模式 A 代表兩部分模型之中醫醫療利用次數模式，模式一、模式二只以第一次 利用中醫門診之時間為測量時間點；模式三、模式四中，有利用中醫門診者，則加 入考量就醫次數之各事件發生時間點，模式一與模式三研究對象為全體樣本，模式 二與模式四則指有利用中醫者，模式五與模式六並不是最佳模型，因此只呈現其與 模式一與模式二之差異性，而不加以討論。
從上表中可以發現，除了年齡變項及每萬人口西醫師數在各模型中不一致外，
其餘變項正負相關性相當一致，性別在各個統計模式中都不顯示，教育年數則呈現 負相關性，工作型態為正相關，全家平均收入方面則是負相關，固定就醫習慣方面，
固定中醫師呈正相關，而固定西醫師則會降低中醫醫療利用，在看診時間方面影響 比交通時間大，身體健康構面值 PCS 則並未對結果產生顯著的影響，每萬人口中西 醫師數方面則呈正負相比之關係。
本研究利用兩部分模型與存活分析方法探討中醫醫療利用之相關影響因子，主 要想瞭解兩種統計分析方法上之差異。研究發現，兩部分模型在分析中醫醫療利用 影響因素方面確實已經能提供足夠之資訊；而存活分析方法，則因為可以考量到共 變數之時間相關性（time-dependent）以及設限資料的問題，理論上，應該能更精 確測量具有不同危險因子之個人個別的存活率，更能充分考量到每個人之個別存活 效果。
但因為本研究時間並不夠長，無法使存活分析之優點充分發揮，設限資料以及 時間相關變項之資料並無從分析起，因此，存活分析之研究結果與兩部分模型做比 較時，並沒有理論上應該有的優勢存在。
第三節 研究限制之討論
一、 設限資料之遺漏：本研究屬於回溯性研究，無法長期追蹤研究對象，所以 許多資料可能遺漏，無法再深入分析設限資料，也無法得知沒有利用中醫 之民眾是屬於從不利用中醫或者是尚未利用中醫者，可能造成研究上的低 估或高估。
二、 由於研究資料及時間上的限制，有些變項並未能加入研究中，也無法對於 訪員、問卷做前、後測，結果可能使研究不夠周延。
三、 戶籍所在地並非代表實際居住地：本研究以戶籍所在地人口為分母，由於 戶籍所在地不代表被保險人實際的居住地，例如在山地或鄉普遍存在青壯 年人口外流問題，但在無法取得實住人口資料的情況下，以戶籍所在地人 口為分母會有高估人口外流嚴重區域醫療利用的情形。
四、 接檔問題：本研究以問卷訪視得到民眾提供之基本資料，再依據資本資料 與健保資料檔案進行連結，若研究對象並沒有提供基本資料欄位，導致資 料遺漏，則可能造成在抽樣上之誤差---等機率抽樣方法產生改變，研究抽 樣樣本代表性可能因此存疑。
五、 中醫就診科別問題：健保資料檔中並沒有民眾就診中醫類別是屬於內婦 兒、針、傷三大科，因此無法再詳細瞭解分析中醫各個科別之利用率情況 及相關影響因素。
六、 利用非特約醫療機構就醫者並未納入研究對象：本研究雖以抽樣設計方式 進行結構式問卷訪視，然中醫醫療利用資料是以健保局資料串檔歸戶方式 取得，因此，研究對象若沒有在特約醫療機構就診，或者醫療機構要求其 自費，則無法由本研究得知，故研究可能因此產生低估。