中國醫藥大學機構典藏 China Medical University Repository, Taiwan:Item 310903500/41440

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(1)中國醫藥大學醫務管理學研究所碩士論文編號：IHAS-468. 多專科診療團隊對口腔癌病患存活之影響. Effects of Multidisciplinary Care on Survival of Oral Cavity Cancer Patients - A Propensity-Matched Approach. 指導教授：蔡. 文. 正. 教. 共同指導：龔. 佩. 珍. 副教授. 研究生：王. 悅. 馨. 撰. 中華民國一○○年七月. 授.

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(4) 摘要目的：全世界每年約有 640,000 位病患罹患口腔癌，根據美國口腔癌基金會調查，美國一年有將近 37,000 人診斷罹患口腔癌，其中約有 8,000 人死於口腔癌，平均每小時有一人死於口腔癌，且在這些確診新罹癌病患中僅約一半的患者存活期間達五年（The Oral Cancer Foundation, 2011）。而口腔癌是台灣十大癌症中罹病患者最年輕、也是成長速度最快的一個癌症，近 20 年來之發生率與死亡率已分別增加 4 倍與 2.3 倍（Taiwan Bureau of Health Promotion, 2010）。過去研究顯示多專科團隊診療方式可改善病患治療品質進而提高存活率（Rummans et al., 2006），台灣為了促進癌症治療之品質於 2003 年實施了癌症多專科團隊診療方式。本研究主要探討台灣實施多專科診療團隊對口腔癌病患存活情形是否有所差異，及其影響存活之相關因素。方法：研究對象為台灣 2004-2007 年新罹口腔癌病患（19,513 人），為了避免選擇性誤差，估算其被納入多專科診療團隊之機率，並利用傾向分數以 1:2 比例配對（Propensity score matching），取得納入多專科診療者 3,099 人、未納入者 6,198 人，研究對象共 9,297 人。分析口腔癌患者至 2008 年是否存活，以 Cox 比例風險模式（ Cox proportional hazards model）探討是否納入多專科診療團隊者其存活相對風險與影響因素，並利用 Adjusted survival curve 繪製有無加入多專科診療團隊之口腔癌病患存活曲線。結果：研究結果顯示罹癌一年內有納入多專科診療團隊之病患其死亡之相對風險為未納入者的 0.84 倍（95% CI: 0.78-0.89）。此外，男性死亡風險較女性高（HR= 1.16; 95% CI: 1.01-1.33），且年紀越大 i.

(5) 者、投保金額越低者以及疾病嚴重度（Comorbidity index）越高者其死亡風險越高；而治療醫院屬區域醫院相較於醫學中心者其死亡相對風險較低（HR= 0.90; 95% CI: 0.83-0.98），治療醫院屬公立醫院者其死亡風險為私立醫院之 1.24 倍（95% CI: 1.13-1.36）；而治療醫院服務量較高者（HR= 0.89）或主治醫師服務量較高者（HR= 0.78）相較於較低者，其死亡相對風險皆較低。結論：台灣有納入多專科診療之口腔癌病患其死亡風險較未納入者低，顯示多專科診療團隊之政策的確可以提升醫療照護品質，並提高口腔癌病人存活率。. 關鍵字：口腔癌、多專科診療團隊、存活分析、傾向分數配對. ii.

(6) Abstract Background: There were 640,000 oral cavity cancer patients per year in the world. According to the investigation of Oral Cancer Foundation, 37,000 oral cavity cancer patients were diagnosed and 8,000 of them died due to oral cavity cancer per year in the U.S. Only half of new oral cavity cancer patients could survive more than 5 years. In Taiwan, the oral cavity cancer had the highest growth rate and the average age of oral cavity cancer patients was the youngest in top ten leading cancers. The incidence and death rate increased 4 times and 2.3 time within 20 years, respectively. Previous studies showed that multidisciplinary team care could improve the treatment quality and increase survival for cancer patients. Multidisciplinary team care has been implemented in Taiwan since 2003. Study Purpose: This research used matched-pair based on propensity of participating in multidisciplinary team care to compare the survival of oral. cavity. cancer. patients. whether. they. were. treated. with. multidisciplinary team care or not, and to find the relative factors that influenced patients’ survival. Method: The study population was 19,513 new oral cavity cancer patients from 2004 to 2007 in Taiwan. Matching based on propensity of receiving multidisciplinary care was used and the matching ratio was 1 to 2. This study included 3,099 oral cavity cancer patients who were enrolled in multidisciplinary team care and 6,198 oral cavity cancer patients who weren’t enrolled. These 9,297 patients were observed until 2008 to see their survival status. Cox proportional hazards model was applied to find the relative risks of death.. iii.

(7) Results: Relative risk of death was lower for patients with multidisciplinary care than that for patients without multidisciplinary care (HR= 0.84; 95% CI: 0.78 to 0.89). Male had higher death risk than that of female (HR= 1.16; 95% CI: 0.78 to 0.89). People with older age, lower premium-based salary, or higher severity of comorbidity had higher death risk. Patient got treatment in regional hospital had lower death risk than that of in medical center (HR= 0.90; 95% CI: 0.83-0.98). The death risk for patients who received treatments in public hospitals was 1.24 times (95% CI: 1.13 to 1.36) than that of patients in private hospitals. Patients treated in hospitals or by attending physicians with higher service volumes had lower relative risk of death (HR= 0.89 and 0.78 respectively). Conclusions: The relative risk of death was lower for patients who were enrolled in multidisciplinary team care. Multidisciplinary team care not only could increase the quality of health care services, but also could increase the survival rate for oral cavity cancer patients.. Keywords: Oral Cavity Cancer, Multidisciplinary Care, Survival Analysis, Propensity Score Matching. iv.

(8) 致謝碩士生涯至今已至尾聲，在這兩年的碩士生涯中經歷了許多開心或是難過的事件與挑戰，其中有許多的人給予加油打氣、肯定讚賞甚至是質疑建議，讓我的碩士生活更加精采豐沛。首要誠摯地感謝我的指導教授蔡文正老師與龔佩珍老師在這些年對於研究甚而是待人處事的教導訓練，他們總是在我面臨研究的每一道困難關卡前，適時且耐心地提供我建議與援助，而且在論文寫作期間總是不厭其煩且不分平日周末的與我討論論文需要修正的部分。另外要感謝口試委員劉時安主任，不僅在我執行論文前半期耐心地提供許多專業的口腔癌臨床資訊供參考引用，且在口試結束更給予寶貴的建議使論文能修正得更加完善；此外還要感謝百忙之中擔任論文口試委員的蔡銘修主任，在口試結束後提供意見讓我能將論文修正得更加完善以期朝著投稿之路邁進。感謝這一路上陪伴著我的家人朋友們，感謝我的家人永遠無條件支持我；感謝瑋軒、元珺、柔、佩洵、宜穎陪伴著我度過生活中每一段開心難過；感謝藹洵、雅萍、昭琴在大學到碩士這一路上的互相扶持鼓勵；感謝研究所兩年同班的同學們，尤其是一同在研究室努力的奕朱、宛臻、宜芳，因為有你們的支持陪伴，讓趕論文的最後時刻不是僅存著苦悶感；還要感謝研究室二的娓吟學姐、盈甄學姐、莎莎學姐、清方學姐、雅筠、佳蓉，謝謝妳們在這些年的研究生活中給予我的指導與鼓勵；感謝台大醫院醫事室的各位學長姐們；感謝每一位曾經幫助陪伴我的你們！這一路上因為有許多人的協助，才能順利地完成我的碩士論文，由衷地感謝你們，謹以此文獻給你們！悅馨 201107 v.

(9) 目錄摘要................................................................................................................................. i Abstract ........................................................................................................................ iii 致謝................................................................................................................................ v 表目錄........................................................................................................................ viii 圖目錄........................................................................................................................... ix 第一章緒論............................................................................................................ 1 一、研究背景與動機 ................................................................................... 1 二、研究目的................................................................................................ 2 第二章文獻探討.................................................................................................... 3 一、口腔癌的流行病學 ............................................................................... 3 二、口腔癌的治療 ....................................................................................... 5 三、癌症多專科診療團隊 ........................................................................... 8 四、口腔癌的危險因子與影響存活之相關因素 ..................................... 10 五、文獻總結.............................................................................................. 14 第三章研究設計與方法 ..................................................................................... 15 一、研究流程.............................................................................................. 15 二、研究架構.............................................................................................. 16 三、研究假設.............................................................................................. 17 四、研究對象.............................................................................................. 17 五、資料來源.............................................................................................. 17 六、變項操作型定義 ................................................................................. 19 七、分析方法.............................................................................................. 21 第四章結果.......................................................................................................... 23 一、配對前口腔癌病患特質 ..................................................................... 23 二、影響口腔癌病患加入多專科診療團隊之相關因素 ......................... 24 三、配對後口腔癌病患特質 ..................................................................... 26 四、口腔癌病患是否加入多專科診療存活雙變項分析 ......................... 27 五、影響口腔癌病患存活之相對風險因素 ............................................. 28 第五章討論.......................................................................................................... 30 一、多專科診療團隊對口腔癌病患存活之影響 ..................................... 30 二、影響口腔癌病患存活之其他相關因素 ............................................. 33 第六章結論與建議 ............................................................................................. 35 一、結論...................................................................................................... 35 二、建議...................................................................................................... 36 三、研究限制.............................................................................................. 37 參考文獻...................................................................................................................... 57 vi.

(10) 附錄一都市化程度分級表........................................................................................ 62 附錄二口腔癌病患治療申報醫令............................................................................ 65. vii.

(11) 表目錄表 4-1. PSM 前後各變項與是否加入多專科團隊之雙變項分析 ............................ 38 表 4-2. 影響口腔癌病患是否加入多專科診療團隊之因素 .................................... 42 表 4-3. 配對後之研究對象各變項與存活與否之雙變項分析 ................................ 44 表 4-4. 影響口腔癌病患是否存活之相關因素 ........................................................ 47 表 5-1. 影響口腔癌病患是否存活之相關因素(未配對之病患).............................. 50 表 5-2. 配對前後是否加入多專科診療團隊之病患健康狀態差異 ........................ 52. viii.

(12) 圖目錄圖 3-1 圖 3-2 圖 4-1 圖 5-1 圖 5-2 圖 5-3 圖 5-4. 研究流程圖 ..................................................................................................... 15 研究對象擷取流程圖 ..................................................................................... 18 口腔癌病患加入多專科診療團隊與否之存活曲線 ..................................... 49 不同年齡之病患加入多專科診療團隊與否之存活曲線 ............................. 53 不同 CCI 之病患加入多專科診療團隊與否之存活曲線............................. 54 是否具重大傷病之病患加入多專科診療團隊與否之存活曲線 ................. 55 不同治療方式之病患加入多專科診療團隊與否之存活曲線 ..................... 56. ix.

(13) 第一章一、. 緒論. 研究背景與動機. 由於科技進步，醫藥衛生技術突飛猛進，國民生活水準逐漸提升，使得台灣民眾平均餘命延長，造成人口結構老化、疾病型態改變。台灣十大死因由早期的急性傳染病為主轉為以慢性病為主，尤以惡性腫瘤最多，自 1982 年起惡性腫瘤一直是台灣首要死因，其死於癌症的人數與比例逐年上升。根據衛生署統計資料顯示 2009 年死因為惡性腫瘤之民眾高達 39,917 人，佔所有台灣死亡人數 28.06%，且平均每日有 109 人死於惡性腫瘤，換算即每 13 分 10 秒便有一人因惡性腫瘤死亡（衛生署，2010）。在十大惡性腫瘤當中，口腔癌是頭頸部常見的惡性腫瘤，根據美國癌症基金會公布，全世界一年約有 640,000 人被診斷罹患口腔癌，其中美國約佔 5.8%（將近 37,000 人），且約有 8,000 人死於口腔癌，平均每小時有一人死於口腔癌，而這些確診新罹癌病患中僅約一半的患者存活期間達五年（Oral Cancer Foundation, 2010）；而口腔癌也一直是台灣十大癌症中罹病患者最年輕、成長速度最快的一個癌症，近 20 年來之發生率與死亡率已分別增加 4 倍與 2.3 倍（國民健康局，2010），且 2009 年因口腔癌死亡者達 2,249 人（衛生署，2010）。由於癌症診斷治療不易，所以國外興起跨專業的多專科團隊診療方式（Multidisciplinary Team, MDT）醫治癌症病人，過去研究顯示多專科團隊診療方式可改善病患治療品質進而提高存活率（Rummans et al., 2006）。有鑑於此跨團隊治療之成效，台灣中央健康保險局於 2003 年 4 月規劃實施「癌症治療計畫諮詢規劃費」，藉以鼓勵醫療提供者以多專科團隊診療的型態，提供癌症病患整 1.

(14) 體性的治療計畫，以提高治療照護品質。回顧過去文獻發現，癌症多專科診療政策實施後，少有研究探討其政策實施成效，且更未有研究以配對消弭病患加入多專科團隊診療之選擇性誤差後，比較其政策實施對於口腔癌病患存活影響，故本研究欲探討中央健康保險局實施多專科團隊診療是否可以提高口腔癌病患存活率。. 二、. 研究目的. 1.. 比較有無接受多專科診療團隊之口腔癌病患存活風險差異。. 2.. 探討影響口腔癌病患存活之相關因素。. 2.

(15) 第二章一、. 文獻探討. 口腔癌的流行病學. 由於科技發展以及全民健康保險降低民眾就醫障礙，台灣十大死因由早期的急性傳染病為主轉為以慢性病為主，尤以惡性腫瘤最多。自 1982 年起惡性腫瘤一直是台灣首要死因，被診斷罹患癌症或死於癌症的人數與比例逐年上升。根據衛生署統計資料顯示 2009 年死因為惡性腫瘤之民眾高達 39,917 人，佔所有台灣死亡人數 28.06%，換言之每四個人當中即有一人死於癌症（衛生署， 2010），且平均每日有 109 人死於惡性腫瘤，換算即每 13 分 10 秒便有一人因惡性腫瘤死亡（衛生署，2010）。而在惡性腫瘤當中，口腔癌是頭頸部常見的惡性腫瘤，根據美國癌症基金會公布，全世界一年約有 640,000 人被診斷罹患口腔癌（Oral Cancer Foundation, 2010），其中根據美國國家癌症研究所（Surveillance Epidemiology and End Results, SEER）統計資料庫預估 2010 年美國會有 36,540 位民眾（25,420 位男性與 11,120 位女性）被診斷罹患口腔癌，且約有 7,880 位民眾死於口腔癌（SEER, 2011），平均每小時有一人死於口腔癌，而這些確診新罹癌病患中僅約一半的患者存活期間達五年（ Oral Cancer Foundation, 2010）。口腔癌也一直是台灣十大癌症中罹病患者最年輕、成長速度最快的一個癌症，近 20 年來之發生率與死亡率已分別增加 4 倍與 2.3 倍（國民健康局，2010）。過去研究指出，大多數的國家由於男性較易有抽菸、飲用酒精、或是曝曬於太陽底下的生活習慣，以至於男性較女性易罹患口腔癌（Warnakulasuriya, 2010）。根據國民健康局統計 2008 年罹患口腔、口咽及下咽惡性腫瘤個案數不 3.

(16) 分性別共 5,781 人，其中男性 5,349 人、女性 432 人，佔全部惡性腫瘤發生個案數的 7.24%，且當年因口腔癌而死亡人數不分性別共 2,420 人，男性 2,261 人、女性 159 人，佔全體因惡性腫瘤死亡人數的 5.88%（國民健康局，2008）。此外，年齡也是一個顯著影響民眾罹患口腔癌的危險因子，過去針對蘇格蘭、丹麥、歐洲聯盟或是美國的研究皆顯示口腔癌病患的罹病年齡有年輕化的趨勢（Møller, 1989; Macfarlane, Boyle, & Scully, 1987; Macfarlane et al., 1994; Shiboski, Schmidt, & Jordan, 2005），而台灣罹患口腔癌或死於口腔癌的病患年齡層相較於美國也有較年輕化的趨勢，根據國民健康局統計 2008 年罹患口腔癌的男性病患年齡中位數 52 歲、女性 59 歲，而死於口腔癌的男性年齡中位數 55 歲、女性 67 歲（國民健康局，2008）；對照美國 SEER 統計資料庫顯示罹病年齡中位數 62 歲，死亡年齡中位數為 67 歲（SEER, 2011）。. 4.

(17) 二、. 口腔癌的治療. 頭頸部癌是指由嘴唇、鼻腔、聲帶等上呼吸道黏膜長的癌症，其中還包含副鼻竇與中耳。過去提及頭頸癌也會將鼻咽癌納入，但由於其病因、病程及治療方法與口腔癌、下咽癌、口咽癌、喉癌等其他頭頸部癌不同，因此目前提及之頭頸部癌通常不包含鼻咽癌。而根據國民健康局癌症登記分類中之口腔癌定義是指「依據國際癌症登記編碼（ICD-O-3）中發生在口腔及其鄰近解剖構造的惡性腫瘤」，亦即口腔及咽癌（ ICD-O-3: C00.0-C06.9, C09.0-C10.9, C12.9-C14.8 ）而不包含鼻咽癌（ Nasopharynx C11.0-C11.9），其亦等同於 ICD-9-CM code: 140, 141, 143-146, 148-149 與 A code: A08，本文所探討之口腔癌即以國民健康局定義之口腔癌為依據。口腔癌目前常見之治療方式包含手術治療、早期口腔癌的放射線治療、以及手術完之後施行的化學或放射線等輔助治療，目前也有專屬於頭頸部癌的標靶藥物治療，以下為常見之治療： 1.. 手術切除手術切除的目的在於移除腫瘤細胞或是整個器官，但是常因. 為癌細胞入侵蔓延到鄰近組織或遠端轉移而效果有限。雖然將主要的腫瘤經外科手術切除，但仍有些潛伏在腫瘤所生長的器官週遭的單一腫瘤細胞是無法被察覺的。隨著時間過去，又會重新生長成一個新的腫瘤，稱為癌症復發。為此，手術切除下的腫瘤需要經病理學家的檢視，以確定切下的腫瘤週遭都是正常組織，減少腫瘤切除不完全的機會。而現行口腔癌手術治療專科包含口腔外科與耳鼻喉科，除了切除原發腫瘤外，通常還會加上淋巴結廓清術，手術方式會依照 5.

(18) 腫瘤大小、位置及侵犯範圍不同而不同，有時候還需要搭配整形外科的技術以皮瓣修補顏面損傷。過去研究指出台灣不同期別之口腔癌病患於手術治療之後的五年存活率分別為第一期 75%、第二期 65.6%、第三期 49%以及第四期 30%（Lo et al., 2003）。 2.. 放射線治療放射線治療是利用具有穿透力的高能波光束或粒子光束來治. 療疾病，這些光束稱為放射線（台灣癌症防治網，2008）。而放射線治療俗稱「電療」，屬於局部性的療法，作用僅侷限在照射部位，高能量放射線可以將細胞殺死或阻止細胞繼續生長及分裂而達到治療的目的。常見的放射線治療方式有近接治療放射（Brachytherapy）、三度空間順型治療（3-dimensional conformal radiotherapy ）、強度調控放射治療（ intensity-modulated radiotherapy ）、影像導引放射治療（ image-guided radiotherapy, IGRT）、螺旋斷層放射治療（Tomotherapy）等。放射線治療可以單獨使用或是配合手術前後、化療前後合併使用，其除了可以類同外科手術治療早期 T1 局部性口腔癌外，也常見於外科手術之後的輔助性治療。過去研究指出對於罹患咽喉癌病患之器官保留最佳之治療方式為合併化學放射治療，雖然治療中副作用較多也較嚴重，但其保留器官比例卻明顯提高（Forastiere et al., 2003）。另外針對晚期 T4 下咽癌與咽喉癌病患，如果先做前導式化學治療並合併化學放射治療，不但可以保留器官又可提高存活率（ Nishimura et al., 2007； Kogashiwa et al., 2009）。 3.. 化學治療化學治療主要是利用化學藥物來控制癌細胞的生長，而這一 6.

(19) 類的藥物對生長較快速之細胞有殺傷的作用。化學治療的給藥方式有很多種，通分為口服、皮下注射、肌肉或靜脈注射等，其中以靜脈注射較為常見。由於化學藥物的種類有數十種之多，因此每一種藥物的副作用也不盡相同，不過大部份共通性之副作用有骨髓抑制，例如：血球的下降所導致的貧血、出血，甚至因白血球太低所致感染、發燒等。其它有脫髮、腸胃障礙（包括：口腔黏膜破皮、腹瀉、便祕）、嘔心或嘔吐、食慾不好及倦怠感等。而某些藥物會造成一些神經學上的症狀，例如：手腳麻木及四肢無力（台灣癌症登記學會，2008）。 4.. 標靶治療由於 90~95%頭頸部鱗狀細胞癌具高度表皮生長因子受體. （epidermal growth factor receptor, EGFP），而爾必得舒（Erbitux）等標靶治療則為針對癌症細胞表皮生長因子受體之單株抗體。不同於化學治療直接消滅局部細胞，標靶治療可以藉由阻斷癌症細胞表皮生長因子受體，阻止癌細胞持續擴大、侵襲及轉移，且由於其療程較化學治療溫和、副作用也較少，故適用於體力較差或是年紀較大的癌症病患。正常癌症在治療前必須作癌症分期，以便依照腫瘤治療準則找出最適當的治療方式。一般而言，早期癌症（第一、二期）應考慮以外科手術切除為主，若腫瘤還不大可以完全切除時，治療效果將更佳，而以放射治療或化學治療為輔。第四期癌症則以三種治療方法合併使用為宜，但是治療方式的先後順序應依腫瘤性質不同及團隊醫師的討論來決定，至於第三期癌症的治療其變化則較大(台灣癌症資訊全人關懷協會，2005)。. 7.

(20) 三、. 癌症多專科診療團隊. 趙祖怡（2002）曾指出，癌症的治療可分為四個目標，第一目標為消滅癌細胞，第二目標為保持原有器官功能，第三目標為維持病人原有的生活品質，第四目標為安寧照護。癌症的治療必須依病人的年齡、性別、疾病史的不同給予不同的治療方式，而且癌症的治療強調的是醫療團的的互相合作，而不單只是一個科別的治療，因此各國紛紛興起以跨團隊之多專科診療之方式診治癌症病患。英國衛生部門將多專科團隊診療（ Multidisciplinary Team, MDT）定義為「透過實地或是電子科技聚集一群不同次專科的健康照護人員，共同討論特定病患其疾病之診斷與治療方法」，其中口腔癌多專科診療團隊集結病理學家、放射科醫師、外科醫師、放射腫瘤科醫師、腫瘤內科醫師，甚至是牙科醫師、語言治療師、整形外科醫師與護理師，共同擬定以病人為中心之治療計畫。多專科診療團隊在各國行之有年，美國、德國、英國與澳洲等研究皆顯示，結合了外科醫師、腫瘤科醫師、放射科醫師、心理學家、復健師與營養師等相關人員之多專科診療團隊可改善癌症病患生活品質、降低醫療成本，並進而提高病患存活率（Licitra, Bossi, & Locati, 2006；Rummans et al., 2006；Gordon et al., 2005； Zorbas, Barraclough, Rainbird, Luxford, & Redman, 2003）。有鑑於此，台灣中央健康保險局為了提升癌症診療品質，於 2003 年 4 月起實施「癌症治療計畫諮詢規劃費」，推動癌症多專科診療團隊，強調以多科整合模式提供病人完整癌症治療計畫。台灣多專科診療團隊於病患罹病後便開始規劃癌症治療準備及後續治療評估之整體照護計畫。除了病患之病情、體能狀況及 8.

(21) 最適合病患之治療方式、治療建議、住院及門診追蹤配合度以及預後因子外，還涵蓋病患的心理調適、經濟、工作、信仰、家族等諮詢，以及情緒處理及引導。但僅限於病理診斷確定為癌症或復發之病人於治療完成時申報一次（健保局，2003）。而參與人員除醫師外，包含營養師、心理諮商、護理人員、復健人員、安寧照護或居家照護等人員（衛生署，2005）。. 9.

(22) 四、. 口腔癌的危險因子與影響存活之相關因素. 口腔癌的致病因子在東西方社會稍有不同，西方之致病因素包含酒精、抽菸以及口腔衛生不良導致，而東方的致病因素則多了嚼食檳榔（Chen et al., 1999；Thomas & MacLennan, 1992 ）；此外，低社經地位者有較高風險罹患口腔癌，其中根據研究結果顯示，相較於高社經地位者，低學歷者罹患口腔癌風險為 1.85 倍、職業類別屬低社經階層者為 1.84 倍、而低收入者罹患口腔癌風險為 2.41 倍（Conway et al., 2008; Llewwllyn et al., 2004; Llewwllyn, Johnson, & Warnakulasuriya, 2004）。而回顧過去研究影響口腔癌病患存活之相關因素之研究可以發現，性別對於口腔癌病患之存活影響無一致的研究結果，部分研究顯示性別對於口腔癌存活無顯著影響（Molina et al., 2008； Robert et al., 2010）；部分研究卻顯示男性口腔癌病患死亡風險較女性高（McLean et al., 2006；Goldberg et al., 1994）。另研究指出隨著病程發展、低社經地位、年齡增長與高風險的生活型態皆會導致口腔癌病患預後不佳（ Warnakulasuriya, 2010）。較富裕的病患以及較年輕的病患存活率較高（Mayne et al., 2009; Edwards & Jones, 1999; Warnakulasuriya, Mak, & Möller, 2007）；生活型態方面，過去研究指出抽菸、喝酒、與嚼食檳榔不僅為口腔癌致病因子也為其影響死亡之相關因素（ Chen et al., 1999），抽菸者罹癌死亡率為不抽菸者的 2.51 倍（Khuri et al., 2006），喝酒之口腔癌病患死亡風險為不喝酒病患的 2.7 倍（Mayne et al., 2009），而 Lo（2003）等人研究結果則指出，嚼食檳榔為最顯著影響口腔癌病人存活之因素。除了個人特質、社經地位與生活型態之外，常見影響口腔癌病患存活之重要因素包含癌症治療 10.

(23) 方式、腫瘤位置、型態與大小（Pericot et al., 2000）。此外，影響照護結果的常見因素還包含病人特性與健康照護提供者的特性，其中健康照護提供者的特性為影響健康照護結果的重要因素（Chaudhry, Goel, & Sawka, 2001），因為照護提供者的特性會影響醫師的治療行為和治療方式。 Luft, Bunker 和 Enthoven（1979）等人發現醫院或醫師服務量較高的醫院，其病人死亡率會降低。基於學習理論，服務量越高的醫師在每次的執業當中不斷累積照護經驗，進而減少醫療錯誤的機會，使病人的照護結果較佳，尤其外科病人照護結果與服務量之間的關係更是易見（許玉君，2003）。常見的影響醫院照護結果品質之因素包括醫院的結構特性，例如床數、是否有教學功能；醫師特性，如科別和認證狀態；以及醫療團隊的組織特性，如醫療團隊參加醫院決策的程度、透過委員會行使協調與控制的程度，醫師參加醫院決策的程度、醫療團隊開會次數、契約醫師的比例等特性越多，病人的標準化死亡率較低（Shortell & Logerfo, 1981）。在照護品質上，大部分的醫院對品質的管理仍著重在結構和過程面，例如護理人員的人力配置對健康照護品質的影響，對結果面的評估並不多。有些研究認為醫院權屬別之間的照護結果沒有差異，亦有研究指出營利性醫院提供服務的過程品質較非營利醫院佳，但因為營利性醫院處於競爭的環境下，以控制成本為本意，提供較少的醫療服務，使品質受到影響，導致營利性醫院的病人照護結果較非營利性醫院差。雖有研究者提出不同的營利狀態醫院，所提供的治療型態並沒有明顯的差異；但是，從營運效率和經濟面來看，醫院權屬別對醫療機構之管理確實是造成一些差異的，並影響不同權屬別的醫院 11.

(24) 之間提供照護服務過程中的行為差異，進而可能影響病人的照護結果（Irvin, 2000）。醫院權屬別對癌症病人的治療結果也有相當的討論，影響癌症病人照護結果常見的因素有癌症治療方式，而不同的治療方式包括手術、使用化學治療、荷爾蒙治療和化學治療，病人和照護提供者的特性皆會直接或間接影響癌症病人的照護結果，其中一個關鍵因素為機構與醫師的教學和學術狀態，因為教學醫院擁有較好的知識、技能與設備（Chaudhry et al.,2001）。呂庭輝（2004）的研究發現醫院服務量或醫師經驗越高，肝癌病人的醫療費用就越少，醫師服務量越高則肝癌病人的死亡率越低，其中發現公立醫院相對於非公立醫院（包含私立和法人醫院），醫院、醫師服務量及醫師年資對肝癌病人與術後死亡率的影響，非公立醫院的術後死亡率是公立醫院的兩倍以上，公立醫院的肝癌病人平均存活狀況都比非公立醫院的病人好。而健康狀態也為影響病人預後之重要因素，過往研究常以共病嚴重度衡量病人之健康情況，其多以 Charlson 發展出的 Charlson Comorbidity Index（CCI）為研究指標，CCI 為 Charlson 醫師為控制病患治療前與手術前合併症（Ccomorbid disease），避免病患處置前之合併症可能干擾治療效果，所發展的合併症嚴重度校正工具（吳肖琪，2004）。1984 年 Charlson 與其美國紐約州康乃爾醫學中心之同事，以位於紐約州立醫院接受治療之 604 位病患為研究對象，收集其病患基本特質、住院期間臨床特質及出院後併發症及死亡等，利用住院病例紀錄發展合併症嚴重度校正工具。其後利用 Kaplan 及 Feinstein 於 1962-1969 年，於耶魯 New Haven Hospital 所收集的 685 位乳癌婦女作為測試族群，評估測量 12.

(25) 工具之效度，發現此指標能有效控制病患處置前的差異，且能精準的估計術後的醫療手術結果（Charlson, 1987）。至 1992 年 Deyo 等人發現此指標僅能利用於臨床，但當時許多研究皆使用保險申報之資料庫，故發展出校正版的 CCI 值，此版本已成為最廣泛使用的病人風險校正工具（Deyo, 1992）。. 13.

(26) 五、. 文獻總結. 綜合上述文獻整理，口腔癌病人之性別、年齡、社經地位、多專科診療團隊、生活型態、健康狀態、醫療照護機構特性、醫師特性皆與癌症病患之預後有所相關。回顧過去文獻發現，癌症多專科診療政策實施後，少有研究探討其政策實施成效，且更未有研究以配對消弭病患加入多專科團隊診療之選擇性誤差後，比較其政策實施對於口腔癌病患存活影響，故本研究欲探討中央健康保險局實施多專科團隊診療是否可以提高口腔癌病患存活率。. 14.

(27) 第三章一、. 研究設計與方法. 研究流程. 文獻蒐集蒐集國內外相關文獻，瞭解口腔癌、多專科診療團隊、Propensity score matching 與存活分析等，並與臨床醫師討論口腔癌病患可能接受之相關治療其對應之申報醫令。. 階段一. 資料庫彙整利用國家衛生研究院所發行 1997~2007 年健保資料庫之 CD、DD、 OO、DO、ID 檔找出 2004~2007 年新罹口腔癌病患作為研究母群體，接著利用 Propensity score matching 以 1:2(8→1)找出研究對象。. 資料庫分析利用國家衛生研究院所發行 2003~2008 年健保資料庫之 CD、DD、 OO、DO、HOSB、HV、PER、ID 檔整理相關變項，接著進行描述性與推論性統計分析。. 研究結果與討論撰寫針對本研究所分析之結果以及彙整後之過去國內外相關文獻，進行研究結果與討論之撰寫。. 圖 3-1 研究流程圖 15. 階段二. 階段三. 階段四.

(28) 二、. 研究架構病患人口學特質. ＊病患性別＊病患罹病年齡＊病患投保金額＊病患投保地區都市化程度病患健康狀態＊疾病嚴重度(CCI) ＊是否有其他重大傷病病患治療方式純手術純化學治療純放射治療手術&化學治療手術&放射治療放射治療&化學治療手術&化學治療&放射治療治療醫院與主治醫師特質＊治療醫院層級別＊治療醫院權屬別＊主治醫師性別＊主治醫師年齡＊治療醫院前一年口腔癌服務量＊主治醫師前一年口腔癌服務量多專科診療團隊＊罹癌一年內是否加入多專科診療. 16. 口腔癌病患是否存活. ＊＊＊＊＊＊＊.

(29) 三、. 研究假設. 接受多專科診療團隊治療之口腔癌病患，死亡風險會比未接受多專科診療團隊之口腔癌病患低。. 四、. 研究對象. 本研究以 2004 年到 2007 年新罹患口腔癌之投保民眾 19,513 人為研究母群體，利用傾向分數（Propensity score）估算每位病患接受多專科團隊診療之機率，並利用其機率將有接受多專科診療之病患與未接受多專科診療之病患以 1:2 配對（Propensity score matching），取得研究對象 9,297 人（圖 3-2 為研究對象擷取流程圖）。新罹口腔癌之定義為當年度主診斷為口腔癌（ICD-9-CM code: 140,141,143,144,145,146,148,149；A code: A08）且於一年內有接受手術、化學治療或放射治療，並排除過去曾罹患過口腔癌患者；此外，由於本研究欲評估罹癌患者接受多專科治療與否之存活差異，因此排除確診後 30 天內死亡之末期癌症病人；而有無接受多專科診療以罹癌 365 天內，醫令代碼是否曾申報癌症治療計畫諮詢規劃費（47079B）為判斷依據。. 五、. 資料來源. 本研究採次級資料（Secondary data）分析，利用國家衛生研究院（National Health Research Institutes, NHRI）所發行 1997 年到 2008 年之全民健康保險研究資料庫（National Health Insurance Research Database）中的癌症特定主題檔進行分析。. 17.

(30) 由 1997-2008 年 CD 檔中找出主診斷為口腔癌 (140,141,143,144,145,146,148,149,A08)者. 97,389 人. 由 1997-2008 年 DD 檔中找出主診斷為口腔癌(140,141,143,144,145,146,148,149)者. 48,274 人. 曾經接受過積極治療者 (外科手術、化學治療、放射治療與其他治療). 57,211 人. CD、DD 歸人 →99,193 人. (1) 外科手術：49,889 人 (2) 化學治療：20,623 人 (3) 放射治療：35,242 人 (4) 其他治療：64 人. 註：其他治療包含加熱治療、冷凍治療、光動力療法. 排除條件： (1) 緩和治療(加護病床、呼吸治療與安寧照護)早於積極治療者：1,362 人 (2) 確診後 30 天內退保且至觀察截止未再納保者：436 人 (3) 2004 年以前罹患口腔癌病患：30,866 人 (4) 2008 年罹患口腔癌病患：4,972 人 (5) 主要治療醫院層級別為基層診所：55 人 (6) 治療方式僅含其他治療：7 人(皆為未納入多專科診療團隊). 2004-2007 年新罹口腔癌病患人數(區分為罹癌 365 天內是否有加入多專科診療團隊)：罹癌年 Total MDT Non-MDT 罹癌年 Total MDT 2004 年 2006 年 4,577 680 3,897 5,032 879 2005 年 2007 年 4,613 938 3,675 5,291 1,040 未加入多專科團隊診療：15,976 人：加入多專科團隊診療：3,537 人. Non-MDT 4,153 4,251. 2004-2007 年新罹口腔癌病患利用 propensity score 以 1:2(8→1)配對：罹癌年罹癌年 MDT Non-MDT MDT Non-MDT 2004 年 2006 年 618 1,236 795 1,590 2005 年 2007 年 730 1,460 956 1,912 研究對象：9,297 人(MC：3,099 人；Non-MC：6,198 人). 圖 3-2 研究對象擷取流程圖 18.

(31) 六、. 變項操作型定義. 變項名稱. 操作型定義. 屬性. 自變項病患人口學特質病患性別. 男性、女性. 類別. 病患罹病年齡. 病患罹癌之年齡. 連續. 病患投保金額. 依附人口、≤17,280 元、17,281~22,800 元、 22,801~28,800 元、28,801~36,300 元、 36,301~45,800 元、45,801~57,800 元、. 序位. 57,801~72,800 元、≥72,801 元病患投保地區. 以劉介宇等人於 2006 年訂定的都市化程. /治療醫院地區. 度為劃分依據（1 級都市化程度最高；7. 都市化程度. 級最低），並將其併組分為第 1 級、第 2&3. 序位. 級、第 4&5 級、第 6&7 級病患健康狀態疾病嚴重度（CCI）. 以 Charlson Comorbidity Index 計算罹癌前後一年（死亡前）之共病分數，分為≤3 分、序位 4~6 分、7~9 分、10~12 分、≥13 分. 是否具其他重大. 罹癌前（死亡前）有無因其他病症領有重. 傷病. 大傷病卡，分為有、無. 類別. 病患治療方式治療方式. 將病患罹癌一年內接受之治療分為純手術、純放射治療、純化學治療、手術&放射治療、手術&化學治療、放射&化學治療、手術&放射&化學治療 19. 類別.

(32) 變項操作行定義(續) 變項名稱. 操作型定義. 屬性. 治療醫院與主治醫師特質治療醫院層級別. 以病患治療口腔癌所在之醫療機構區分為醫學中心、區域醫院、地區醫院. 治療醫院權屬別. 以病患治療口腔癌所在之醫療機構區分為公立、私立（含法人）. 主治醫師性別. 病患治療口腔癌之醫師定義為主治醫師，區分其為男性、女性. 主治醫師年齡. 類別. 類別. 類別. 病患治療口腔癌之醫師定義為主治醫師，將年齡分為≤34 歲、35~44 歲、45~54 歲、序位 55~64 歲、≥65 歲. 治療醫院口腔癌. 治療醫院於病患罹癌前一年治療口腔癌病. 服務量. 類別患量，並利用四分位差之 Q（亦即中位數） 2 區分為高、低. 主治醫師口腔癌. 主治醫師於病患罹癌前一年治療口腔癌病. 服務量. 類別患量，並利用四分位差之 Q（亦即中位數） 2 區分為高、低. 多專科診療團隊多專科診療團隊. 罹癌一年內是否申報癌症治療計畫諮詢規劃費（47079B），區分為有、無. 類別. 依變項口腔癌病患是否. 觀察病患至 2008 年底是否退保且不再加. 存活. 保，將其定義為死亡，反之則為存活 20. 類別.

(33) 七、. 分析方法. 本研究屬回溯性（Retrospective）、縱貫性（Longitudinal）的世代研究（Cohort study），利用 SAS9.1.3 版進行次級資料之處理及統計分析。首先利用卡方檢定（Chi-square test）分析有無加入多專科診療團隊之研究母群體其病患人口學特質（性別、年齡）、病患健康狀態（罹癌前後一年疾病嚴重度、罹癌前是否有其他重大傷病）、主要治療醫院與主治醫師特性（地區都市化程度、治療方式、治療醫院層級別、治療醫院權屬別、主治醫師性別、主治醫師年齡、罹癌前一年治療醫院口腔癌年服務量、罹癌前一年主治醫師年口腔癌服務量）是否有所差異。為了避免加入多專科團隊診療有選擇性誤差（Selection bias），所以將以傾向分數配對（Propensity score matching）消弭選擇性誤差，以羅吉斯迴歸（Logistic regression）建立模型，自變項為上述卡方檢定（Chi-square test）有顯著差異之變項，依變項則為是否加入多專科團隊診療，計算出每位病人加入多專科團隊診療的機率。而後利用其機率進行 1:2 配對（Propensity score matching）取得研究對象，再利用卡方檢定檢測是否加入多專科診療團隊之病患其上述提及之變項是否仍有所差異。取得研究對象後，首先分別針對存活與否之病患人口學特質、病患健康狀態、病患治療方式、治療醫院與主治醫師特性與罹癌一年內是否加入多專科診療等特質，分析其人數與百分比。接著利用卡方檢定（Chi-square test）比較不同病患人口學特質、病患健康狀態、病患治療方式、治療醫院與主治醫師特性與罹癌一年內是否加入多專科診療等，與病患至觀察截止存活與否是 21.

(34) 否有所差異。最後以對比涉險模式（Cox proportional hazards model）分析研究對象在控制相關變項後，以周為單位，觀察罹癌一年內有無加入多專科診療團隊之口腔癌病患之存活相對風險，若罹癌至 2008 年間退保且未再納保則定義為死亡（event）、反之至 2008 年底仍在保者定義為存活（censored），其中自變項為病患人口學特質、病患健康狀態、病患治療方式、治療醫院與主治醫師特性與罹癌一年內是否加入多專科診療；依變項則為存活與否。同時並以調整後的存活曲線（Adjusted survival curve）描繪在控制相關變項下，有無納入多專科診療團隊其存活曲線。. 22.

(35) 第四章一、. 結果. 配對前口腔癌病患特質. 由表 4-1 可見，在尚未配對之前有加入多專科診療團隊與沒有加入之口腔癌病患在性別、罹病年齡、治療地區都市化程度、疾病嚴重度、是否具重大傷病、治療方式、治療醫院層級別、治療醫院權屬別、主治醫師性別、主治醫師年齡、治療醫院與主治醫師口腔癌服務量皆呈顯著差異（P<0.05）。病患特質方面，男性加入多專科診療之比例較女性高（男性 18.65%、女性 12.96%），罹病年齡介於 35~54 之病患相較於其他年齡組有較高比例加入多專科診療，治療醫院都市化程度越高地區加入比例越高；疾病嚴重度越高以及具重大傷病等健康狀況較差之病患加入多專科診療團隊之比例也較高。不同治療方式其加入多專科診療之比例也顯著不同，病患治療醫院屬區域醫院者（22.82%）或是公立醫院（21.36%）者皆有較高比例加入多專科診療，主治醫師為女性（21.18%）或是 65 歲以上之醫師（19.74%）之病人加入比例也較高。而在服務量方面，病患治療醫院其過去治療口腔癌病患屬低服務量（20.03%）以及主治醫師過去治療口腔癌病患屬低服務量者（18.89%）其病人加入多專科診療團隊的比例皆較高（表 4-1）。. 23.

(36) 二、. 影響口腔癌病患加入多專科診療團隊之相關因素. 由於是否加入多專科團隊診療之病患特質顯著不同，本研究為了避免選擇性誤差，利用羅吉斯迴歸探討影響口腔癌病患是否加入多專科診療團隊之影響因素（表 4-2），並估算每位口腔癌病患加入多專科診療團隊之機率，利用傾向分數配對法（Propensity score matching）以 1:2 配對取得有加入多專科診療之病人 3,099 位、未加入多專科診療之病人 6,198 位，研究對象共 9,297 人。由表 4-2 可以發現男性加入多專科診療的機率較女性高（Odds ratio (OR)= 1.34; 95% Confident interval (CI): 1.16-1.55），罹病年齡越低者加入機率也越高（OR= 0.95; 95% CI: 0.92-0.98），相較於治療醫院都市化程度在第 1 級的口腔癌病患，第 2&3 級之病患加入多專科之機率高了 1.32 倍（95% CI: 1.20-1.45），第 4 級以後隨著都市化程度越低則加入多專科之機率也越低；健康狀態方面，疾病嚴重度越高加入多專科診療團隊機率越低（OR 由 0.87 到 0.83），具重大傷病之病患加入機率為沒有重大傷病之病患的 1.29 倍（95% CI: 1.10-1.51）；癌症治療方式中，不同治療方式其加入多專科診療之機率也不同，其中以同時採用「手術與放射治療與化學治療」多樣治療方式之病患加入多專科診療之機率最高，為純手術治療之病患的 2.72 倍（95% CI: 2.45-3.03）；而治療醫院為區域院之病患加入多專科診療之機率顯著高於在醫學中心治療之病患 1.21 倍（95% CI: 1.08-1.35）；在公立醫院治療之病患加入機率為在私立醫院治療病患的 2.74 倍（95% CI: 2.45-3.07）；主治醫師若為男性其病人加入多專科診療之機率顯著較低（OR= 0.78; 95% CI: 0.68-0.90），而主治醫師年齡越高者，病人加入多專科診療之機率也越高，此外，醫院屬高口腔癌服務量其病患加入多專 24.

(37) 科機率較低（OR= 0.86; 95% CI: 0.78-0.94），但主治醫師屬高口腔癌服務量之病患加入多專科診療機率卻較高（OR= 1.13; 95% CI: 1.03-1.24）。. 25.

(38) 三、. 配對後口腔癌病患特質. 取得研究對象後以卡方檢定檢測有無加入多專科診療者其特性是否仍存在差異（表 4-1），結果顯示配對之後有加入多專科診療團隊與沒有加入之口腔癌病患在性別、罹病年齡、治療醫院都市化程度、疾病嚴重度、是否具重大傷病、治療方式、治療醫院層級別、治療醫院權屬別、主治醫師性別、主治醫師年齡、治療醫院與主治醫師口腔癌服務量皆未達統計上顯著差異（P>0.05）。由表 4-1 可見，有加入多專科團隊診療與沒有加入之口腔癌病患經由 1:2 配對後，男性占了 93.21%，45~64 歲病人占了 58.85%，有 80.41%之病患投保金額少於 22,800 元，其中 18.57%屬於依附人口，而病患投保地區都市化程度則以第 2&3 級占多數（46.83%）；病人健康狀態方面，疾病嚴重度 12 分以上者僅占 0.94%，多數落在 3 分以下（38.23%），而有重大傷病者占了 94.32%；病患治療方式以純手術（26.49%）、手術與放射治療（29.30%）、以及手術與化學與放射治療（35.20%）占多數；病患治療醫院多為醫學中心（70.71%）與公立醫院（82.36%），主治醫師男性占了 92.97%，且年齡多為 35~44 歲（44.33%），而不論是醫院或醫師其口腔癌高年服務量與低年服務量之差距皆不大。. 26.

(39) 四、. 口腔癌病患是否加入多專科診療存活雙變項分析. 以配對消弭選擇性誤差取得研究對象後，利用卡方檢定檢測病患特質與存活是否有所差異，表 4-3 顯示病患性別、罹病年齡、投保金額、投保地區都市化程度、疾病嚴重度、是否具重大傷病、治療方式、治療醫院層級別與權屬別、主治醫師年齡、治療醫院與主治醫師口腔癌病患年服務量以及病患是否有加入多專科團隊診療等皆達顯著差異（P<0.05）。男性死亡比例較女性高（42.48% vs. 32.49%），罹癌年齡越大者死亡比例越高，其中 65~74 歲罹癌死亡比例約 48.47%，而 75 歲以上罹癌患者死亡比例高達 61.00%，在社經地位方面，投保金額越高或是投保地區都市化程度越高者其死亡比例越低。病患疾病嚴重度越高死亡比例越高，且具重大傷病者死亡比例較沒有者高（54.11% vs. 39.79%）；不同治療方式之存活比例達顯著差異，而治療醫院層級越高者其死亡比例越低，公立醫院（42.76%）死亡比例較私立醫院高（37.32%）；主治醫師年齡與病患存活沒有呈現一定趨勢，但 55~64 歲（47.56%）以及 35~44 歲（46.66%）之醫師所治療之病患死亡比例較高；服務量方面，不論是低服務量治療醫院（46.18%）或是低服務量主治醫師（48.54%）其治療病患死亡比例皆較高。另外，病人有加入多專科團隊診療者其（39.69%）死亡比例較未加入之病患（42.85%）低。. 27.

(40) 五、. 影響口腔癌病患存活之相對風險因素. 接著以對比涉險模式（Cox proportional hazards model）分析研究對象在控制相關變項後，以周為單位，觀察罹癌一年內有無加入多專科診療團隊之口腔癌病患之存活相對風險與影響存活之相關因素。由表 4-4 可以發現，有加入多專科診療團隊之口腔癌病患死亡風險為沒有加入的 0.84 倍（95% CI: 0.78-0.90），且圖 4-1 描繪了控制相關變項後，有加入多專科診療以及沒有加入多專科診療之口腔癌病人存活曲線。而男性死亡風險較女性高（HR= 1.20; 95% CI: 1.04-1.38），罹癌年齡越大之病人死亡風險越大，65~74 歲（HR= 3.61; 95% CI: 1.16-11.27）以及 75 歲以上（HR= 5.60; 95% CI: 1.79-17.52）病患死亡風險顯著高於 24 歲以下病患；投保金額則呈現投保金額越高之病患死亡風險越低（HR 值由 0.86 到 0.40）；病人健康狀態方面，疾病嚴重度越高則死亡風險顯著越高（HR 值由 1.53 到 3.91），具重大傷病的死亡風險為不具重大傷病的 1.22 倍（ 95% CI: 1.12-1.33）。合併放射治療死亡風險為 2.33 倍（95% CI: 2.05-2.65），僅化學治療者為 3.04 倍（95% CI: 1.83-5.04），僅放射治療者為 3.40 倍（95% CI: 2.84-4.07），手術合併化學治療為 3.97 倍（95% CI: 3.24-4.87），放射合併化學治療為 4.12 倍（95% CI: 3.25-5.22），而同時進行手術、化學合併放射治療者死亡風險最高（HR= 4.43; 95% CI: 3.92-5.02）；病患治療醫院層級別中，於區域醫院治療之病患死亡風險顯著低於在醫學中心治療之病患（HR= 0.91; 95% CI: 0.84-0.98），而在公立醫院治療之病患死亡風險為在私立醫院治療之病患的 1.25 倍（95% CI: 1.14-1.37）；主治醫師年齡落在 55~64 28.

(41) 歲其治療之病患死亡風險為 34 歲以下醫師之病患的 1.17 倍（95% CI: 1.00-1.37）。另外，相較於低年服務量的醫院或是主治醫師，高年服務量的醫院（HR= 0.89; 95% CI: 0.82-0.96）或是主治醫師（HR= 0.79; 95% CI: 0.73-0.86），其病患的死亡風險皆較低（表 4-4）。. 29.

(42) 第五章一、. 討論. 多專科診療團隊對口腔癌病患存活之影響. 過去研究皆指出多專科診療團隊對提升癌症病人存活率確有成效，但是病患是否加入多專科診療團隊為醫師評估病患狀態後決定，由表 4-2 可知病患個人特質（性別、罹病年齡）、病患健康狀態（疾病嚴重度、罹癌前是否具其他重大傷病）、治療方式、治療醫院特質（醫院所在地都市化程度、醫院層級別、醫院權屬別）皆為影響口腔癌病人是否加入多專科診療團隊之相關因素。本研究為了消弭病患加入多專科診療團隊之干擾因子，採以傾向分數配對法降低選擇性誤差後可得知，加入多專科診療團隊之口腔癌病患死亡風險為沒有加入者的 0.84 倍（表 4-4），表示在控制相關干擾因子下，有加入多專科診療團隊之口腔癌病患死亡率顯著低於未加入之病患，意即台灣實施多專科診療團隊確實可提高口腔癌病患存活率。其與過去諸多探討多專科診療團隊對於其他癌症存活率之結果相符合，顯示多專科診療團隊確可提高癌症病患存活率（Licitra, Bossi, & Locati, 2006；Rummans et al., 2006； Gordon et al., 2005；Zorbas, Barraclough, Rainbird, Luxford, & Redman, 2003）。過去研究中 Tripathy（2003）研究結果顯示多專科診療團隊可降低女性乳癌死亡率、促進生活品質並降低健康照護成本。Junor, Hold, 與 Gillis（1994）針對 533 位蘇格蘭卵巢癌的病患研究結果可知多專科診療團隊的確可以顯著提升存活率；而另一份蘇格蘭非小細胞肺癌的研究結果表示採行多專科診療團隊後，病患存活由 3.2 個月提升至 6.6 個月（Forrest et al., 2005）。本研究為了比較有無配對之結果差異，進一步以 Cox proportional hazards model 分析未配對之口腔癌病患其是否加入 30.

(43) 多專科診療團隊之存活差異（見表 5-1），研究結果顯示若未加以控制加入多專科團隊干擾因子，未經配對而直接比較是否加入多專科診療團隊之口腔癌病患存活風險差異，有加入之口腔癌病患之死亡風險為未加入者的 0.79 倍（95% CI: 0.74-0.84），但是經由配對控制干擾因子的研究結果中加入多專科診療團隊之口腔癌病患死亡風險為未加入者之 0.84 倍。而由本研究結果（表 5-2）可知未配對前有加入多專科診療之病患具重大傷病比例較低（有加入 vs.未加入：12.69% vs. 17.16%），表示未配對前，加入多專科診療之口腔癌病患有較多為健康狀態相對較佳之病患。推測其亦為影響配對前後之是否加入多專科診療存活風險差異之因素，因此，本研究以配對控制有無加入多專科診療病患之特質與健康狀況後，比較兩組之存活差異更加準確。此外，為了探討健保局實施多專科診療團隊對於病患不同特性之影響差異，本研究進一步將研究對象依罹病年齡分為≤54 歲、 55~64 歲、65~74 歲以及≥75 歲四群，比較多專科診療團隊對於不同罹病年齡病患之成效是否有所差異，描繪此四群民眾有無加入多專科診療之存活曲線（見圖 5-1），結果顯示隨著病患罹病年齡增加，有加入多專科診療與沒有加入之口腔癌病患存活率差距隨之增加（HR 依序為 0.90、0.81、0.75、0.65; P-value: <0.05），意即多專科診療團隊對於年齡越大之病患影響越顯著。本研究另進一步將研究對象區分為 CCI ≤ 3、4 ≤ CCI ≤ 6 與 CCI ≥ 7 三群，分別比較多專科診療團隊對於病患共病嚴重度不同時之影響是否有所差異，繪製此三群病患有無加入多專科診療團隊之存活曲線（見圖 5-2），結果發現隨著疾病嚴重度加重，有加入多專科診療團隊與沒有加入之口腔癌病患存活率差距也隨之縮小（HR 分別為 0.68、 31.

(44) 0.74、0.89; P-value: <0.05），表示多專科診療團隊之實施對於病患共病嚴重度較低者影響較顯著。而本研究另將研究對象分為有無重大傷病兩群（圖 5-3），結果顯示具重大傷病者其有無加入多專科診療團隊未達顯著差異，但是對於不具重大傷病之病患，加入多專科診療團隊其死亡風險顯著低於未加入者（HR= 0.83; 95% CI: 0.77-0.89），表示多專科診療對於不具重大傷病之健康狀態較佳之病患影響較顯著。最後，本研究將不同治療方式之口腔癌病人分群，繪製其是否加入多專科診療團隊之存活曲線差異（圖 5-4），由曲線圖可見，採「放射合併化學治療」（ HR= 0.44; 95% CI: 0.25-0.75）或是「純手術治療」（HR= 0.58; 95% CI: 0.44-0.76）之病患其加入多專科診療之死亡風險顯著低於未加入者；而採「手術合併化學與放射治療」之較末期口腔癌病人其死亡風險與未加入之病患無顯著差異（HR= 0.92; 95% CI: 0.83-1.01），意即多專科診療團隊對於健康狀態較佳或是較初期之癌症病患成效較佳。. 32.

(45) 二、. 影響口腔癌病患存活之其他相關因素. 由本研究結果發現是否加入多專科診療團隊、個人特質（性別、罹病年齡）、社經地位（投保金額）、健康狀態（疾病嚴重度、是否具重大傷病）、治療方式以及醫院與醫師屬性（醫院層級別與屬性別、醫師年齡、醫院與醫師服務量）皆為影響口腔癌病患存活之相關因素（表 4-4）。過去研究口腔癌病患性別對於存活影響雖未有一致結論，部分研究表示無顯著影響（Molina et al., 2008；Robert et al., 2010），部分研究支持男性死亡風險高（McLean et al., 2006；Goldberg et al., 1994），但是本研究結果發現在配對並控制相關變項後，男性死亡風險顯著高於女性（HR= 1.20; 95% CI: 1.04-1.38）。而本研究結果顯示隨著罹病年齡升高，死亡風險也隨之升高（HR 由 2.64 升至 5.60）；隨著所得（即投保金額）升高，病患死亡風險顯著降低（HR 由 0.86 降至 0.40），其與過去研究指出低社經地位與年齡增長會導致口腔癌病患預後不佳（Warnakulasuriya, 2010），而較富裕的病患以及較年輕的病患存活率較高（Mayne et al., 2009; Edwards & Jones, 1999; Warnakulasuriya, Mak, & Möller, 2007）之結果相符合。此外，本研究顯示疾病嚴重度越高或是具重大傷病之口腔癌病患其死亡風險越高，且採「手術合併化學與放射治療」之較末期口腔癌病人死亡風險較高（表 4-4）；若進一步分析發現多專科診療團隊對於採取「手術合併化學與放射治療」之口腔癌病患影響較不顯著（圖 5-4），原因除了因為健康狀態較差之末期癌症病患死亡率較高之外，推測現行醫療院所各專科對於「手術合併化學與放射治療」之診治過程及治療成效，應有進一步努力之空間。 33.

(46) 過去研究發現公立醫院相對於非公立醫院（包含私立和法人醫院），醫院、醫師服務量及醫師年資對肝癌病人與術後死亡率的影響，非公立醫院的術後死亡率是公立醫院的兩倍以上，公立醫院的肝癌病人平均存活狀況都比非公立醫院的病人好（呂庭輝， 2004）。而本研究分析可知，於公立醫院治療之病人其死亡風險與非公立醫院治療之病人相比較高（HR= 1.25; 95% CI: 1.14-1.37），與過去研究結果不同，是否與癌症別有關，有待後續研究進一步探討。而過去少有研究探討醫師年齡與病患存活率，本研究結果顯示醫師年齡對口腔癌病患存活率無明顯影響，僅 55-64 歲醫師之病患其死亡風險略高於 34 歲以下之醫師所診治之病患。而本研究結果顯示不論是高服務量之醫院或是醫師，其診治之病患死亡風險皆較低，許玉君（2003）研究指出，由於學習理論導致服務量越高的醫師在每次的執業當中不斷累積照護經驗，進而減少醫療錯誤的機會，使病人的照護結果較佳，尤其外科病人照護結果與服務量之間的關係更是易見。其與 Luft, Bunker 和 Enthoven（1979）等人研究結果發現醫院或醫師服務量較高的醫院，其病人死亡率會降低相符合，表示高服務量之醫院或醫師其診治之口腔癌病患死亡風險確實會較低。. 34.

(47) 第六章一、. 結論與建議. 結論. 口腔癌一直為世界各國重視之議題，過去許多研究探討口腔癌的致病因子或是分別針對手術、化學治療、放射治療等不同治療方式對於病患存活之影響，未有深入比較口腔癌病患加入多專科診療團隊是否對其存活產生影響。而由本研究結果可知影響病患是否加入多專科診療團隊之相關因素眾多，若未控制相關干擾因素而直接比較是否加入多專科診療之病患其死亡風險，將使分析結果存在誤差，因此，本研究利用傾向分數配對，消弭加入多專科診療之選擇性誤差，使得有加入多專科與未加入之兩群病患其特質一致，經由配對比較後發現加入多專科診療之病患其死亡風險顯著低於未加入之病患。且藉由研究結果可知影響口腔癌病患存活之因素包含是否加入多專科診療團隊、個人特質（性別、罹病年齡）、社經地位（投保金額）、健康狀態（疾病嚴重度、是否具重大傷病）、治療方式以及醫院與醫師屬性（醫院層級別與屬性別、醫師年齡、醫院與醫師服務量）。此外，多專科診療團隊之政策對於罹病年齡較大、疾病嚴重度較輕、未具重大傷病、以及採取放射合併化學治療或是純外科手術治療之健康狀態較佳、癌症期別較初期之病患其影響較顯著。. 35.

(48) 二、. 建議. 由分析結果可知現行政策實施下，病患加入多專科診療團隊與否存在許多影響因素，但是由本研究可得知多專科診療團隊之政策實施確實可以提高口腔癌病患存活率。此外，多專科診療團隊對於年齡較高、健康狀態較佳或是癌症較初期之口腔癌病患影響較顯著。因此，建議醫療院所應針對此類型之病患建議其以多專科診療之模式進行診治，除此之外，應降低其餘影響口腔癌病患加入多專科診療團隊之因素，盡量讓每位病患能加入多專科診療團隊。. 36.

(49) 三、研究限制由於本研究是以健保資料庫進行分析探討，僅能以該資料庫所涵蓋病患之就醫資料推估其健康狀態，對於過去研究指出亦會影響口腔癌病患預後之相關因素（例如生活型態、家族遺傳病史、癌症期別）將無法納入控制分析。. 37.

(50) 表 4-1. PSM 前後各變項與是否加入多專科團隊之雙變項分析配對前以 1:2 配對後變項名稱未加入多專科加入多專科加入多專科配對後總數未加入多專科 P-value P-value 個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比性別 <0.001 0.423 女性 1558 87.04 232 12.96 631 6.79 411 65.13 220 34.87 男性 14417 81.35 3305 18.65 8666 93.21 5787 66.78 2879 33.22 ─ ─ ─ ─ ─ 遺漏值 1 0 0 0 0 罹病年齡 <0.001 0.354 ≤24 歲 175 84.54 32 15.46 88 0.95 62 70.45 26 29.55 25~34 歲 542 82.00 119 18.00 320 3.44 218 68.13 102 31.88 35~44 歲 3021 80.26 743 19.74 1845 19.85 1245 67.48 600 32.52 45~54 歲 5345 80.57 1289 19.43 3381 36.37 2252 66.61 1129 33.39 55~64 歲 3595 82.44 766 17.56 2090 22.48 1397 66.84 693 33.16 65~74 歲 2198 84.64 399 15.36 1114 11.98 741 66.52 373 33.48 ≥75 歲 1100 85.34 189 14.66 459 4.94 283 61.66 176 38.34 平均年齡 (M, SD) 54.05 12.42 52.79 11.80 106 1.14 52.89 11.70 53.29 11.88 投保金額 0.369 0.562 依附人口 3089 82.35 662 17.65 1726 18.57 1124 65.12 602 34.88 ≤17,280 元 3562 82.53 754 17.47 2056 22.11 1403 68.24 653 31.76 17,281~22,800 元 6206 81.41 1417 18.59 3694 39.73 2464 66.70 1230 33.30 22,801~28,800 元 962 80.23 237 19.77 587 6.31 380 64.74 207 35.26 28,801~36,300 元 707 82.40 151 17.60 412 4.43 283 68.69 129 31.31 36,301~45,800 元 917 81.01 215 18.99 545 5.86 356 65.32 189 34.68 38.

(51) 表 4-1. PSM 前後各變項與是否加入多專科團隊之雙變項分析 (續) 配對前以 1:2 配對後變項名稱未加入多專科加入多專科配對後總數未加入多專科加入多專科 P-value P-value 個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比 45,801~57,800 元 228 82.61 48 17.39 126 1.36 85 67.46 41 32.54 57,801~72,800 元 197 85.65 33 14.35 90 0.97 60 66.67 30 33.33 ≥72,801 元 108 84.38 20 15.63 61 0.66 43 70.49 18 29.51 投保地區都市化程度 0.094 0.010 第1級 3754 81.47 854 18.53 2086 22.44 1339 64.19 747 35.81 第 2&3 級 7269 81.63 1636 18.37 4354 46.83 2921 67.09 1433 32.91 第 4&5 級 3019 81.73 675 18.27 1762 18.95 1172 66.52 590 33.48 第 6&7 級 1793 83.82 346 16.18 1028 11.06 720 70.04 308 29.96 ─ ─ ─ ─ 遺漏值 141 26 67 0.72 46 21 治療地區都市化程度 <0.001 0.544 第1級 7327 82.49 1555 17.51 4330 46.57 2899 66.95 1431 33.05 第 2&3 級 6991 81.06 1634 18.94 3978 42.79 2651 66.64 1327 33.36 第 4&5 級 1536 81.75 343 18.25 967 10.40 631 65.25 336 34.75 第 6&7 級 122 96.06 5 3.94 22 0.24 17 77.27 5 22.73 疾病嚴重度 (CCI) <0.001 0.651 ≤3 6722 83.09 1368 16.91 3554 38.23 2391 67.28 1163 32.72 4~6 2767 83.19 559 16.81 1567 16.85 1058 67.52 509 32.48 7~9 4099 80.14 1016 19.86 2643 28.43 1741 65.87 902 34.13 10~12 2242 80.27 551 19.73 1446 15.55 950 65.70 496 34.30 ≥13 146 77.25 43 22.75 87 0.94 58 66.67 29 33.33 39.

(52) 表 4-1. PSM 前後各變項與是否加入多專科團隊之雙變項分析 (續) 配對前以 1:2 配對後變項名稱未加入多專科加入多專科配對後總數未加入多專科加入多專科 P-value P-value 個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比是否具其他重大傷病 <0.001 0.141 沒有 1210 85.63 203 14.37 528 5.68 336 63.64 192 36.36 是 14766 81.58 3334 18.42 8769 94.32 5862 66.85 2907 33.15 治療方式 <0.001 0.783 手術 6458 88.86 810 11.14 2463 26.49 1653 67.11 810 32.89 放射治療 589 79.81 149 20.19 381 4.10 242 63.52 139 36.48 化學治療 132 92.96 10 7.04 28 0.30 18 64.29 10 35.71 手術&放射治療 3549 76.87 1068 23.13 2724 29.30 1813 66.56 911 33.44 手術&化學治療 760 89.62 88 10.38 256 2.75 168 65.63 88 34.38 放射&化學治療 303 81.45 69 18.55 172 1.85 109 63.37 63 36.63 手術&放射&化學治療 4185 75.71 1343 24.29 3273 35.20 2195 67.06 1078 32.94 治療醫院層級別 <0.001 0.901 醫學中心 11756 83.48 2326 16.52 6574 70.71 4392 66.81 2182 33.19 區域醫院 3934 77.18 1163 22.82 2612 28.10 1732 66.31 880 33.69 地區醫院 286 85.63 48 14.37 111 1.19 74 66.67 37 33.33 治療醫院權屬別 <0.001 0.308 私立 4901 90.26 529 9.74 1640 17.64 1111 67.74 529 32.26 公立 11075 78.64 3008 21.36 7657 82.36 5087 66.44 2570 33.56 主治醫師性別 0.002 0.222 女性 1113 78.82 299 21.18 653 7.02 450 68.91 203 31.09 40.

(53) 表 4-1. PSM 前後各變項與是否加入多專科團隊之雙變項分析 (續) 配對前以 1:2 配對後變項名稱未加入多專科加入多專科配對後總數未加入多專科加入多專科 P-value P-value 個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比個數百分比男性 14861 82.11 3238 17.89 8643 92.97 5747 66.49 2896 33.51 ─ ─ ─ ─ 遺漏值 2 0 1 0.01 1 0 主治醫師年齡 <0.001 0.158 ≤34 歲 2327 83.95 445 16.05 1295 13.93 872 67.34 423 32.66 35~44 歲 6779 80.43 1649 19.57 4121 44.33 2717 65.93 1404 34.07 45~54 歲 5565 82.81 1155 17.19 3246 34.91 2204 67.90 1042 32.10 55~64 歲 1244 82.00 273 18.00 595 6.40 377 63.36 218 36.64 ≥65 歲 61 80.26 15 19.74 40 0.43 28 70.00 12 30.00 平均年齡 (M, SD) ─ ─ 43.30 43.42 7.87 43.05 8.91 7.60 42.78 9.07 治療醫院口腔癌服務量 <0.001 0.719 低服務量(≤902 人) 7831 79.97 1961 20.03 5020 54.00 3338 66.49 1682 33.51 高服務量(>902 人) 8145 83.79 1576 16.21 4277 46.00 2860 66.87 1417 33.13 主治醫師口腔癌服務量 0.005 0 0.00 0.623 低服務量(≤113 人) 8088 81.11 1884 18.89 4825 51.90 3205 66.42 1620 33.58 高服務量(>113 人) 7888 82.67 1653 17.33 4472 48.10 2993 66.93 1479 33.07. 41.

(54) 表 4-2. 影響口腔癌病患是否加入多專科診療團隊之因素變項名稱 OR 95%CI P-value 性別女性 (參考組) 男性 1.34 1.155 1.553 <0.001 罹病年齡罹病年齡 0.95 0.923 0.983 0.002 治療醫院都市化程度第 1 級 (參考組) 第 2&3 級 1.32 1.201 1.453 <0.001 第 4&5 級 0.75 0.633 0.885 0.001 第 6&7 級 0.23 0.089 0.610 0.003 疾病嚴重度 (CCI) ≤3 (參考組) 4~6 0.87 0.778 0.976 0.018 7~9 0.86 0.782 0.954 0.004 10~12 0.83 0.732 0.930 0.002 ≥13 1.06 0.738 1.509 0.770 罹癌前是否有其他重大傷病沒有 (參考組) 有 1.29 1.101 1.510 0.002 治療方式手術 (參考組) 放射治療 2.09 1.709 2.554 <0.001 化學治療 0.73 0.379 1.399 0.341 手術&放射治療 2.32 2.086 2.588 <0.001 手術&化學治療 1.05 0.821 1.337 0.706 放射&化學治療 2.06 1.559 2.714 <0.001 手術&放射&化學治療 2.72 2.446 3.028 <0.001 治療醫院層級別醫學中心 (參考組) 區域醫院 1.21 1.080 1.346 0.001 地區醫院 1.07 0.756 1.524 0.692 治療醫院權屬別私立 (參考組) 公立 2.74 2.445 3.066 <0.001. 42.

(55) 表 4-2. 影響口腔癌病患是否加入多專科診療團隊之因素 (續) 變項名稱 OR 95%CI P-value 主治醫師性別女性 (參考組) 男性 0.78 0.676 0.900 0.001 主治醫師年齡 ≤34 歲 (參考組) 35~44 歲 1.13 0.993 1.275 0.064 45~54 歲 1.19 1.039 1.354 0.012 55~64 歲 1.36 1.131 1.623 0.001 ≥65 歲 1.50 0.826 2.720 0.183 治療醫院口腔癌服務量低服務量(≤902 人) (參考組) 高服務量(>902 人) 0.86 0.776 0.943 0.002 主治醫師口腔癌服務量低服務量(≤113 人) (參考組) 高服務量(>113 人) 1.13 1.027 1.237 0.012 N = 19,513. 43.

(56) 表 4-3. 配對後之研究對象各變項與存活與否之雙變項分析存活死亡變項名稱 P-value 個數百分比個數百分比性別 <0.001 女性 426 67.51 205 32.49 男性 4985 57.52 3681 42.48 罹病年齡 <0.001 ≤24 歲 71 80.68 17 19.32 25~34 歲 202 63.13 118 36.88 35~44 歲 1118 60.60 727 39.40 45~54 歲 2002 59.21 1379 40.79 55~64 歲 1265 60.53 825 39.47 65~74 歲 574 51.53 540 48.47 ≥75 歲 179 39.00 280 61.00 平均年齡 (M, SD) 52.05 11.22 54.37 12.34 投保金額 <0.001 依附人口 975 56.49 751 43.51 ≤17,280 元 1044 50.78 1012 49.22 17,281~22,800 元 2150 58.20 1544 41.80 22,801~28,800 元 391 66.61 196 33.39 28,801~36,300 元 268 65.05 144 34.95 36,301~45,800 元 383 70.28 162 29.72 45,801~57,800 元 89 70.63 37 29.37 57,801~72,800 元 63 70.00 27 30.00 ≥72,801 元 48 78.69 13 21.31 投保地區都市化程度 0.008 第1級 1258 60.31 828 39.69 第 2&3 級 2552 58.61 1802 41.39 第 4&5 級 982 55.73 780 44.27 第 6&7 級 569 55.35 459 44.65 遺漏值 50 ─ 17 ─ 治療地區都市化程度 0.005 第1級 2559 59.10 1771 40.90 第 2&3 級 2320 58.32 1658 41.68 第 4&5 級 516 53.36 451 46.64 第 6&7 級 16 72.73 6 27.27. 44.

(57) 表 4-3. 配對後之研究對象各變項與存活與否之雙變項分析 (續) 存活死亡變項名稱 P-value 個數百分比個數百分比疾病嚴重度 (CCI) <0.001 ≤3 2375 83.10 483 16.90 4~6 1162 68.47 535 31.53 7~9 1164 44.33 1462 55.67 10~12 681 34.78 1277 65.22 ≥13 29 18.35 129 81.65 死亡前是否有其他重大傷病 <0.001 沒有 4813 60.21 3181 39.79 是 598 45.89 705 54.11 治療方式 <0.001 手術 2131 86.52 332 13.48 放射治療 174 45.67 207 54.33 化學治療 12 42.86 16 57.14 手術&放射治療 1600 58.74 1124 41.26 手術&化學治療 116 45.31 140 54.69 放射&化學治療 81 47.09 91 52.91 手術&放射&化學治療 1297 39.63 1976 60.37 治療醫院層級別 <0.001 醫學中心 3949 60.07 2625 39.93 區域醫院 1406 53.83 1206 46.17 地區醫院 56 50.45 55 49.55 治療醫院權屬別 <0.001 私立 1028 62.68 612 37.32 公立 4383 57.24 3274 42.76 主治醫師性別 0.900 女性 378 57.89 275 42.11 男性 5032 58.22 3611 41.78 遺漏值 1 ─ 0 ─ 主治醫師年齡 <0.001 ≤34 歲 807 62.32 488 37.68 35~44 歲 2198 53.34 1923 46.66 45~54 歲 2066 63.65 1180 36.35 55~64 歲 312 52.44 283 47.56 ≥65 歲 28 70.00 12 30.00 平均年齡 (M, SD) 43.06 8.54 43.22 7.51 45.

(58) 表 4-3. 配對後之研究對象各變項與存活與否之雙變項分析 (續) 存活死亡變項名稱 P-value 個數百分比個數百分比治療醫院口腔癌服務量 <0.001 低服務量(≤902 人) 2702 53.82 2318 46.18 高服務量(>902 人) 2709 63.34 1568 36.66 主治醫師口腔癌服務量 <0.001 低服務量(≤113 人) 2483 51.46 2342 48.54 高服務量(>113 人) 2928 65.47 1544 34.53 多專科診療團隊 0.004 沒有 3542 57.15 2656 42.85 有 1869 60.31 1230 39.69. 46.

(59) 表 4-4. 影響口腔癌病患是否存活之相關因素 Unadjusted Adjusted 變項名稱 P-value HR HR 性別女性 (參考組) 男性罹病年齡 ≤24 歲 (參考組) 25~34 歲 35~44 歲 45~54 歲 55~64 歲 65~74 歲 ≥75 歲投保金額 ≤17,280 元 (參考組) 依附人口 17,281~22,800 元 22,801~28,800 元 28,801~36,300 元 36,301~45,800 元 45,801~57,800 元 57,801~72,800 元 ≥72,801 元投保地區都市化程度第 1 級 (參考組) 第 2&3 級第 4&5 級第 6&7 級疾病嚴重度 (CCI) ≤3 (參考組) 4~6 7~9 10~12 ≥12 死亡前是否有其他重大傷病沒有 (參考組) 有. 95%CI. 1.37. <0.001. 1.20. 1.036. 2.27 2.54 2.69 2.66 3.50 5.02. 0.002 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001. 2.64 2.56 2.54 2.67 3.61 5.60. 0.836 8.317 0.098 0.820 7.971 0.106 0.817 7.924 0.107 0.856 8.314 0.091 1.159 11.272 0.027 1.792 17.523 0.003. 0.84 0.78 0.61 0.66 0.51 0.47 0.50 0.35. <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001. 0.86 0.80 0.69 0.78 0.61 0.61 0.68 0.40. 0.780 0.742 0.592 0.652 0.519 0.438 0.464 0.232. 0.953 0.004 0.872 <0.001 0.808 <0.001 0.926 0.005 0.726 <0.001 0.845 0.003 0.999 0.049 0.694 0.001. 1.05 1.14 1.19. 0.293 0.008 0.004. 1.04 1.04 1.04. 0.957 0.941 0.925. 1.131 1.154 1.178. 0.356 0.431 0.489. 1.99 4.23 4.89 6.86. <0.001 <0.001 <0.001 <0.001. 1.53 2.80 2.91 3.91. 1.349 2.514 2.609 3.199. 1.733 3.113 3.249 4.776. <0.001 <0.001 <0.001 <0.001. 1.50. <0.001. 1.22. 1.116. 1.326 <0.001. 47. 1.381. P-value. 0.014.