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潛在性不適當用藥相關危險因子探討

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第四章 研究結果

第五節 潛在性不適當用藥相關危險因子探討

由上述研究結果可知,潛在性不適當用藥會受性別、年齡、科別、處方項 數、就醫次數、疾病類別所影響,且P value<0.05,皆達統計學上顯著差異,本 研究也深入探討其各變相之影響程度,若以曾發生『潛在性不適當用藥』或『與 診斷不適宜處方』合併及病人重複就醫科別視為相同案件計算,探討不適當用 藥與其他相關危險因子所造成危險值風險預估,如下表31.所示,男姓發生潛在 性不適當之風險大於女性,其勝算比為 1.35,而非慢性病之病人發生潛在性之 風險大於慢性病病人,勝算比為1.511。

就年齡層深入分析探討其發生之風險性,結果如下表 32.所示,若以 65-69 歲為參考組,年齡層在 75-89 歲病人有較高之不適當用藥風險,其中以 85-89 歲佔有最高之風險,其勝算比為1.299。

以就醫次數分析發生之風險性,如下表33.所示,就醫次數在 11-15 次有較 高之發生風險,其勝算比為1.28。

若就處方項數分析,如下表34.所示,以 1-3 項處方藥物為參考組,可知潛 在性不適當用藥隨著處方項數越高,存在著越高發生之風險。

表31

潛在不適當用藥

-

對性別與疾病類別分析發生風險(N=46789)

95% C.I.

研究變相 名稱 OR P Value

Lower Upper

女 參考組

性別 男 1.350 <0.001

1.27 1.435 慢性病病人 參考組

疾病類別

非慢性病病人 1.511 <0.001

1.371 1.666

表32

潛在不適當用藥-對年齡層分析發生風險(N=46789)

年齡(歲) OR P VALUE 95.0% C.I.

65-69 參考組 Lower Upper

70-74 1.023 0.677 0.919 1.139 75-79 1.272 <0.001 1.163 1.392 80-84 1.312 <0.001 1.195 1.44 85-89 1.462 <0.001 1.299 1.644 90-94 1.219 0.076 0.98 1.517 95-99 1.443 0.075 0.964 2.159 100 以上 0.351 0.077 0.11 1.119

表33

潛在不適當用藥

-

對就診次數分析發生風險(N=46789)

就診(次數) OR P VALUE 95.0% C.I.

1-5 參考組 Lower Upper

6-10 1.212 <0.001 1.13 1.3 11-15 1.28 <0.001 1.182 1.386 16-20 1.255 <0.001 1.14 1.383

20 以上 1.01 0.84 0.915 1.115

表34

潛在不適當用藥

-

對處方項數分析發生風險

(N=46789)

95.0% C.I.

處方項數 P Value OR

Lower Upper

1-3 參考組

4-6 <0.001 1.727 1.601 1.863 7-9 <0.001 3.870 3.443 4.350 10 以上 <0.001 6.987 5.529 8.830

第六節 急診或住院等不良事件發生盛行率及相關危 險因子探討

就以曾發生急診或住院紀錄等不良事件發生情形,進行敘述性統計與二元 邏輯斯回歸分析法預測相關危險因子,其結果如下:

1. 性別方面:如下表 35.所示,發生急診或住院等不良事件盛行率率為 24.4%,

男性發生盛行率為18.0%,女性發生盛行率為 6.3%,男性大於女性。

2. 依年齡層分類分析:如下圖 3.所示,不良事件發生情形與年齡關係為非正向 關係,其中年齡在71-74 歲病患,有高達 8.5%不良事件發生率。

3. 依處方項數分析:如下圖 4.所示,其中以開立處方 2 項,佔有較高之不良事 件發生率,其次為開立處方3 項者。

4. 就醫次數分析:如下圖 5.所示,不良事件發生率與就醫次數多寡呈正向關係。

5. 就醫科別分析:其中以就醫科別為心臟內科不良事件發生率為 3.2%,其次 6. 為血液腫瘤科 3.0%與神經外科 2.2%。

7. 以是否為慢性病病人分析:非慢性病人發生率為 1.5%,慢性病病人為 22.9

%。

8. 以是否有不適當用藥發生情形分析:無不適當用藥患者有高達 21.4%不良事 件發生率,大於有不適當用藥發生率為2.9%,P Value>0.05,未達統計學意 義。

9. 與診斷不適宜處方發生不良事件情形:有不適當診斷用藥發生機率為 1.0%,

小於非不適當用藥處方病患23.%,且 P Value>0.05,未達統計學意義。

10. 若以研究變相如性別、年齡層分佈、就醫次數、就醫科別、處方項數、是 否有不適當用藥、是否有與診斷不宜之處方用藥、以二元邏輯斯回歸分析方

法探討與預測造成不良事件發生之相關危險因子,結果分析情形如下表 36.

所示,可知不良事件發生與性別、就醫次數、是否為慢性病人、年齡、處方 項數有顯著相關性,與就醫科別、是否有不適當用藥、是否有與診斷不適宜 等三者無顯著相關性。

表35

不良事件發生盛行率

-

依性別分佈分析(N=46789)

性別 曾發生急診或住院不良事件紀錄

女性 男性

合計 11128 24265 35393 否

% of Total 23.80% 51.90% 75.60%

2951 8445 11396 有

% of Total 6.30% 18.00% 24.40%

14079 32710 46789

Total

% of Total 30.10% 69.90% 100.00%

P valune<0.05

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

1 2 3 4 5 6 7 8 不良事件發生率

不良事件發生率

4 發生不良事件發生率-依年齡層分佈情形

備考:1 代表 65-69 歲年齡層,2 表 70-74 歲年齡層,其餘類推

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 18 不良事件發生率-依處方項數分析

5 不良事件發生率-以處方項數分析

0.00%

20.00%

40.00%

60.00%

80.00%

1-5 6-10 11-15 16-20 21-25 26-30 31以上 不良事件發生率-依就醫次數

6 不良事件發生率-依就醫次數分類

表36

不良事件發生情形

-

以二元邏輯斯回歸分析預測相關危險因子結果

Variables in the Equation 95.0% C.I.for EXP(B) 變相 P 值 Exp(B) Lower Upper

性別 0.022 1.062 1.009 1.118

就醫次數 0.000 1.075 1.072 1.078 是否為慢性病人 0.000 1.358 1.246 1.48 年齡層分類 0.000 1.174 1.152 1.196

科別代碼 0.094 1.003 1 1.006

是否有不適當用藥 0.054 0.931 0.865 1.001 是否有與診斷不適宜 0.381 0.948 0.842 1.068 藥品名稱之筆數之筆數 0.000 1.082 1.07 1.095

綜合以上之研究結果,研究樣本醫院以男性居多(5481:3037),男性約為 女性1.8 倍,男性平均門診就醫次數大於女性,平均每人次大於 1.3 次。就醫年

齡層在75-79 歲間,約佔 1/3 就診比率,前三大就醫科別分別為心臟血管內科:

13.09%,泌尿科:11.61%及神經內科:9.10%。另在門診處方項數方面,超過 5 項以上(含),約佔 11.37%,慢性病病人與非慢性病病人比為 9:1,男性與 女性慢性病病人比率大致相同。

不適當用藥情形方面,可區分為潛在性不適當用藥與診斷不適宜之用藥,

若以發生任何一種視為潛在性不適當用藥,分別以各研究變相預估其發生之風 險性,其結果如下:

1. 就性別分析探討,潛在性不適當用藥與性別有關,P VALUE<0.001,達統計 學上顯著差異,男性發生之風險是女性的1.35 倍。

2. 依年齡層比較,年齡層在 80-89 歲間,含有較高盛行率發生開立潛在性不適 當處方,若以65-69 歲年齡層為參照組,85-89 歲病人發生潛在性不適當用藥 是參考組之1.462 倍,P VALUE<0.001。

3. 在疾病類別分類上,慢性病病人潛在性不適當用藥盛行率大於非慢性病病 人,但非慢性病人發生之潛在性不適當用藥是慢性病病人之1.511 倍。

4. 處方項數方面,超過 10 項以上之處方,有較高開立潛在性不適當用藥盛行 率,其發生之風險會隨處方項數增加而增加,處方項數大於10 項發生之風險 約為處方項數1-3 項的 7 倍。

5. 與診斷相關潛在性用藥不適當用藥前三大科別其中以泌尿科:26.12%,婦產 科 5.82%及胸腔內科 4.62%;不適當用藥方面前三大依序為內科、泌尿科、

心臟血管內科。

6. 不適當用藥藥品前三名依序為 Blasé 2.5mg 21%、Dulcolax 5mg 17.21%、

Menchuan 100mg 9.63%

7. 與診斷相關潛在姓不適當用藥前三大診斷依序為膀胱排尿障礙 76.80%,失眠 10.58%與壓力失衡 4.04%。

8. 造成潛在性與診斷相關或藥品等不適當用藥危險因子為:性別、年齡、就醫 科別、處方項數、疾病類別(是否為慢性病)、皆達統計學上顯著意義。

9. 與曾發生急診或住院紀錄等不良事件預測模式,此預測模式雖未能有效合理 解釋造成不良事件因素,但可得知發生不良事件與性別、就醫次數、是否為 慢性病人、年齡有關,皆達統計學上顯著差異。

10. 不良事件預測模式也說明潛在性不適當用藥與診斷不適宜之處方用藥,兩

者並無關聯性。

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