡分組結果納入分析長期基層醫療醫療利用率或適切率會使GEE模式的適配率(配適程度)增加。2.原先Andersen’s health behavioral model中需求因素中的由Adjust clinical groups(ACG)軟體所計算出的健康狀態卻和基層醫療適切程度的模型配適度不佳。 研究結論與建議: 用Andersen’s health behavioral model分析(或是分層分析)個人長期基層醫療利用率與適切率是合適的,但是除非可以改善健保預防保健服務利用率的趨勢,從長期來看健保所推動各項改革(如:調升跨級就醫部分負擔或是目前限制區域以上醫院每年門診量降2%政策等),要達到正確的利用分級醫療(正確利用與適切的基層醫療)或許由提高民眾的「健康素養」會更具成效。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Background:
Primary care is fundamentally the patient's first contact with the health care system and the gatekeeper that acertain the successful of modern hierachical medical system. The improving methods of the population’s appropriate use of primary health services has gradually replaced previous issues focusing on improving treatment capacity, increasing the quality of health services and accessibility. Purposes: Based on Andersen’s health behavioral model, this study uses Taiwan's National Health Insurance Research Databases(NHIRD)to conduct a long-term observation, in a total of 15 years. According to the use of preventive health care services, a group-based trajectory model and Adjust clinical groups(ACG)software to calculate health status was conducted in order to investigate the primary care service’s utilization and its adequacy ratio, re-establishing whether the modified Andersen’s health behavioral model is suitable for explaining the utilization of primary care services. Methods: The study is a retrospective study that uses longitudinal data from the national health insurance research database (LHID; 2005) from 1999 to 2013. Using a group-based trajectory modeling for grouping, based on research population’s preventive health care service every three years, calculating unscaled concurrent weighted risk in order to measure research population’s health status. The generalized estimating equation (GEE) model is used to analyze the primary care service’s utilization and the adequacy ratio of modified Andersen’s health behavioral model. Results: Results of this study found that the utilization ratio and adequacy ratio of primary health care showed a downward trend from 1999 to 2013. There are two important findings to highlight from the further analysis of Andersen’s health behavioral model, modified by this study: 1. By incorporating the trajectory grouping results of health care services into the analysis of long-term primary medical care utilization ratio or adequacy ratio, the goodness of fit increases in GEE model. 2. In the original Andersen’s health behavioral model, the health status calculated using the Adjust clinical groups (ACG) software was not well fit with the GEE model of primary care adequacy ratio. Conclusions and suggestions: It is suitable to use the Andersen’s health behavioral model to analyze (or stratified analyze) individual long-term primary care utilization and adequacy ratio. However, unless it can improve the trend of preventive medical utilization in the long term, to effectively implement health care reforms in the long run (such as raising the burden of cross-level medical treatment or currently limiting the number of outpatients in the above-mentioned hospitals by 2%), it maybe more effective by raising people’s high 'health literacy' to achieve proper use of hierarchical medical system (such as correct use and appropriate primary care). | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-17T07:26:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-108-D03848010-1.pdf: 11143230 bytes, checksum: 96609f5901a35dfba22558b9440232f2 (MD5) Previous issue date: 2019 | en |
dc.description.tableofcontents | 目錄
中文摘要 I Abstract III 第一章 緒論 5 第一節 研究背景與動機 8 第二節 研究的重要性 11 第三節 研究目的與問題 15 第二章 文獻探討 17 第一節 預防保健服務利用 18 第二節 最常用來研究醫療服務利用行為的理論:Andersen’s health behavioral model 22 第三節 個人對健康的態度和醫療服務利用間的關係 28 第四節 軌跡分組之原理與應用 33 第五節 健康狀態對醫療服務利用的影響和ACG的應用 39 第六節 基層醫療服務利用和適切的利用基層醫療服務 55 第三章 研究方法 62 第一節 研究架構 62 第二節 研究假說 64 第三節 研究材料與來源 65 第四節 研究變項及操作型定義 69 第五節 數據處理與統計分析方法 71 第四章 研究結果 74 第一節 描述性統計結果 74 第二節 預防保健服務軌跡分組與基層利用 77 第三節 Andersen’s health behavioral model對基層醫療利用之影響 89 第四節 以廣義估計方程式分析自變項對基層醫療利用之影響 105 第五章 討論 116 第一節 資料品質 117 第二節 預防保健服務利用之軌跡分組對基層醫療服務利用的影響 120 第三節 修正Andersen’s health behavioral model與基層醫療服務利用率及適切率分析 126 第四節 研究限制 133 第六章 結論與建議 134 第一節 研究結論 134 第二節 研究建議 135 第三節 對未來研究之建議 139 參考文獻 140 中文部分 140 英文部分 143 表目錄 表2-1-1 成人預防保健檢查項目表 19 表2-1-2 癌症篩檢項目表 21 表2-1-3 2010~2017年四項癌症篩檢率 21 表2-2-1 2000~2017年Andersen’s health behavioral model相關研究變項整理………26 表2-5-1 預防保健服務利用之影響因素相關研究彙整表(中文) 45 表2-5-2 國外Andersen’s health behavioral model醫療利用相關研究文獻彙整表(英文) 51 表3-2-1 本研使用之檔案名稱 65 表3-3-1 研究變項及操作型定義 69 表4-1-1 基本人口學變項分佈 75 表4-2-1 群組化軌跡模式適切度分析 77 表4-2-2 基層醫療保健利用軌跡分組與本研究自變項分析 78 表4-2-3 以多元邏輯斯迴歸分析基層醫療保健利用軌跡分類結果 80 表4-3-1 基層醫療利用率及適切率之單變項分析 91 表4-4-1 基層醫療利用率與各項因素之廣義估計方程式分析結果 106 表4-4-2 性別之基層醫療利用率與各項因素之廣義估計方程式分析結果 107 表4-4-3 年齡別基層醫療利用率與各項因素之廣義估計方程式分析結果 109 表4-4-4 基層醫療適切率與各項因素之廣義估計方程式分析結果 113 表4-4-5 性別之基層醫療適切率與各項因素之廣義估計方程式分析 114 表4-4-6 年齡別基層醫療適切率與各項因素之廣義估計方程式分析 115 圖目錄 圖2-3-1 GBTM範例示意圖(本研究結果) 37 圖2-5-1 ACG演算示意圖 44 圖3-1-1 本研究架構(或修正後的Andersen’s health behavioral model) 63 圖3-2-1 研究樣本篩選流程 68 圖4-1-1 1999~2013年及基層醫療利用率及適切率變化趨勢 75 圖4-2-1 預防保健服務利用軌跡分組圖 77 圖4-2-2 不同性別利用預防保健服務軌跡分組的比例 82 圖4-2-3 不同投保金額利用預防保健服務軌跡分組的比例 83 圖4-2-4 不同都市化程度利用預防保健服務軌跡分組的比例 84 圖4-2-5 不同慢性病數利用預防保健服務軌跡分組的比例 85 圖4-2-6 不同健康狀態預防保健服務利用軌跡分組的比例 86 圖4-2-7 1999-2013年各組基層醫療利用率變化趨勢 87 圖4-2-8 1999-2013年各組基層醫療適切率變化趨勢 88 圖4-3-1 年齡別基層醫療利用率之趨勢比較 93 圖4-3-2 性別的基層醫療利用率之趨勢比較 94 圖4-3-3 投保金額的基層醫療利用率之趨勢比較 95 圖4-3-4 居住區域都市化程度基層醫療利用率之趨勢比較 96 圖4-3-5 慢性病數基層醫療利用率之趨勢比較 97 圖4-3-6 健康狀態基層醫療利用率之趨勢比較 98 圖4-3-7 年齡別在基層醫療適切率之趨勢比較 99 圖4-3-8 性別基層醫療適切率之趨勢比較 100 圖4-3-9 投保金額基層醫療適切率之趨勢比較 101 圖4-3-10 居住區域都市化程度基層醫療適切率之趨勢比較 102 圖4-3-11 慢性病數基層醫療適切率之趨勢比較 103 圖4-3-12 健康狀態基層醫療適切率之趨勢比較 104 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 預防保健服務利用軌跡分組與基層醫療服務利用之相關研究 | zh_TW |
dc.title | A Study on the Association between Trajectories of Utilization in Preventive Services and Primary Care | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 107-2 | |
dc.description.degree | 博士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 李龍騰(Long-Teng Li),林寬佳(Kuan-Chia Lin),陳楚杰(Chieh-Chu Chen),郭年真(Nien-Chen Kuo) | |
dc.subject.keyword | 預防保健服務,初級照護,基層醫療利用,群組化軌跡模式,Andersen 健康行為模式, | zh_TW |
dc.subject.keyword | preventive health care,primary care,primary care utilization,group-based trajectory modeling,Andersen health behavioral model, | en |
dc.relation.page | 164 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201901026 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2019-06-25 | |
dc.contributor.author-college | 公共衛生學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 健康政策與管理研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 健康政策與管理研究所 |
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