4.1 基準值分析
三項胃癌預防策略在經歷了特定的年數後的累積效果如圖 4-1 所示，可以發 現三項策略所獲得的累積效果差異不大，但細部的數據 (表 4-1) 顯示在經歷了 一年後，兩項初段預防策略的累積效果皆大於不進行任何介入的累積效果，而碳 13 尿素呼氣試驗的累積效果於第四年後皆大於幽門螺旋桿菌糞便抗原檢查的累積 效果。三項胃癌預防策略在經歷了特定的年數後的累積成本如圖 4-2 所示，細部 的數據則如表 4-2 所示，可以發現相較於兩個初段預防策略，不進行任何介入在 初期的累積成本是三項策略中最低的，然而不進行任何介入的累積成本上升的趨 勢較兩項初段預防策略更快，因此到了後期不進行任何介入成為了累積成本最高 的策略。碳 13 尿素呼氣試驗和幽門螺旋桿菌的糞便抗原檢查的累積成本雖然在 初期較不進行任何介入高，但因為上升的趨勢較慢，故後期兩者的累積成本皆低 於不進行任何介入，而幽門螺旋桿菌的糞便抗原檢查的累積成本則是一直低於碳 13 尿素呼氣試驗的累積成本。
基準值分析的結果如表 4-3 所示，成本效果平面圖則為圖 4-3 所示，圖中成 本數值的單位為美金，而效果數值的單位為生命年數。在採取不進行任何介入之 策略的情況下，花費為美金 612.062 元並能獲得生命年 22.818 年；在採取碳 13 尿素呼氣試驗的初段預防策略的情況下，花費為美金 503.232 元並能獲得生命年 22.906 年；在採取幽門螺旋桿菌糞便抗原檢查的初段預防策略的情況下，花費為 美金 466.422 元並能獲得生命年 22.902 年。相較於不進行任何介入，碳 13 尿素
呼氣試驗和幽門螺旋桿菌的糞便抗原檢查之增量成本效果比分別為每一生命年-1241.928 美元和每一生命年-1732.155 美元。我們發現無論是碳 13 尿素呼氣試 驗或是幽門螺旋桿菌糞便抗原檢查的初段預防，相較於不進行任何介入，都能以 更低的成本 (分別減少了 108.83 和 145.64 美金的花費) 獲得更多生命年 (分別 增加 0.088 和 0.084 年平均壽命)，故兩種初段預防策略相較於不進行介入都是 有絕對的優勢。碳 13 尿素呼氣試驗相較於糞便抗原檢查的策略則是能獲得更多 的生命年 (增加 0.004 年平均壽命)，但花費亦比較高 (增加 36.81 美金)，增量 成本效果比為每一生命年 10,367 美元，由於低於支付意願每一生命年 25,792 美 元，故符合成本效果。
4.2 單向敏感度分析
表 4-4 列出了單向敏感度分析的結果，我們特別關注碳 13 尿素呼氣試驗和 幽門螺旋桿菌糞便抗原檢查這兩種初段預防策略的比較。結果發現在支付意願訂 為每一生命年 25,792 美元的情況下，僅有在幽門螺旋桿菌糞便抗原檢查的敏感 度在 95%以上時，尿素呼氣試驗相較於糞便抗原檢查的增量成本效果比會大於每 一生命年 25,792 美元甚至是花費較多金錢卻獲得較少的生命年，故在這樣的情 形下，糞便抗原檢查的初段預防策略可能是較好的選擇，而在其他情況下，尿素 呼氣試驗的初段預防策略則是較符合成本效果的。當糞便抗原檢查的特異度較 高，尿素呼氣試驗相較於糞便抗原檢查的增量成本效果比會上升，但不會超過支 付意願的每一生命年 25,792 美元；幽門螺旋桿菌盛行率和幽門螺旋桿菌根除率 的上升會使得尿素呼氣試驗相較於糞便抗原檢查的增量成本效果比降低。圖 4-4 為增量成本效果比的龍捲風圖，結果顯示對於尿素呼氣試驗相較於糞便抗原檢查 的增量成本效果比具有最大潛在影響的參數為糞便抗原檢查的敏感度，隨後依序 為幽門螺旋桿菌的盛行率、幽門螺旋桿菌的根除率和糞便抗原檢查的特異度。
4.3 機率性敏感度分析
4.3.2 可接受曲線
圖 4-10 為馬祖地區民眾的可接受曲線，圖中支付意願的數值單位為美金。
若支付意願訂為每一生命年 25,792 美元的情況下，則碳 13 尿素呼氣試驗最符合 成本效益，其具有約 83%的機會可以符合成本效益，而幽門螺旋桿菌糞便抗原檢 查則約有 17%的機會可以符合成本效益，但若將支付意願降低為每一生命年 9,500 美元，則尿素呼氣試驗和糞便抗原檢查可以符合成本效益的可能性各佔一 半，而若支付意願低於每一生命年 9,500 美元，則糞便抗原檢查最符合成本效 益，故每一生命年 9,500 美元為支付意願之閾值。
4.4 胃癌發生率與死亡率的推估
為了驗證我們的模型是否與我們推估的胃癌情況相符，我們比較了模型所模 擬出馬祖地區民眾沒有介入策略之結果與兩倍的臺灣全國 2016 年實際的胃癌發 生率和胃癌死亡率是否有差異。模擬的結果和實際的胃癌累積發生率如圖 4-11 所示，而胃癌累積死亡率則如圖 4-12 所示。結果顯示無論是胃癌的累積發生率 還是胃癌的累積死亡率方面，模擬的結果皆與實際情況相近，代表本模型的穩健 度。2016 年臺灣 2 倍的胃癌年齡別發生率在基礎人口為十萬人的情形下如下：40 至 44 歲為 8.4 人；45 至 49 歲為 18.5 人；50 至 54 歲為 24.8 人；55 至 59 歲為 39.3 人；60 至 64 歲為 67.2 人；65 至 69 歲為 77.6 人；70 至 74 歲為 109.9 人；75 至 79 歲為 160.4 人；80 至 84 歲為 218.7 人。模型模擬出的結果如下：
40 至 44 歲為 9.2 人；45 至 49 歲為 19.4 人；50 至 54 歲為 29.7 人；55 至 59 歲 為 44.3 人；60 至 64 歲為 72.5 人；65 至 69 歲為 92.6 人；70 至 74 歲為 116.4 人；75 至 79 歲為 154.6 人；80 至 84 歲為 186.9 人。兩者並無顯著差異 (P =
0.75)。2016 年臺灣 2 倍的胃癌年齡別死亡率在基礎人口為十萬人的情形下如 下：40 至 44 歲為 4.8 人；45 至 49 歲為 7.8 人；50 至 54 歲為 12.4 人；55 至 59 歲為 21 人；60 至 64 歲為 35 人；65 至 69 歲為 44.2 人；70 至 74 歲為 63.4 人；
75 至 79 歲為 100.6 人；80 至 84 歲為 167.2 人。模型模擬出的結果如下：40 至 44 歲為 2.4 人；45 至 49 歲為 9.8 人；50 至 54 歲為 20.3 人；55 至 59 歲為 30.9 人；60 至 64 歲為 48.5 人；65 至 69 歲為 75.9 人；70 至 74 歲為 95.7 人；75 至 79 歲為 127.3 人；80 至 84 歲為 180 人。兩者亦無顯著差異 (P = 0.26)，故該模 型模擬的結果是合適的。