研究方法

(一) 研究資料

本研究使用 2007 年至 2013 年之全民健康保險資料庫百萬抽樣歸人檔 之資料進行研究，使用之資料檔為門診處方及治療明細檔（CD）、住院醫 療費用清單明細檔（DD）、門診處方醫令明細檔（OO）、住院醫療費用醫 令清單明細檔（DO）、承保資料檔（ID）、重大傷病證明明細檔（HV）及 醫事機構基本資料檔（HOSB）檔，共七項。該資料檔案為全臺灣所有就醫 病患使用門診、住院等醫療服務之申報檔案，相當周延完整，可用以進行 大規模之分析，且百萬抽樣歸人檔依地區、性別、年齡等重要變項進行抽 樣，不易受到人口學特質的抽樣誤差干擾研究結果，具有足夠的樣本代表 性，但全民健康保險資料庫百萬抽樣歸人檔內僅能使用 ICD-9-CM 判定病 患罹患肺癌，並無法進一步確知病患腫瘤之組織學分型，以更加精細的區 分腺癌或是腫瘤型的癌症對於病患的存活造成影響。

此外，本研究之目的為探討晚期 ALK 基因陽性之非小細胞肺癌病患 使用兩種不同治療策略下的治療成本及結果，但全民健康保險資料庫百萬 抽樣歸人檔內沒有特定變項可區分病患的臨床分期或以腫瘤分期推算，更 無從確知病患基因是否有特殊表現型以精準定義目標族群，故本研究以 ICD-9-CM 診斷碼為 162 判定患者確診為肺癌後，以晚期非小細胞肺癌用 藥找出目標病患，並排除使用手術治療之患者，盡力符合臨床上對於晚期 非小細胞肺癌病患之治療準則。

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(二) 研究方法

本研究主要使用之研究方法有二，分別為：存活曲線、函數模擬方法 與成本效用分析方法，分述如下：

1. 存活曲線、函數模擬方法

存活分析中常採用 Cox 比例風險模型(Cox proportional hazards model)以描述個案存活情況之分析方法，但本研究因考量風險與時間 不一定為比例關係，在不滿足比例風險假設（proportional hazards assumption）之前提下，採保守態度利用 Alistair M. Gray（2010）所著

《Applied Methods of Cost-effectiveness Analysis in Healthcare》一書中 所建議之存活分析模擬方法(Alastair M. Gray et al., 2010)，使用加速失 敗時間模型（Accelerated failure time model, AFT）建構平滑的曲線函 數，並將所獲得之存活模式配適五種不同之母數機率分布（Weibull、

Lognormal、Logistic、Exponential 與 Gamma 分布），選擇 AIC 與 BIC 較低的母數分布作為存活曲線及函數的分布狀況。

加速失敗時間模式（AFT）對於研究資料主要之假設有二：第一，

模式內之自變項影響必須終其研究期間皆不改變；第二，存活時間必 須符合特殊的母數分配(Swindell, 2009)，在本研究之資料樣態下，疾 病無惡化存活期（PFS）較符合 Gamma 分配，而整體存活期（OS）較 符合 Lognormal 分配，且在線性模式估計下，其自變項之係數皆非浮 動的係數，故自變項對於風險值的影響效果皆固定，符合加速失敗時 間模式之主要假設，此外，加速失敗時間模式的假設較 Cox 比例風險 模型寬鬆，不必滿足比例風險的假設情境，且加速失敗時間模式利用 母數分析之優點，可依據資料之集中及分散趨勢進行統計分析，提高 統計上模式的檢定力（Power）。

本研究利用加速失敗時間模式建構之平滑存活曲線可利用 AIC 及 BIC 值判定資料較符合何種母數分配，但晚期非小細胞肺癌相關研 究皆以醫院內臨床資料收集為主，較少使用全民健康保險資料庫抽樣 檔進行分析，故對於本研究模型配適結果 AIC 及 BIC 值的大小，較無 文獻證據可供比較。

2. 成本效用分析方法

本研究利用前述存活模擬方法求得之存活機率函數進行兩策略 成本與效果之比較，進行成本效用分析。

在計算疾病無惡化存活期時，本研究利用文獻回顧獲得的風險比 值，將晚期非小細胞肺癌病患之存活函數換算至晚期 ALK 基因陽性 表現非小細胞肺癌病患之存活函數，可能與真實之存活情況有所不同，

但因無個案臨床資訊，故此推估方式為現行較佳之統計方法，更能直 接以資料庫推算特殊基因表現型病患之存活情形；在整體存活期方面，

因臨床試驗之研究設計有惡化後換藥之跨組情形（Cross-over），影響 整體存活之結果表現甚多，故使用文獻回顧獲得之整體存活期風險比 值，將低估真實用藥情況下的整體存活期。

在成本之計算方面，因 Crizotinib 藥物受臺灣地區健康保險制度 核定為晚期 ALK 基因陽性表現非小細胞肺癌病患第二線用藥，所核 付之價格同樣為第二線用藥之價格，該價格應與 Crizotinib 做為第一 線用藥之核價有所差異，但本研究僅能使用第二線價格上下變動 5%

進行敏感度分析，可能與臺灣地區全民健康保險核付 Crizotinib 做為 晚期 ALK 基因陽性表現非小細胞肺癌第一線用藥之實際價格不同。

此外，因臺灣地區並無針對晚期非小細胞肺癌病患使用不同治療策略 下的生活品質分析研究，故難以獲得臺灣地區病患在不同疾病狀態下 的生活品質權重以校正壽命，獲得生活品質校正人年（QALY），本研

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究僅能透過文獻回顧方法，使用他國進行之生活品質分析研究結果進 行 QALY 之計算，亦可能錯估病患用藥的治療效果及疾病狀態下的生 活品質。