目標族群之人口學與疾病特性

在收案的248 名患者中，男性共 135 人，女性 112 人，平均年齡為 59.8 歲。

疾病診斷人數較多者有肺癌(45 人)、肝癌(38 人)、胃癌(29 人)、胰臟癌(26 人)、大 腸癌(24 人)、女性乳癌(18 人)；原發部位不明者有 6 人(表 2.6.2) 。每位病人僅有 一位該次住院負責之主治醫師，共有21 位主治醫師之患者納入研究，其患者人數 較多者分別有45 名、36 名、35 名，另有五位主治醫師照顧之患者僅各有一名納入 研究。

圖 4.1.1 各腫瘤類型之患者數

在宗教信仰方面，信奉佛教有71 人，道教 32 人，一貫道 1 人，民間信仰 60 人，基督教12 人，天主教 6 人，無宗教信仰 66 人。根據 2014 年中研院的台灣社

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Brain/CNSThyroid Saliva gland Oral(pharynx) Larynx/HypopharynxLung(small cell)Colon/rectumNasalpharynxLung(NSCLC)GallbladderEsophagusBile ductsPancreasIntestineBladderGastricKidneyAnusLiverGIST Other Urological structureNon-Hodgkin LymphomaOther specified cancerUterine/endometriumUnknown Primary siteSoft tissue sarcomaHodgkinLymphomaOvary/fallopionBone/cartilageDouble CancerFemale BreastLeukemiaProstateCervixSkin

各腫瘤之患者數

會變遷基本調查計畫第六期第五次調查計畫執行報告顯示，台灣人認為自己是民 間信仰的有48.3%，佛教 14.9%，道教 15.5%，一貫道 2%，佛道雙修 2.5%，天主 教1%，基督教 4.3%，無信仰則有 10.3%⁸⁰。過去即有學者指出，台灣民眾的信仰 認同的界限或界定比較模糊，當詢問「你有沒有宗教信仰？」、「你信什麼教？」時，

民眾的理解與回答時常歧義而模糊，特別又以佛教、道教和一般民間信仰之間的揉 和特別明顯⁸¹。因此在進行後續統計分析時，本研究將民間信仰、佛道視為一組，

共164 人(66.1%)，將天主教與基督教視為一組，有 18 人(7.3%)，無宗教信仰則為 第三組，共66 人(26.6%)。

婚姻狀態方面，原始資料中有未婚(29 人)、已婚(188 人)、分居(1 人)、離婚(12 人)、喪偶(18 人)資料，為降低過多的變數以利統計之進行，將原始資料調整為目 前已婚(188 人，75.8%)及「非已婚」狀態(60 人，24.2%)。

經濟狀況方面，本研究原擬使用出院時之住院床等，比較健保床和單人自費床 的差異，當作代替經濟狀況的指標，然而所有247 人中，僅有 2 人出院時是住自費 床，個數太少造成在統計上的解釋力不足，因此不納入後續之迴歸分析。

4.1.1 疾病嚴重度指標

疾病嚴重度指標方面，本研究收集之變數包括入院時之日常生活量表分數 (ADL)、召開家庭會議時之 ECOG 分數、召開家庭會議前 10 日內最後一次抽血資 料中的白血球數(WBC)、淋巴球百分比(Lymphocyte%)、C 反應蛋白濃度(CRP)，上 述資料都視為連續變數。其中CRP 只有 64 筆資料，因遺漏太多，故不納入後續的 分析。

相關之嚴重度指標還有是否遠端轉移、會議當日或前一日是否使用抗生素、該

病情之走向等。會議時之病情走向為台大醫院於家庭會議表單中之制式勾選項目，

包含改善中、穩定、緩慢惡化、病危四個選項。原始資料中有1 位改善、25 位穩 定、183 位緩慢惡化、17 位病危，22 空白該欄位空白未勾選。為減少資料缺失使 統計分析順利進行，研究者回顧該22 位未勾選患者之完整病歷紀錄，透過會議紀 錄、病程紀錄、護理紀錄、生命徵象及實驗室數據判斷召開家庭會議時該名患者之 疾病走向。並且在後續之迴歸分析中，將病況改善與病況穩定合併、惡化及病危合 併，調整前後之病情走向如表 4.1.1。

人數 病情走向

調整前 調整後

家庭會議時病情改善 1 合併至穩定

家庭會議時病情穩定(或改善)* 25 31

家庭會議時病情緩慢惡化(或病危)* 183 217

家庭會議時病危 17 合併至惡化

未勾選 22 進行病歷回溯判定病情走向

表 4.1.1 病情走向變數調整之前後比較

若上述之疾病嚴重度指標其中存在有共線性，則不可全部都放進迴歸分析中。

根據Extermann 等人的研究，ADL 與 ECOG 存在中等程度的關聯性⁸²，因此在回 歸分析中僅能取其一。由於本研究中的ADL 是採用入院時的評估，ECOG 則是在 家庭會議召開時，因此採用 ECOG 會較為準確。其它病情嚴重度的指標也將透過 統計方法進行共線性的診斷，不適用的指標將從迴歸分析中刪除，將於後面的章節 詳述。

4.1.2 家庭會議之出席狀況

在248 份家庭會議紀錄中，有 4 份紀錄沒有出席家屬的簽名，有 3 份沒有醫 療團隊人員的簽名，有一份是雙方的簽名都沒有。有完整出席紀錄的紀錄共有242 份。出席人數部分，醫療團隊出席人數最少為1 人，最多 6 人，平均每場有 2.3 位

醫療人員出席；患者及親友出席最少為1 人，最多 8 人，平均每場有 2.4 位患者及

統計軟體進行共線性診斷時，發現醫療人員出席的狀況和醫療團隊出席人數有共 線性，因為當出席的角色愈多，醫療團隊出席的人數當然也會增加。因此在後續迴 歸分析時僅保留醫療團隊出席人數，各別角色出席狀況之統計則另行討論。

場次 出席人員

場次 百分比

主治醫師 236 96.3

總醫師 7 2.9

住院醫師 82 33.5

畢業後一般醫學訓練醫師(PGY) 68 27.8

實習醫學生 2 0.8

護理師 119 48.6

安寧緩和醫療團隊成員 3 1.2

表 4.1.4 出席家庭會議之醫療團隊成員組成

4.1.3 家庭會議召開之時機

在184 位確定或推定已死亡中，從家庭會議日期到死亡日期之天數平均為 61.0 天，中位數為29 天；有 8 人在死亡前 3 天才召開家庭會議，在死亡前 7 天內召開 的有35 人，死前 14 天內召開的有 61 位。有簽署不施行心肺復甦術之 171 名患者 中，平均之DNR 決定日期與死亡日期之天數差距為 19.4 天，中位數為 5 天；有 59 人在死亡前3 天才決定 DNR，死亡前 7 天內決定 DNR 的有 91 人，死亡前 14 天 內決定的有123 人。

召開家庭會議的時機則可由住院天數算起，或由出院日期向前推算，兩者有不 同之意義。由住院天數算起，第一次的家庭會議在3 日內召開(住院當日、住院隔 日、住院後二日)者有 35.5%，7 日召開者有 64.9%，超過 30 日才召開者則有 8.1%，

如表 4.1.5。若從出院日倒推，召開家庭會議多久後出院之日數則如表 4.1.6 所示，

有8.1%患者在出院前三日才召開家庭會議。

人次

變數，則又會受到總住院日數的干擾，使得同樣在住院後3 日召開的家庭會議，在

「無」、DNR、Terminal Discharge(臨終出院)、器官組織捐贈、撤除維生醫療。這些 選項可以複選。由於本研究收集之會議全部為緩和醫療家庭諮詢，因些會議屬性在

Terminal Discharge 10 4.0

器官組織捐贈 2 0.8

統計分析中，除了勾選項目外，亦會查閱會議紀錄內容，有勾選DNR 或會議內容