全民健保門診處方中西藥併用交互作用之分析;Analysis of Drug-Herb Interactions Induced by Co-Administration of NHI-Covered Traditional Chinese Medicines and Western Medicines Prescribed in Outpatient Clinics of Taiwan

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(1)中國醫藥大學藥學院中國藥學研究所博士論文編號：ICPS-D68. 指導教授：張永勳. 教授. 共同指導教授：馬作鏹. 助理教授. 全民健保門診處方中西藥併用交互作用之分析. Analysis of Drug-Herb Interactions Induced by Co-Administration of NHI-Covered Traditional Chinese Medicines and Western Medicines Prescribed in Outpatient Clinics of Taiwan. 研究生：廖慧伶 Hui-Ling Liao. 中華民國. 98 年 7 月.

(2) 目錄. 頁碼. 誌謝. 1. 中文摘要. 3. 英文摘要. 6. 第一章緒論第一節研究背景與動機. 10. 第二節研究目的. 13. 第二章文獻探討第一節長期照顧機構住民用藥與藥品交互作用. 14. 第二節抗凝血劑 Warfarin 與當歸、丹參、人參之中西藥交互作. 16. 用第三節類固醇藥物與甘草之中西藥交互作用. 19. 第四節全民健康保險研究資料庫. 21. 第五節中醫門診病患購買中藥之行為模式. 27. 第三章台中縣護理之家藥品交互作用分析第一節緒言. 31. 第二節研究方法. 32. 第三節結果. 33. 第四節討論. 35. 第四章 Warfarin 併用當歸、丹參與人參之現況分析─臺灣健保資料庫研究第一節緒言. 43. 第二節研究方法. 45. 第三節結果. 49. I.

(3) 63. 第四節討論第五章類固醇藥物併用甘草之現況分析─臺灣健保資料庫研究第一節緒言. 66. 第二節研究方法. 67. 第三節結果. 74. 第四節討論. 83. 第六章中醫門診病患自費購買中藥之行為模式研究第一節緒言. 85. 第二節研究方法. 87. 第三節結果. 90. 第四節討論. 99. 第七章結論與建議. 101. 參考文獻. 103. 論文發表. 114. 在學期間執行之研究計劃. 117. 附錄一：就醫民眾使用自費中藥之影響因素研究問卷. 118. II.

(4) 表目錄. 頁碼. 表 1 護理之家住民用藥品項數之分佈. 37. 表 2 護理之家住民用藥分類. 38. 表 3 每位住民用藥發生潛在藥品交互作用之次數分佈. 39. 表 4 不同嚴重等級之藥品交互作用發生比例. 39. 表 5 發生嚴重等級 1~2 級交互作用之藥品及次數. 40. 表 6 有無藥品交互作用之差異比較. 41. 表 7 用藥品項數與發生藥品交互作用之羅吉斯迴歸分析. 42. 表 8 本研究納入分析之人參方劑. 52. 表 9 本研究納入分析之當歸方劑. 53. 表 10 Warfarin 併用當歸、丹參或人參之百分比. 54. 表 11 Warfarin 併用當歸、丹參或人參之天數. 54. 表 12 Warfarin 併用當歸、丹參、人參等中藥之年齡層分佈. 55. 表 13 Warfarin 併用當歸、丹參、人參等中藥之劑型. 55. 表 14 最常與 warfarin 併用之當歸方劑. 56. 表 15 最常與 warfarin 併用之人參方劑. 56. 表 16 發生 warfarin 與當歸(含單方與複方)併用之疾病診斷別. 57. 表 17 發生 warfarin 與丹參(含單方與複方) 併用之疾病診斷別. 58. III.

(5) 表 18 發生 warfarin 與人參(含單方與複方) 併用之疾病診斷別. 59. 表 19 各疾病診斷別發生 warfarin 併用中藥之盛行率與相對危險比. 60. 表 20 不同性別發生 warfarin 併用中藥之盛行率與相對危險比. 61. 表 21 各年齡層發生 warfarin 併用中藥之盛行率與相對危險比. 61. 表 22 醫院權屬別發生 warfarin 中西藥交互作用之盛行率與相對危險比. 62. 表 23 醫院評鑑別發生 warfarin 併用中藥之盛行率與相對危險比. 62. 表 24 本研究納入分析之甘草複方中藥. 69. 表 25 類固醇與甘草之併用天數. 75. 表 26 類固醇與甘草併用之年齡分佈. 76. 表 27 五種最常與類固醇併用之甘草方劑. 76. 表 28 發生類固醇與甘草併用之疾病診斷別. 77. 表 29 各疾病診斷別發生類固醇與甘草併用之盛行率與相對危險比. 78. 表 30 人口學變項於類固醇與甘草併用之盛行率與相對危險比. 80. 表 31 醫院權屬別於類固醇併用甘草之盛行率與相對危險比. 81. 表 32 醫院評鑑別發生類固醇併用甘草之盛行率與危險比. 82. 表 33 中醫門診病患購買中藥行為之研究假設. 86. 表 34 研究樣本之人口學特質. 90. IV.

(6) 表 35 研究變項與測量題項. 93. 表 36 本研究假設路徑參數驗證結果. 95. 表 37 各預測變項對行為意向及購買行為之影響效果. 95. 表 38 人口特質與購買行為之 ANOVA 分析結果. 97. V.

(7) 圖目錄. 頁碼. 圖 1 全民健保資料的三大子資料庫. 23. 圖 2 Ajzen 行為計畫理論(TPB). 28. 圖 3 中醫門診病患購買中藥行為之研究模式. 85. 圖 4 路徑圖. 96. VI.

(8) 誌謝以在職身份攻讀博士是一項腦力、體力與毅力的大考驗，在這期間體會到研究之路孤單的滋味，尤其遇到研究瓶頸時，如果少了師長與週遭夥伴們的鼓勵與協助，將無法讓自己堅持地追求目標。現今得以順利發表論文並取得學位，我要衷心感謝每位關心我、鼓勵我、協助我的人。首先，我特別感謝恩師張永勳教授在這四年期間，無論在研究過程、論文撰寫與投稿…等各方面的費心指導與協助，尤其 2008 年及 2009 年連續兩年的農曆春節，當大家都在過年時，恩師卻犧牲個人假期，在學校指導我修正 SCI 論文稿，讓我的論文得以順利被接受，恩師如此辛苦付出，我將永遠銘記在心，也將更加努力以報答師恩。此外，在我個人工作上面臨挑戰時，恩師也給予最大支持與鼓勵，回想 2007 年，承蒙行政院衛生署豐原醫院陳進堂院長拔擢，讓我陞任藥劑科主任一職，並立即承接行政院衛生署所屬醫院第 12 屆藥品聯合招標業務，當時的壓力與惶恐，是外人難以想像的，所幸恩師在我最惶恐的時候安慰並勉勵我：「署立醫院藥品聯標都已經第 12 屆了，以前別人可以辦好，妳為什麼不可以？別人可以做得到的，妳也可以！」當時恩師這番話激勵了我，也讓我產生莫大的勇氣，一一克服了各階段的考驗，不負眾望地順利完成任務。至今，不管做任何事，或遇到任何困難，恩師的話仍時時在我腦海中提醒自已：「別人可以做得到的，我也可以！」我想，這是在攻讀博士期間，陳進堂院長如同指導教授般給了我另一種學習課題，恩師張永勳教授也在我面臨考驗時，教導我面對人生歷練應有的態度，相信對我的未來將影響甚遠，在此衷心感謝恩師張永勳教授及陳進堂院長。再者，感謝共同指導教授馬作鏹博士在統計方法之諸多啟發與指導，尤其在健保資料庫分析過程中馬老師及其研究團隊成員怡君與佳津 1.

(9) 之諸多協助，讓我克服了統計分析技術的難題；同時，也感謝邱晏麟博士，每當在我統計上遇到問題時，總是不厭其煩地指點迷津，讓我的研究之路，因為諸位夥伴相助，而得以順利獲得成果。在我博士學位候選人資格考核及博士學位考試之口試期間，承蒙本校藥學院院長吳介信教授、中國藥學研究所所長陳玉芳副教授、藥學院藥物安全研究所蔡輝彥教授、中醫系賴東淵副教授及國立成功大學藥理學科鄭瑞棠教授、台北醫學大學生藥學研究所徐鳳麟教授等師長，特地撥冗指導，並針對論文不足之處，逐一指正，使得本論文更加完善，謹此表達我衷心謝意。在學期間，承蒙行政院衛生署豐原醫院陳進堂院長諸多鼓勵，藥劑科聖剛、慧美、姿鷰…等全體藥師及其他科室同仁於各項業務的配合與努力，以及我最親愛的媽媽及家人們，長久以來的支持，讓我無後顧之憂地順利完成學業，無限感激，謝謝！有您們真好。這一路上，我要感謝的人太多了，謹此對關心我、幫助我的每個人，獻上最誠摯的感謝與祝福！廖慧伶 2009 年 7 月. 2.

(10) 摘要台灣自 1995 年開始施行全民健康保險，且自 1996 年起將中醫藥納入全民健保，使國民就醫更加方便，但也相對增加民眾多重就醫、多科求診而導致不同醫師開立多種處方藥而衍生藥品交互作用 (drug–drug interaction )或中西藥交互作用(drug–herb interaction )之風險。尤其老年人因患有多種疾病，常於不同醫院、不同科別多次就醫，服用藥品品項繁多，增加藥品交互作用之發生機會。因此，本研究藉護理之家住民用藥探討老人使用全民健保門診處方之用藥種類、品項數與藥品交互作用之關係。並進一步以全民健保資料庫分析民眾使用中醫與西醫門診處方藥而併用具潛在中西藥交互作用之藥品，例如：抗凝血劑 warfarin 與當歸、丹參、人參併用，全身性類固醇藥物與甘草或含甘草複方科學中藥之盛行率、併用時間、發生之疾病別及相對危險比(Relative Risk)等。因台灣民眾自行購買中藥使用之情形極為普遍，故本研究以問卷調查進行中醫門診病患購買自費中藥之行為模式研究，以瞭解民眾利用全民健保之處方藥外，自行購買中藥之行為模式與影響因素，以作為未來制定醫療政策及用藥安全控管策略之參考。本研究採用之研究方法，主要分為三部份，包括：(1)護理之家住民藥品潛在交互作用分析，乃採橫斷面研究，將住民健保就醫之門診處方用藥，以行政院衛生署「藥品交互作用資料庫管理資訊系統」，逐一進行藥品交互作用比對，再以 SPSS 10.0 進行統計分析。(2) 民眾利用全民健保中西醫門診之潛在交互作用藥品併用分析，係採回溯性研究，從國家衛生研究院全民健康保險研究資料庫 1997 年至 2003 年的門診抽樣歸人檔為樣本來源，逐年篩選出使用 warfarin 的病患，同時使用中藥當歸、丹參與人參，及使用全身性類固醇藥物同時使用甘草者，分析其盛行率，再以人口特質、醫院權屬別、醫院評鑑別、疾病診斷別等計算相對危險 3.

(11) 比(Relative Risk)。(3) 中醫門診病患購買中藥之行為模式研究，係採用結構式問卷，於設有中醫門診及中藥局之醫學中心，針對中醫門診候藥民眾進行分層隨機取樣。蒐集之樣本以 SPSS 10.0 進行描述性分析及變異數分析(ANOVA)，並以 LISREL8.30 對假設模式中各組變項間的關係進行修正與分析，以瞭解模式與實際資料的配適情形。本研究結果發現，護理之家住民用藥之藥品交互作用以第 2 級最多，佔 64.95%；以羅吉斯迴歸(logistic regression)預測用藥品項數與藥品交互作用之關係，發現用藥品項數≥9 項者，比用藥 1-2 項者更易發生藥品交互作用，勝算比(odds ratio ,OR)為 11.389。民眾利用全民健保中西醫門診之潛在交互作用藥品併用分析結果，使用 warfarin 期間，併用含當歸、丹參或人參等中藥之發生率 2.75%。而使用類固醇藥物期間，併用甘草之發生率 1.495%。發生 warfarin 併用當歸、丹參或人參，其盛行率以 71~80 歲最高(3.63%)，相對危險比是≦30 歲的 7.9 倍。而類固醇與甘草併用之盛行率以 61~70 歲最高(2.08%)，相對危險比是≦20 歲的 2.5 倍。在疾病診斷別方面，發生 warfarin 併用當歸、丹參或人參之疾病診斷次數均以 ICD-9-CM 390-459「循環系統疾病」(Diseases of the circulatory system)為最多，而發生類固醇併用甘草之疾病診斷次數最多者是 ICD-9-CM codes 460-519「呼吸系統疾病」(diseases of the respiratory system)。中醫門診病患購買自費中藥之行為研究顯示，「疾病困擾」、「人員影響」與「可用資源」等因素讓會病患產生購買自費中藥之行為意向與購買行為，尤其罹患慢性病總數愈多者購買中藥行為愈顯著。經臺灣全民健保資料庫分析結果，民眾在利用全民健保醫療時，於不同門診醫師開立之處方中，併用了具中西藥交互作用藥品，其潛在風險是現今全民健保醫療體系中，不可忽視的用藥安全問題。併用的藥物愈多愈容易發生藥品交互作用，且慢性病、高齡病患，於全民健康保險 4.

(12) 用藥外，可能自行購買中藥與處方藥併用而增加藥物交互作用風險，故用藥安全防護應由全民健保醫療延伸至民眾衛教，讓民眾正確認識藥品交互作用，適度用藥方能確保療效，並避免藥物不良反應。關鍵詞：中藥、藥品交互作用、中西藥交互作用、盛行率、當歸、丹參、人參、類固醇、甘草. 5.

(13) Abstract In 1995, Taiwan launched its national health insurance (NHI). Traditional Chinese medicine (TCM) was not covered by NHI until 1996. The inclusion of both TCM and western medicine in NHI coverage has substantially increased the convenience and accessibility of medical services. However, multiple accesses to different TCM and western medicine clinics also increased, resulting in the elevation of drug-drug interactions (DDIs) or drug-herb interactions. Some patients, especially the elderly with multiple diseases, often visit different hospitals or specialists and receive many different medications. Therefore, elderly patients have higher chances of DDIs when they are taking many medications at the same time. Taiwan has become an aging society. Drug safety for the elderly needs special attention. This research was to explore the extent of DDIs in the elderly associated with the concurrent use of medications prescribed from NHI contracted clinics. Furthermore, based on the National Health Insurance Research Database (NHIRD) of potential drug-herb interactions, a number of aspects were analyzed. For example, the prevalence, duration of prescription, associated diseases and relative risks for the co-administration of warfarin with herbs (dong quai, danshen and/or ginseng) or the co-administration of systemic corticosteroids with liquorice and liquorice-containing herbal medicine were investigated. In Taiwan, it is very common for people to purchase and use over-the-counter TCM which is not covered by NHI. A questionnaire survey was conducted to identify the behavioral pattern of outpatients in purchasing TCM not covered by NHI, and factors that might influence their behavioral patterns. The result will provide reference for the formulation of drug safety related policies and strategies. Three major research methods were used: (1) A cross-sectional study was conducted to analyse the potential DDIs existing in the medications prescribed 6.

(14) to nursing home residents. The medicines prescribed to nursing home residents were compared with the “DDIs Database System” constructed by the Department of Health, Executive Yuan. Next, SPSS 10.0 was used to run statistic analysis. (2) The retrospective research method was used to analyze potential drug-herb interactions induced by TCM and western medicines covered by NHI. Data were randomly selected from the complete datasets of western and TCM outpatient reimbursement claims from 1997 to 2003 contained in Taiwan’s National Health Insurance Research Database. The outpatients concurrently using both warfarin and TCM (dong quai, danshen and/or ginseng) or both systemic corticosteroids and liquorice were screened, and then the prevalence and relative risk with respect to different demographic characteristics of outpatients, types of hospital ownership, levels of hospital accreditation and types of diseases were analyzed. (3) A structured questionnaire was used to survey the behavioral patterns of outpatients who purchased TCM not covered by NHI. The questionnaire was administered randomly to outpatients waiting for Chinese medicine at pharmacies in selected academic hospitals. SPSS 10.0 was used to run descriptive analysis and one-way ANOVA. In addition, LISREL 8.30 was used to modify and analyze the relationship between the variables of the hypothetical path way model in order to identify the fitness between the model and the actual data. The findings of this study showed that mean number of medications per resident was 5.74±2.4. Of the 323 samples, 81 (25.08%) had experienced DDIs, 63(64.95%) were of moderate and 7(7.22%) of major severity in the nursing home residents. The resident with 9 or more medications tended to have drug interactions in comparison with those with one or two medications. The odds ratio was 11.389. By analyzing potential drug interaction induced by the co-administration of NHI TCM and western medicines prescribed to the outpatients, it was found that the prevalence rate for the co-administration of 7.

(15) warfarin with herbs (dong quai, danshen or ginseng) was 2.75%, and 1.495% for the co-administration of systemic corticosteroids with liquorice. The age group “71~80 years old” had the highest prevalence rate (3.63%) for the co-administration of warfarin with herbs (dong quai, danshen and/or ginseng). The relative risk for the age group “71~80 years old” was 7.9 times higher than the age group “≦30 years old”. The age group “61~70 years old” had the highest prevalence rate (2.08%) for the co-administration of systemic corticosteroids with liquorice. The relative risk for the age group “61~70 years old” was 2.5 times higher than the age group “≦20 years old”. With respect to the major disease category, “diseases of the circulatory system” coded 390-459 in ICD-9-CM had the highest frequency in the co-administration of warfarin with herbs (dong quai, danshen and/or ginseng). “Diseases of the respiratory system” coded 460-519 in ICD-9-CM had the highest frequency in the co-administration of systemic corticosteroids with liquorice. The research on the behavioral pattern of outpatients purchasing TCM not covered by NHI showed that outpatients’ behavioral intention and purchasing behavior were influenced by factors like “diseases suffering”, “people’s influence” and “usable resource”. Especially the more diseases the outpatients had, the more prominet the TCM purchasing behavior would be. According to the analysis on the complete datasets of Taiwan’s National Health Insurance Research Database, it was found that the potential risk of drug interaction did exist in the current NHI system when patients received prescriptions from different physicians at various clinics. Drug safety is a crucial issue that should not be overlooked. The more types of medicines used concurrently, the higher the chance of drug interaction. Patients with chronic diseases or elderly patients tend to purchase over-the-counter TCM and co-administrate them with prescribed NHI medicine, which in turn result in the increased risk of drug interaction. It is suggested that NHI coverage should 8.

(16) be extended to the health education of alerting public awareness on the risk of drug interaction and the correct usage of medicines that not only ensures the therapeutic effect but also avoids adverse drug reactions. Keywords: Chinese herbal medicine, drug–drug interaction, drug–herb interaction, prevalence, warfarin, dong quai, danshen, ginseng, corticosteroids, liquorice.. 9.

(17) 第一章緒論第一節研究背景與動機為增進全體國民健康，提供適當醫療服務之目的，台灣從 1995 年開始施行全民健康保險制度，到了 2001 年，約 97%的台灣居民都被納保。全民健保不僅免除民眾就醫的經濟障礙，也因台灣有 90%以上的醫療院所承辦全民健保診療業務，讓國民就醫更加方便，但也相對增加民眾多重就醫、多科求診而導致不同醫師開立多種處方用藥而衍生藥品交互作用之風險，這是全民健康保險醫療制度下不可忽視的用藥安全課題。藥品交互作用(drug-drug interaction)是臨床上影響藥物治療結果的重要問題之一。國內研究報告指出，門診病人中，發生藥品交互作用的比率達4.46％ (高孟祟，2001)。故為了保障病人的用藥安全，目前國內各醫療院所大都投入資源執行用藥安全控管機制，適度防範藥品交互作用之危險。但針對跨院或跨科就醫者，其藥品交互作用之潛在危險常受忽略。多數老年人患有多種急、慢性疾病，常於不同醫院、不同科別多次就醫，服用藥品品項繁多，因而增加藥品交互作用的發生機會。尤其，目前臺灣已邁入高齡化社會，65 歲以上老人所占比例持續攀升，至 97 年底 65 歲以上老人計有 240 萬 2,220 人，占總人口 10.43％，老化指數 61.51 ％(內政統計通報，2009)，因此，老年族群之用藥與藥品交互作用之關係值得關注與探討。由於老年人口急速增加，加上近年來臺灣「少子化」現象，老人的長期照護，逐漸由家庭轉移至 24 小時照護機構，如安養中心、護理之家等。依國外文獻指出，長期照顧機構之住民多數患有多種慢性疾病，而同時服用多種藥物(Handler et al., 2006)，易導致藥物不良反應 (adverse drug reaction, ADR)及藥品交互作用( Gaeta, et al., 2002)，因此，以長期照顧機. 10.

(18) 構的住民為樣本，依其用藥進行藥品交互作用分析，以探討用藥種類、用藥品項數與各級藥品交互作用之關係。再者，台灣自 1996 年起將中醫藥納入全民健保，中西醫療體系雙軌並行，民眾可自行選擇使用中醫或西醫(Brazier & Levine, 2003; Fugh-Berman, 2000; Page & Lawrence, 1999)。民眾利用全民健保就醫，經不同醫師處方而併用具交互作用之中西藥，也是現今用藥安全防護上值得重視的議題。傳統中醫藥在我國已有數千年歷史，其療效也經歷代先民之經驗累積與傳承。近年來，隨著歐美國家之輔助及替代療法(complementary and alternative medicine , CAM)盛行，傳統中醫藥也漸為各國人士所接受，因此，中草藥與西藥併用之情形日益普遍(Miller,1998)，依國外研究顯示，接受正統療法(conventional therapy)的病患中有 46%併用草藥(herbal medicine)( Bensoussan & Myers, 1997)，而國內就中部某醫學中心門診病患調查其用藥習慣，發現中西藥都服用者佔 72.7%(朱和翔，2003)。而利用全民健保就醫的民眾，經不同醫師處方而併用中西藥之情形也將日趨普遍 Lin et al.,2008)。國外許多研究指出，民眾使用草藥通常不會主動告訴醫師或藥師 (Fugh-Berman, 2000; Miller, 1998; Izzo &Ernst, 2001; Williamson, 2001; Scott & Elmer 2002; Klepser 1999; Smolinske1999; Ang-Lee et al.,2001; Barrett et al., 1999)。因此，民眾利用全民健保時，在跨院或跨科就醫過程中，若不主動告知用藥現況，或醫師未特別留意病患用藥時，可能在不知情的狀況下，併用具中西藥交互作用(drug–herb interaction)之藥物而導致療效不佳或毒性增加。由於傳統中藥在臺灣社會同時扮演醫療與養生雙重角色，而納入全民健保之中藥給付範圍僅限於醫師處方之濃縮科學中藥，其他遵循古方製造 11.

(19) 之中藥產品(如茶包、丸劑等) 及中藥飲片則須自費購買，故利用全民健保中醫門診之民眾除了健保用藥外，也可能自行購買中藥配方加入食材烹調藥膳；但因中藥不像西藥分級之處方藥需由醫師處方才可取得，民眾可於中藥房、超市、賣場…等購買中藥商品。因此，雖可能發生中西藥潛在交互作用，但卻無明確之處方紀錄可以評估，或用藥民眾也無法明確指出曾使用之中藥名稱，故過去諸多中西藥併用之調查，多採問卷調查之橫斷面研究，卻受限於受訪者的認知差異及有限的樣本，無法有效呈現廣大民眾併用具潛在交互作用之中西藥現況。因此，目前缺乏足夠的研究數據顯示民眾使用全民健保醫療時，可能發生藥品交互作用或中西藥交互作用的現況，以致國內各醫療院所並未積極制訂防範機制，造成用藥安全之漏洞。基於以上所述，本研究針對利用全民健保就醫之長期照顧機構住民，及使用中西醫門診之民眾，藉用藥紀錄及全民健保資料庫，分析及探討民眾之門診處方中具潛在藥品交互作用之用藥情形及其相關因素，並藉中醫門診病患購買自費中藥之行為模式研究，預測病患於使用健保中藥外，可能自費購買中藥之影響因素，以作為未來制定醫療政策及用藥安全控管策略之參考。. 12.

(20) 第二節研究目的本研究目的乃在探討： 1. 探討長期照顧機構住民處方用藥及潛在藥品交互作用之發生情形。 2. 探討長期照顧機構住民處方用藥筆數、藥品分類與藥品交互作用之關係。 3. 瞭解民眾利用全民健保醫療時，使用抗凝血劑 warfarin 期間，經醫師處方而併用含當歸、丹參、人參成份之科學中藥，其盛行率及病患年齡、性別、醫院別、疾病別之差異。 4. 瞭解民眾利用全民健保醫療時，使用類固醇藥物期間，經醫師處方而併用甘草或含甘草之複方科學中藥，其盛行率及病患年齡、性別、醫院別、疾病別之差異。 5. 分析全民健保用藥中，最常發生抗凝血劑 warfarin 及類固醇藥物併用具交互作用風險之複方科學中藥。 6. 探討中醫門診病患購買中藥之行為模式及其影響因素。. 13.

(21) 第二章文獻探討第一節長期照顧機構住民用藥與藥品交互作用長期照顧機構住民多數為老年人，且器官功能上普遍較為退化，一般年齡層約在80～85歲之間，有20%以上住民是90歲以上高齡者(Richard &Brenda, 1992 )。老人通常罹患多種慢性病，依行政院衛生署國民健康局之統計顯示，逾七成(72.4%)的中老年人有一項以上慢性疾病，且年齡越高，罹患慢性病項目數越多。臺灣65~74歲老人平均罹患2.36種慢性病，而75歲以上者平均有2.75種(國民健康局，2003)。國外研究資料顯示，每位老人用藥品項約為2.8~8.3項(Herrlinger & Klotz , 2001)，在瑞典方面， 79–80歲男性老人的平均用藥品項是4項而女性則有4.7種(Lernfelt et al., 2003)；國內研究則指出，長期照護機構住民多數患有慢性疾病，需服用多種藥物，平均每位住民用藥約3-7種(曲佩芬、李聰明，2002)。而國外有關護理之家住民用藥的相關研究顯示，澳洲護理之家住民用藥品項平均每人6.8項(Snowdon et al., 2006)，英國則為5.1項(Oborne et al., 2003)。依Nolan研究顯示，老年人發生藥物不良反應及藥品交互作用之機率是年輕病患的2–3倍(Nolan & Malley, 1998)，Malone等人指出人口老化及臥床病患之用藥品項多且複雜，可能引起嚴重的藥品交互作用(Malone, et al., 2005) 藥品交互作用是臨床上影響藥物治療結果的重要問題之一。據研究指出，兩筆藥物的處方中發生藥品交互作用的機會是 6%，五筆藥發生機會是 50%，八筆藥物以上處方的交互作用發機會則增加到 100% ( Shaughnessy, 1992)，故基於用藥安全考量，藥品交互作用問題相當值得關切。臨床上藥品交互作用之嚴重等級程度 (significance rating)共分五級，依序簡述如下： 14.

(22) (1)第 1 級，嚴重或主要危象(major or high risk)：交互作用結果會威脅生命或可能造成永久性的傷害，必須立即停用、避免併用並治療處理。 (2)第 2 級，次要或中度危象(moderate risk)：可能使病患病情惡化，除特殊情況外，應避免併用。 (3)第 3 級，輕微危象(low or minor risk)：較不明顯之交互作用結果，可能困擾病人，須採取對策處理以降低交互作用之不良反應。 (4)第 4 級，雖有交互作用但缺乏充份文獻證實交互作用結果或危象程度輕微，且可預期的反應結果可能不須特別預防或處理，但有某些交互作用仍建議採取某些處理對策以減少危象程度。 (5)第 5 級，幾乎無交互作用，不足做為警告，僅供參考之用，臨床上判斷指標為無意義之交互作用，無須特別預防或處理。以上第 1 級、第 2 級、第 3 級之交互作用於臨床上之判斷指標皆視為有重要意義 (significant)之藥品交互作用，已經由文獻證實會對人體造成嚴重不良作用或具傷害性。第 4 級及第 5 級交互作用之危象等級不明確或傷害程度輕微，但臨床上仍不可忽視其潛在危險。. 15.

(23) 第二節抗凝血劑 Warfarin 與當歸、丹參、人參之中西藥交互作用中西藥交互作用(drug–herb interaction)，係指中藥與西藥併用後發生之藥理作用或臨床反應(Brazier & Levine, 2003)。國外已有諸多研究顯示，某些中藥與西藥確實存有藥品交互作用之風險(Fugh-Berman, 2000)，儘管許多中西藥交互作用之真正機轉不明，但多數係因藥物動力學(吸收、分佈及代謝)之改變，造成中西藥併用而增強或減低藥效，臨床上若能預先防範、加強監測，不僅可以避免其後續衍生之危險，更可因中西藥併用而增加臨床治療效益，讓傳統中醫藥的價值在現今中西醫並行的醫療環境中更加顯著。 Warfarin 是臨床上使用已久的抗凝血劑，主要作用在抑制肝臟凝血因子合成，以達到防止血液凝集之目的，廣泛用於治療併有血栓栓塞的心房纖維顫動(atrial fibrillation, AF)、預防暫時性腦缺血再復發、預防與治療靜脈血栓、減少心肌梗塞復發及冠狀動脈阻塞的輔助治療…等 (Pirmohamed, 2006; Sudlow et al., 1998; Stein et al., 2004)。但 warfarin 與食物、藥物的交互作用可能引起出血的不良反應(Stein et al., 2004)，故為臨床用藥的主要顧慮(Hirsh, 2003)。Warfarin 的產品資訊也顯示數以百計的文獻證實 warfarin 與處方藥、非處方藥及草藥製品具交互作用(Howard, 2002)。尤其 warfarin 與中藥當歸、丹參及人參的交互作用更受關注(Page RL & Lawrence 1999; Wang et al., 1982; Chan et al., 1995; Makina et al., 2002; Janetzky & Morreale, 1997)。國外諸多文獻證實某些中藥與西藥會發生交互作用，例如：人參會降低抗凝血劑 warfarin 療效(Brazier & Levine, 2003; Fugh-Berman, 2000)，而丹參、當歸會增加 warfarin 之作用(Page RL & Lawrence, 1999; Miller,1998; Chan et al.,1995; Tam et al.,1995; Yu et al.,1997; Lo et al., 1995; Rehulkova, 16.

(24) 2001; Wittkowsky, 2001)，產生過度抗凝血作用(over-anticoagulative effect) (Page RL & Lawrence, 1999; Yu et al., 1997; Ellis & Stephens, 1999)，係因當歸含有天然 coumarin 衍生物(Sheu, 1987 )，會抑制血小板凝集，而丹參也具有抗血小板(antiplatelet)作用(Yu et al., 1997)，兩者均會加強 warfarin 抗凝血作用(Chan et al., 1995; Ross et al., 2006)，提高血中國際標準化凝血酶原時間比值(International Normalized Ratio, INR)。併用時須加強臨床監測凝血酶原時間(prothrombin time, PT)及 INR 值，以避免因當歸、丹參抑制血小板凝集，加強 warfarin 抗凝血作用而延長出血時間，產生不良反應。依國外發表之案例，有一位46歲非裔美國婦人，原長期穩定服用 warfarin，當併用當歸四週後，病患的PT及INR數值提高2倍之多，而停用當歸一週後，病患的凝血參數監測值回復到可接受範圍(Page RL & Lawrence, 1999)。另依Chan et al.之動物實驗結果，大鼠以丹參萃取物餵食3天，明顯增加warfarin血中濃度(Chan et al., 1995)，且有臨床個案報告因併用丹參與warfarin而造成出血(Tam et al., 1995; Yu et al., 1997)。前述當歸、丹參會增強warfarin的作用，可能造成出血，而與人參併用則會降低抗凝血作用(Janetzky & Morreale, 1997; Yu et al., 1997; Ellis & Stephens, 1999)。有研究指出，人參會加速warfarin之清除，進而抑制 warfarin的作用(Greenblatt & von Moltke, 2005)。然有個案報告指出，服用 warfarin期間併用人參，會降低血中INR值(Janetzky & Morreale, 1997)。因此，warfarin與中藥有不可忽視的交互作用問題，當併用時應加強臨床監測(Leung, 2008)。當歸、丹參及人參是相當常用的中藥，廣泛用於各種疾病。分述如下：當歸(學名：Angelica sinensis)，中醫學認為當歸甘、辛，溫。歸肝、心、 17.

(25) 脾經，補血活血，能促進血液循環，調經止痛，潤腸通便。用於血虛萎黃、眩暈心悸、月經不調、經閉痛經、虛寒腹痛、腸燥便秘、風濕痹痛、跌扑損傷、癰疽瘡瘍。丹參（學名：Salvia miltiorrhiza），具有祛瘀止痛，活血通經，清心除煩，擴張血管等作用。用於月經不調，經閉痛經，癥瘕積聚，產後惡露，胸腹刺痛，腸鳴腹痛，熱痹疼痛，瘡瘍腫痛，心煩不眠；肝脾腫大，心絞痛。人參（學名：Panax ginseng），我國自古即將人參視之為珍貴補品，其藥效早在我國後漢時代之「神農本草經」中就有記載，如：「補五臟、安精神、定魂魄、指驚悸、除邪氣、明目開心、益智、久服輕身延年」。具有強心、擴張心血管、抗心肌缺血、耐缺氧、心肌保護、抗休克、降血脂、抗動脈粥樣硬化、促進蛋白質合成、抗疲勞、促進腦能量代謝、增強造血功能、抑制血小板聚集、刺激腎上腺皮質功能、增強免疫機能、抗衰老等多種作用。近年來，利用現代化科技將傳統中藥原藥材(飲片)製成各種單方及複方濃縮科學中藥，若屬 G.M.P 中藥濃縮廠製造之「調劑專用」及「須由醫師(中醫師)處方使用」者，已納入全民健保之中醫門診藥品給付範圍，故普遍用於全民健保之中醫門診病患。因此，利用健保就醫之民眾，併用 warfarin 與中藥當歸、丹參及人參之現況，值得探討。. 18.

(26) 第三節類固醇藥物與甘草之中西藥交互作用皮質類固醇(corticosteroids)包括體內自然生成的腎上腺類固醇賀爾蒙(adrenal steroid hormone)及人工合成的相關藥品，這類藥品如 hydrocortisone, prednisolone, dexamethasone, methyl-prednisolone 與 triamcinolone 等，具有顯著消炎作用及抗過敏作用，臨床上廣泛用於治療自體免疫及過敏性疾病，如氣喘(asthma)、滑液囊炎(bursitis)、肌腱炎 (tendinitis)、類風濕性關節炎(Rheumatoid arthritis)、狼瘡(Lupus)、庫隆氏疾病(Crohn's disease)、潰瘍性結腸炎(ulcerative colitis)、嚴重過敏反應及預防器官移植手術後之排斥等。甘草是一種傳統的中藥材，在中藥歷史中佔有重要地位，具有腎上腺皮質激素樣作用，當與類固醇藥物併用時，可能使類固醇藥物代謝緩慢，進而加強其作用(Chen et al., 1990; Kuhn , 1999; DeSmet, 1996; Brinker, 2001; Walker & Edwards, 1994 )，也可能增加藥品不良反應。甘草是中醫常用的中藥材，用途廣泛，有「十方九草」之說。《神農本草經》列為上品，五世紀名醫陶弘景稱之為「國老」和「眾藥之王」。中醫學認為甘草性平，味甘，有解毒、祛痰、止痛、解痙以至抗癌等藥理作用。在中醫學上，甘草補脾益氣，滋咳潤肺，緩急解毒，調和百藥。臨床上用於補脾益氣，清熱解毒，祛痰止咳，緩急止痛，調和藥性。用於脾胃虛弱，倦怠乏力，心悸氣短，咳嗽痰多，四肢攣急疼痛，癰腫瘡毒，緩解藥物毒性滋潤緩和，解毒、鎮痛、解痙、矯味、鎮咳袪痰等。在方劑中常作為佐使藥，或增其功效，或中和烈藥，使配方臻於至善。甘草係豆科(Leguminosae)植物甘草(Glycyrrhiza uralensis Fisch)、脹果甘草(Glycyrrhiza inflata Bat )或光果甘草(Glycyrrhiza glabra L.)的根及根莖。甘草含有甘草甜素（glycyrrhizine）、甘草酸（glycyrrhinic acid）、甘 19.

(27) 草次酸（glycyrrhetic acid，glycyrrhetinic acid）、甘草甙（liquiritin）、甘草素（liquiritigenin）、甘草苦甙（glycyamarin）、異甘草黃甙（iso-liquiritin）、二羥基甘草次酸（dihydroxyglycyrrhetic acid、….等(Japanese Pharmacopoeia , 2006; Pharmacopoeia PRC, 2005)。其中glycyrrhetinic acid 在體內代謝成 3-monoglucuronyl-glycyrrhetinic acid (3MGA)，抑制11β-羥基類固醇脱氫酶(11-β-hydroxysteroid dehydrogenase ) ，造成類固醇去活化作用減少、排除(elimination)降低，因此，可能增加毒性或副作用(Chen et al., 1990; Kuhn , 1999; DeSmet, 1996; Brinker, 2001; Kato et al, 1995; Walker & Edwards, 1994)。當甘草與類固醇藥物prednisolone併用時， glycyrrhizine會增加prednisolone之曲線下面積(area-under-the-curve, AUC)，降低prednisolone之清除率(clearance)，增加其血漿濃度(Homma et al, 1994; Chen et al, 1991; Chen et al, 1990)，而加強類固醇的作用及不良反應的危險性。甘草在方劑中常作為佐使藥，所以，納入全民健保中醫門診藥品給付範圍之 G.M.P 中藥濃縮廠製造之複方濃縮科學中藥，例如小柴胡湯、大青龍湯、小青龍湯、辛夷清肺湯、麻杏甘石湯、銀翹散、香砂六君子湯… 等百餘項複方濃縮科學中藥均含有甘草，故普遍用於全民健保之中醫門診病患。因此，利用健保就醫之民眾，併用類固醇與甘草之現況，值得探討。. 20.

(28) 第四節全民健康保險研究資料庫壹、健保資料庫之資料來源全民健保資料庫是由中央健保局於1997 年委託國家衛生研究院，依據醫療機構向健保局申報資料，在保障民眾隱私以及資料安全的前提下，自2000 年起每年年底對外發行前一年的健保申報資料。自健保實施以來，除了1995 年全部和1996 年部份資料未公布外，其餘均已對外發行，目前有1997 到2004 年，共八個年度的健保資料。(全民健康保險研究資料庫). 在保障民眾隱私以及資料安全的考慮下，中央健康保險局定期將加密過的資料檔案提供給國家衛生研究院。國家衛生研究院再經抽樣、分檔等整理步驟，建立適合各類研究計畫之新資料庫，供各界申請使用。資料項目包含基本資料檔、系統抽樣檔、特定主題分檔、承保抽樣歸人檔等資料。我國目前全民健保納保率達到 99%以上，使得健保資料成為醫藥衛生相關領域研究中具有代表性的實證資料，也是重要的研究資源。自民國 87 年起，中央健康保險局即委託國家衛生研究院推動「全民健康保險研究資料庫」之建置，自民國 89 年起發行，提供學界使用。(全民健康保險研究資料庫). 貳、健保資料庫內容全民健保資料，每一單項處置、檢查及診療等醫令，有關門診部分被置於「門診處方醫令明細檔」(簡稱醫令檔)，健保局針對門診或住院，將各項醫令分類加總，各項醫療資訊彙整，形成以門診為單位的「門診處方及治療明細檔」 (簡稱費用檔)，這個檔記載了就診相關的人(就診病患. 21.

(29) 與醫師)、事(就診疾病)、時(就診時間)、地(就診院所) 以及錢(就診費用) ，是健保資料庫的核心。另為了使研究者能針對病患、醫師、以及醫療院所基本特性有所掌握，健保資料庫針對病患、醫師，以及院所各自發行不同的「基本資料檔」。圖1列出全民健保資料的三大子資料庫: 費用檔、醫令檔以及基本資料檔，依照國家衛生研究院的檔案分類和英文縮寫名稱，費用檔包括了門診處方及治療明細檔(CD)和住院醫療費用清單明細檔(DD)；醫令檔包括了門診處方醫令明細檔(OO) 與住院醫療費用醫令清單明細檔(DO)，基本資料檔包括和醫事人力相關的醫事人員基本資料檔(PER) 與專科醫師證書主檔(DOC)，和醫院相關的醫事機構基本資料檔(HOSB)，醫事機構副檔資料檔(HOSX)，醫事機構診療科別明細檔 (DETA)，醫事機構病床主檔(BED)，門診費用申請總表主檔(CT)，與住院費用申請總表主檔(DT)，還有與病人相關的承保資料檔(ID)和重大傷病證明明細檔(HV)。(連賢明，2008；全民健康保險研究資料庫). 22.

(30) 醫師基本資料 (PER, DOC). 院所基本資料 (BED, HOSB, CT, HOSX, DT, DETA). 病患基本資料 (ID, HV). prsn_id. 費用檔. hosp_id. (DD, CD). fee_ym appl_type hosp_id appl_date case_type seq_no. 醫令檔 (DO, OO). id. 圖1 全民健保資料的三大子資料庫透過全民健保資料三個子資料庫，研究者可根據自身需要，選取適當樣本進行分析。但由於健保資料龐大，自行選取資料有實務操作上的困難。因此，國家衛生研究院針對不同研究需要，事先選取樣本，將健保資料維持在一個易於操作的規模內。目前公開發行的資料中，有以門診或住院次數為抽樣單位的「系統抽樣檔」，有以病患為抽樣單位的「抽樣歸人檔」，及以不同疾病、病患身分,以及醫療層級為選取基準的「特定主題分檔」(連賢明， 2008)，分述如下：一、基本資料檔：包括醫事機構病床主檔(BED)、醫事機構診療科別明細檔(DETA)、醫事機構基本資料檔(HOSB)、專科醫師證書主檔(DOC)、醫事人員基本資料檔(PER)、重大傷病證明明細檔(HV)，以及門診、住院費用總表等九類資料檔。. 23.

(31) 二、系統抽樣檔：依系統抽樣法抽取製作而成的資料檔，計有： 1. 住院醫療費用清單明細檔（DD）及住院醫療費用醫令清單明細檔（DO）系統抽樣：先自 DD 檔中以系統比例抽樣法抽取樣本，針對這些樣本再以以費用年月、申報類別、醫事機構代號、申報日期、案件分類及流水號六個欄位值為辨識值，自 DO 檔中，抓取這些樣本所相對應之醫令。上述 DD 檔之抽樣為以月為單位，抽樣比為 1/20。 2. 門診處方及治療明細檔（CD）及門診處方醫令明細檔（OO）系統抽樣：先自 CD 檔中以系統比例抽樣法抽取樣本，針對這些樣本再以以費用年月、申報類別、醫事機構代號、申報日期、案件分類及流水號六個欄位值為辨識值，自 OO 檔中，抓取這些樣本所相對應之醫令。上述 CD 檔之抽樣為以月為單位，抽樣比為 1/500。三、特定主題分檔：依不同主題擷取資料製成之資料分檔，例如：中醫藥(CM)、癌症 (CN)、糖尿病(DB)、住院醫療費用清單明細檔(DD)、牙醫(DN)、重大傷病醫療資源使用(HV)、承保檔(ID)…等。四、抽樣歸人檔：以承保資料檔(ID)為抽樣母群體，採簡單隨機抽樣後，決定樣本 ID(人) ，依此擷取各該人各年所有資料(包括門診、住院及特約藥局），擷取每人各年所有就醫申報資料(包括門診、住院及特約藥局），製成承保抽樣歸人檔。抽樣歸人檔以每五年為一個世代抽樣一次，2000 年共抽 20 萬人，以五萬人為一組發行；2005 年共抽 100 萬人，以四萬人為一組. 24.

(32) 發行。在抽樣檔的代表性方面，統計抽樣檔之年齡、性別分布，以及平均投保金額等三項變項分佈，與母體間均無顯著差異。參、健保資料庫之特點一、健保資料庫之優點. (江博煌等，2004; 陳俊全，2005). 1. 健保資料庫幾乎涵蓋了台灣全體人口（＞97%），樣本具有代表性，可以做全國性分析。 2. 健保資料庫為具有公信力之機構所蒐集。 3. 減少實驗的偏離率，沒有回想偏差(recall bias)與受試者偏差 (participation bias)。 4. 健保資料庫有詳細的醫療紀錄：所有申請給付的醫療項目都在申報資料中，可以了解醫療提供者的醫療行為與基本資料。 5. 資料內可以互相串連，醫院與醫師的資料間、門診與住院的資料間都可以互相串連。二、健保資料庫之缺點(江博煌等，2004; 陳俊全，2005) 1. 健保資料乃以個人為樣本單位，不包括家戶組成相關資料，亦無家族成員疾病史。 2. 健保資料僅有健保就診診斷資料，不包括投保人自覺健康資訊或照護情形。 3. 只涵蓋保險給付的人，若未投保或是從未使用健保醫療資源者仍無法掌握。 4. 健保資料僅有保險給付相關資訊，不包括非保險給付之自費支出。 5. 健保資料庫並未紀錄實驗檢驗及放射檢查等相關數據，也無法測量疾病的嚴重程度 6. 健保資料對病患特性僅紀錄病患性別及生日，並不包括重要社經（如教育或所得）和生命變數（如死亡日期），嚴重限制了對病患特性的 25.

(33) 掌握。三、健保資料庫之應用價值健保資料庫於學術研究應用上，雖有前述優缺點，但其價值在於鉅細靡遺地收集了臺灣民眾完整的納保與就醫紀錄，因此相較於過去以調查研究為主的各類資料而言，是相當難得的龐大資料庫(陳俊全,2005)。由於健保資料庫具有可貴之獨特性, 可用於研究國外資料庫所難以探討的問題。例如，健保資料庫將醫療處置完整紀錄在醫令檔內, 研究者可據此分析醫院或醫師採用不同治療的影響因子，而在藥品相關研究上，相較於國外許多藥品研究受限於精確的用藥資料，醫令檔提供了各種藥品名稱、藥品成分、給藥天數及藥品價格。研究者可利用這個優勢從事藥品相關研究(Lichtenberg, 1996; Duggan, 2005; Lichtenberg, 2001; 連賢明，2008)。. 26.

(34) 第五節中醫門診病患購買中藥之行為模式壹、理性行動理論理性行為理論(Theory of Reasoned Action, TRA)是由 Fishbein 於 1967 年所提出預測個人行為態度意向之理論。其理論基礎係包括態度、意向及行為三者間之依存關係(Fishbein, 1967)。Fishbein and Ajzen (1975)提出理性行動理論，認為行為的前置因素為行為意向，而行為意向又受「行為的傾向態度」(Attitudes Toward the Behavior)、「行為的主觀規範」 (Subjective Norms Toward the Behavior)二者或其中之一的影響。此理論認為行為意向會受到「態度」及「主觀性規範」所影響(Fishbein and Ajzen, 1975)。而個人行為最直接的影響因素就是行為意向，至於其它可能造成行為影響的因素，皆是透過行為意向間接影響行為。因此，當個人對行為的態度愈正向，則行為意向愈高。再者，主觀規範乃指社會習俗、他人意見或壓力等相關因素，同樣也會影響行為意向。此外，個人的態度透過對事物或狀況所反應的行為，將會形成個人經驗，也會直接影響態度與行為之間的關係。貳、計畫行為理論計畫行為理論(Theory of Planned Behavior, TPB)是由 TRA 發展而來，為了增加 TRA 的預測能力，Ajzen (1985)以 TRA 為架構提出修正模式，稱為行為計畫理論(Ajzen 1985, 1991)。除了原有影響行為意向的「行為的傾向態度」與「行為的主觀規範」外，另加入「行為控制認知」(Perceived Behavioral Control)，「行為控制認知」係反應個人過去的經驗和預期的阻礙，Ajzen (1985)發現，有些時候，行為並不只決定於態度與主觀規範，還必須視個人對行為的意志力控制，因此 Ajzen (1985)導入了「行為控制認知」。計畫行為理論之所以強調，乃因一般認為個人具有控制自我意志力之行為能力，即個人可完全以自由意志決定是否要執行某行為(Ajzen 27.

(35) 1985, 1991)。但實際上，外在環境因素並非個人意志可主導或控制。例如，金錢、時間或政策等，皆有可能影響個人採取某行為之決定 (Ajzen, 1985)。因此，計畫行為理論主張「行為的傾向態度」、「主觀性規範」及「行為控制認知」三個因素皆會影響個人行為意向，進而影響其行為。另外，行為控制認知也可直接影響行為。Ajzen (1985)認為，若一個人想做某事，但他真的沒有能力或機會(無實際的行為控制)，他就無法去做。因此，若個人的行為控制認知與實際的行為控制非常接近時，行為控制認知會直接影響行為(Ajzen, 1985) (如圖 2)。. 對行為的態度 (Attitude Toward the Behavior). 行為的主觀規範. 行為意向. (Subjective Norm Concerning the Behavior). (Behavioral Intention). 行為 (Behavior). 行為控制認知 (Subjective Norm Concerning) 圖 2 Ajzen 行為計畫理論(TPB) 資料來源 Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes,. 以圖 2 所示，計畫行為理論分析行為的形成過程，包括：(1)行為決定於個人的行為意向(Intention)；(2)行為意向受行為的態度(Attitude Toward the Behavior)、行為的主觀規範(Subjective Norm Concerning the Behavior)或行為控制認知(Perceived Behavioral Control)等三者或其中部份的影響。分述如下： 1、行為意向. 28.

(36) 行為意向乃指個人想從事某種行為的主觀機率(subjective probability) ( Ajzen & Fishbein, 1975)。個人對某一行為的意向愈強，代表他愈有可能去從事該行為 2、行為的傾向態度行為的傾向態度是指個人對行為持有的態度，Ajzen & Fishbein (1977) 認為行為的傾向態度與行為的發生有直接關係，當某個人對某一行為抱持的態度愈正向，則從事該行為的意向會愈強。因此，計畫行為理論主張衡量個人對行為的傾向態度，可以預測其執行該行為的意向。 3、行為的主觀規範行為的主觀規範是個人於執行某一行為時，他認為其他重要關係人對其行為之同意與否。Ajzen & Fishbein (1980)認為，行為有時受社會環境壓力的影響，大過個人態度的影響。某些時候，態度即可決定行為意向，有些時候，主觀規範會主導行為意向(Ajzen & Fishbein, 1980)。 4、行為控制認知行為控制認知代表一個人對執行行為容易度的信念。個人認為自己具有執行行為的能力，或擁有執行行為相關的資源或機會越多時，則他對執行該項行為的控制認知會越強。當人們認為缺乏能力、資源或機會去執行一個行為，或過去的類似經驗讓他感到執行該行為有困難時，他們就不太可能有很強的意向去執行此項行為(Ajzen, 1985)。換言之，行為的執行不只決定於一個人的動機，尚包括部份的非動機因素，例如時間、技能、個人知識的配合等。參、門診病患購買中藥行為模式之研究假設在臺灣社會，傳統中藥兼具醫療保健與食療養生之角色，所以，門診病患購買中藥之行為，無法單以一般消費者行為或單以醫療利用行為模式來探討，故依計畫行為理論並考量民眾利用醫療服務之影響因素，例 29.

(37) 如，影響病患選擇醫療服務的因素包括：知識、費用及醫師或親友推薦 (Wolinsky & Kurz, 1984; Rajshekhar et.al., 1991)；另依國外研究發現，若有使用經驗的親友或同事介紹，或對傳統療法之理論有較強信念者較可能使用輔助及替代療法(complementary and alternative medicine, CAM) (Lee GBW et.al., 2004; Palinkas & Kabongo, 2000)。若對應計畫行為理論，則上述對傳統療法之信念即「行為的傾向態度」，而知識及費用即計畫行為理論之「行為控制認知」，而醫師或親友推薦則屬行為「主觀規範」。另有關 Andersen 所提出的醫療服務利用行為模式(Behavior Mode1 of Health Service Utilization)，指出個人利用醫療服務之影響因素包括傾向因素(Predisposing Component)、能用因素(Enabling Component)及需要因素 (Need Component) (Andersen, 1973; Andersen, 1995)。傾向因素乃指病患發病前之個體使用醫療服務傾向(Propensity Of Individuals to Use Service)，包括 1.人口學特質：如年齡、性別及婚姻狀況等。2.社會結構特質：如教育程度與職業等。3.健康信念(Health Belief )：即個人對醫療保健之知識與價值觀。而能用因素則指外在環境中，影響個人使用醫療服務資源之因素，如經濟收入、資產、有無醫療保險等。再者，需要因素則指個人的健康需要，例如：國外諸多研究顯示，大部份使用 CAM 者是健康不佳或患有慢性病者(Kelner & Wellman, 1997; Eisenberg et.al., 1993; Murray & Shepherd, 1993) ，而國內研究顯示，個人健康情況及平常使用中醫習慣，均會影響一般民眾之中藥消費行為，尤其就醫次數愈多愈可能購買中藥 (廖慧伶等，2006)。因此，基於前述各行為理論及相關研究，病患之「疾病困擾」、「態度」、「中藥知識」、「人員影響」及「可用資源」等構念，可能影響其行為意向及購買行為。. 30.

(38) 第三章台中縣護理之家住民潛在藥品交互作用分析第一節緒言長期照護機構的大部份住民，因年老而罹患多種慢性病或併發症，通常由照護機構安排到某醫院固定就醫、開藥，但若臨時生病則由照護人員就近送醫，另行開藥。因此，雖以健保就醫，但跨院所的處方用藥可能具有潛在藥品交互作用而未查覺，以致造成藥物不良反應或影響住民健康，也可能增加醫療費用。由於全民健保資料庫無法單獨篩選長期照護機構住民就醫資料，故長期照護機構住民用藥研究無法採用全民健保資料庫分析，因此，本研究乃從長期照護機構之完整用藥紀錄，逐一分析住民用藥，以瞭解其用藥情形。本研究目的乃在探討: (1)長期照護機構住民處方用藥筆數及藥物種類， (2)潛在藥品交互作用的發生情形，(3)處方用藥種類與潛在藥品交互作用之關係，(4)預測用藥品項數與潛在藥品交互作用之關係。. 31.

(39) 第二節研究方法一、研究對象與資料收集：本研究採橫斷面研究，於民國 95 年 9 月針對台中縣內立案 25 床以上獨立型或醫院附設護理之家共 22 所，經逐一電話徵詢機構負責人，結果共有 9 所護理之家同意配合本研究。本研究以上述 9 所護理之家住民為研究對象，依護理之家給藥紀錄收集住民處方用藥。研究期間，排除當時沒有使用口服藥物之住民 27 人，總計有 323 位住民納入本研究。納入樣本之住民用藥以Excel建檔，但排除需要時使用之用藥(as needed agents)、外用藥(topical agents)、非處方藥(nonprescription medications)及中藥(herbal medicine)。建檔後，依MINS Taiwan藥品手冊，進行分類、編碼。再以行政院衛生署「藥品交互作用資料庫管理資訊系統」(http://dif.doh.gov.tw/)，將每位住民之用藥逐一進行比對，依該系統將比對結果之嚴重等級程度分為1~3級，其臨床影響程度依序是嚴重、中度及輕微。二、統計與分析：以 SPSS 10.0 進行統計分析，以百分比描述樣本之人口學基本資料，以獨立樣本 T 檢定(t-test) 比較年齡、用藥筆數及使用各類藥品品項數等變項於有無發生潛在藥品交互作用之平均數差異，以羅吉斯迴歸(Logistic regression) 預測用藥品項數與潛在藥品交互作用之關係。. 32.

(40) 第三節結果一、樣本分析本研究共納入 323 個研究樣本，其平均年齡 75.5 歲(標準差 11.78，中位數 78.0)，其中，女性佔 54.66%，男性佔 45.34%。二、住民用藥現況本研究共納入 1853 筆處方藥，住民用藥品項最少 1 項，最多 15 項，平均每位住民使用 5.74±2.4 項藥品，而住民用藥品項數所佔比例如表 1。護理之家住民用藥依 MINS Taiwan 臺灣藥品手冊(2006)分類結果，就藥品主分類而言，住民用藥以心血管用藥(Cardiovascular drug)佔最多數 (32.81%)，其次是胃腸道和肝膽系統用藥(Drug for gastrointestinal & hepatobiliary system )佔 24.66%，詳如表 2；使用比例最高之心血管用藥包括：心臟藥(Cardiac drugs)、抗心絞痛藥物( Anti-anginal drugs)、血管張力素轉化酵素抑制劑(ACE inhibitors) 、鈣離子阻斷劑(Calcium antagonists) 、血管張力素Ⅱ受體拮抗劑(Angiotensin II antagonists)、乙型交感神經阻斷劑(Beta-blockers) 、利尿劑(Diuretics) 、末梢血管擴張劑 (Peripheral vasodilators) …等。三、潛在藥品交互作用之發生情形在護理之家的323個研究樣本中，發生潛在藥品交互作用有81人 (25.08%)，一位住民發生潛在藥品交互作用之次數是1~5次(表3). 其中嚴重等級第3級(輕微)者共27位，佔27.84% ，第2級(中度)者共63位，佔 64.95%；第1級(嚴重)者共7位佔7.22% (表4)。本研究顯示，發生第1級藥品交互作用者，有2件是併用digoxin 與loop diuretics (e.g.furosemide)，而併用ACE inhibitor (e.g. captopril) 與保鉀利尿劑potassium-sparing diuretics 33.

(41) (e.g. spironolactone, amiloride) 也有2件。另發生次數較多的第2級藥品交互作用，包括aspirin與ACE inhibitor, beta-blocker , glimepiride等併用時，發生次數分別是11, 8 ,7次(表5)。四、處方用藥對潛在藥品交互作用之影響本研究以獨立樣本 T 檢定(t-test)比較年齡、用藥筆數及使用各類藥品筆數等變數於有無發生潛在藥品交互作用之平均數差異，結果顯示用藥中具潛在藥品交互作用者，其用藥品項數及使用心血管藥物 (Cardiovascular drug)、呼吸系統藥物(Drug for respiratory system)、神經肌肉藥物(Neuro-muscular drug)等藥物筆數均高於未發生者，且達統計上的顯著差異(表 6)。為進一步瞭解藥品交互作用受到用藥總品項數之影響程度，本研究以羅吉斯迴歸(logistic regression)，預測用藥品項總數對潛在藥品交互作用之影響，將依變項分為用藥 1–2 項、3–4 項、5–6 項、7–8 項及≥ 9 項，依變項為二元變項(有、沒有潛在藥品交互作用)，經迴歸分析結果，在 323 名有效樣本中，被正確預測率達 76.5%。Nagelkerke R2=0.105，即羅吉斯迴歸預測模式可以有效解釋 10.5%的變異數。此外， Hosmer-Lemeshow 模式適合度檢定 (Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit ) 檢測模式與資料適合度之檢定值是 0.000, p=1.000>0.05，未達顯著，表示所建立的迴歸模式適配度 (Goodness of Fit)良好。而本模式之分析結果如表 7 所示，在用藥品項數≥9 項，比用藥 1–2 項者較易發生潛在藥品交互作用，勝算比(odds ratio ,OR)= 11.389; 95% 信賴區間(confidence interval) = 2.746-46.222，達統計上的顯著意義。. 34.

(42) 第四節討論潛在藥品交互作用多發生於使用多種藥物的老人，若干研究指出，護理之家住民用藥種類與用藥品項數高於一般社區老人(Roth & Ivey, 2005; Fick et al., 2003; Williams et al., 1993)，本研究顯示護理之家住民平均每天使用5.74±2.4項藥品，而同時使用9項以上藥品者佔4.65%。在美國護理之家住民每天平均使用8.8項藥品，使用9項以上藥品者佔 32% (Doshi, 2005)。而一般社區老人平均每人使用2–6種處方藥(Stewart & Cooper, 1994)。因本研究著重於處方藥藥品交互作用之分析，故只統計口服處方藥的部份，其他如外用藥及成藥(0ver-the-counter, OTC)並未納入統計，所以本研究顯示之住民用藥數較少。常發生在老人的諸多慢性病，如心衰竭(heart failure)、冠動脈疾病 (coronary artery disease )、腦血管疾病(cerebrovascular diseases)、高血壓... 等，須以心血管藥物來控制病情，因此，本研究結果正如若干研究所發現的，護理之家住民最常用的處方藥是心血管藥物(Barry et al., 2006; Golden et al., 1999; Pitkala & Strandberg, 2002)。同時，經分析結果顯示，潛在第1級藥品交互作用多數是發生在併用digoxin 與 loop diuretics、 ACE inhibitor與保鉀利尿劑( potassium-sparing diuretics)，另發生次數較多的第2級藥品交互作用是aspirin 與ACE inhibitor併用、aspirin 與 beta-blocker 併用，所以處方中使用心血管藥物愈多，愈需注意潛在藥品交互作用。本研究證實，處方用藥中具有潛在藥品交互作用者，心血管藥物品項數高於未發生藥品交互作用者。因此，當老人處方多種心血管藥物時，醫師應特別留意潛在藥品交互作用的問題，以確保住民的用藥安全。老人常因罹患多種慢性病而使用多種藥物，因此而發生藥品交互作用 35.

(43) (Herrlinger & Klotz, 2001)，本研究顯示，護理之家之藥品交互作用發生率 25.08%. 其中是嚴重度輕微的第3級藥品交互作用佔27.84%，而中度的第2 級藥品交互作用佔64.95%，嚴重之第1級藥品交互作用佔7.22%。與最近研究發現，出院病患用藥發生潛在藥品交互作用者，有17.9% 是第3級藥品交互作用、 69.9% 是第2級藥品交互作用，而12.2% 是第1級藥品交互作用(Egger et al., 2003)，相較之下，本研究所顯示護理之家第1-2級藥品交互作用之比例較低，乃因兩個研究間，研究對象之疾病及用藥不同，而可能造成如此差異。但兩研究均顯示，老人用藥中值得注意的潛在藥品交互作用是ACE inhibitor與potassium-sparing diuretics、digoxin 與 lasix、digoxin與amiodarone，所以，針對這些常見的潛在藥品交互作用，應對護理之家照護人員進行教育，使能夠在發現藥品交互作用時主動告知醫師。同時使用的藥物多寡會影響藥品交互作用的發生(Herrlinger & Klotz, 2001)，本研究依住民用藥品項數，比較1–2項、3–4 項、5–6項、7–8項及 ≥ 9項等，對發生藥品交互作用之影響，結果顯示，發生潛在藥品交互作用之次數隨用藥品項而增加，雖已有研究証實老人護理之家住民使用9項以上藥品者與藥品不良反應(ADR)之發生有正相關，且使用9項以上藥品者發生不良反應之機率是對照組的2.33倍(Nguyen et al., 2006)，而本研究單就潛在藥品交互作用進行分析發現，用藥≥9項者其發生潛在藥品交互作用之機率是用藥1-2項之11.389倍，達統計上的顯著差異，值得注意。在使用多種藥物的護理之家老人，潛在藥品交互作用是常見的問題。當併用的藥物愈多，就愈容易發生藥品交互作用，故老人用藥應力求精簡，且應加強護理之家住民藥品交互作用之偵測與預防，以降低藥物不良反應之風險。. 36.

(44) 表 1 護理之家住民用藥品項數之分佈(n=323) 用藥品項數. 人數. 百分比. 1. 13. 4.02%. 2. 15. 4.64%. 3. 32. 9.91%. 4. 35. 10.84%. 5. 46. 14.24%. 6. 71. 21.98%. 7. 48. 14.86%. 8. 36. 11.15%. 9. 12. 3.72%. 10. 5. 1.55%. 11. 3. 0.93%. 12. 2. 0.62%. 13. 1. 0.31%. 14. 2. 0.62%. 15. 2. 0.62%. 總計. 323. 100%. 37.

(45) 表 2.護理之家住民用藥分類排名藥品主分類 1 2. 筆數百分比. 心血管用藥(Cardiovascular Drug) 胃腸道和肝膽系統用藥(Drug for Gastrointestinal & Hepatobiliary System). 608 32.81% 457 24.66%. 3. 神經肌肉系統用藥(Drug for Neuro-Muscular System). 400 21.59%. 4. 呼吸系統用藥(Drug for Respiratory System). 166. 8.96%. 102. 5.50%. 41. 2.21%. 5. 6. 內分泌和代謝系統用藥(Drug for Endocrine & Metabolic System) 過敏和免疫系統用藥(Drug for Allergy & Immune System). 7. 維生素和礦物質(Vitamins & Minerals). 27. 1.46%. 8. 腎上腺皮質荷爾蒙(Corticosteroid Hormones). 25. 1.35%. 9. 生殖泌尿系統用藥(Drug for Genito-Urinary System). 10. 0.54%. 10. 0.54%. 7. 0.38%. 1853. 100%. 10 抗生素(Antibiotics) 11 其他化學治療劑(Other Chemotherapeutics) 總計 N=323. 38.

(46) 表 3 每位住民用藥發生潛在藥品交互作用之次數分佈發生次數. 人數. 百分比. 0. 242. 74.92%. 1. 56. 17.34%. 2. 16. 4.95%. 3. 4. 1.24%. 4. 3. 0.93%. 5. 2. 0.62%. 總計. 323. 100%. N=323. 表 4 不同嚴重等級之藥品交互作用發生比例嚴重等級. 次數. 百分比. 第 1 級 (Major). 7. 7.22%. 第 2 級 (Moderate). 63. 64.95%. 第 3 級 (Minor). 27. 27.84%. 97. 100%. 總計. 39.

(47) 表 5 發生嚴重等級第 1~2 級交互作用之藥品及次數危象等級. 1級 (Major). 2級. 交互作用藥品. 發生次數. ACE Inhibitors－Amiloride. 1. ACE Inhibitors－Spironolactone. 1. Digoxin－Lasix. 2. Digoxin－Amiodarone. 1. Rifampicin－Isoniazid. 1. Aspirin－Clopidogrel. 1. Aspirin－ACE Inhibitors. 11. Aspirin－Beta-blocker. 8. Aspirin－Glimepiride. 7. Ticlopidine－Theophylline. 5. Ticlopidine－Phenytoin. 5. Thiazid diuretics－Sulfonylureas. 5. (Moderate) Thiazid diuretics－Furosemid. 3. Madopar－Phenytoin. 3. Quetiapine－Phenytoin. 2. Theophylline－Phenytoin. 2. Corticosteroids－Phenytoin. 2. Digoxin－Metoclopramide. 2. 40.

(48) 表 6 有無藥品交互作用之差異比較未發生. 變項. 已發生. 平均數標準差平均數標準差. 75.93. 年齡. 11.37 74.36 12.93. 平均差異. 1.57. t. P. 1.040 0.299. 5.35. 2.15. 6.90. 2.74 -1.55 -5.242 0.000***. 胃腸道和肝膽系統用藥. 1.37. .94. 1.56. 1.01 -0.19 -1.523 0.129. 心血管用藥. 1.74. 1.42. 2.31. 1.71 -0.57 -2.952 0.003**. 呼吸系統用藥. 0.45. 0.84. 0.69. 1.01 -0.24 -2.085 0.038*. 神經肌肉系統用藥. 1.13. 1.24. 1.56. 1.44 -0.42 -2.553 0.011*. 腎上腺皮質荷爾蒙. 0.07. 0.26. 0.1. 0.34 -0.03 -0.796 0.427. 抗生素. 0.04. 0.21. 0.01. 0.11. 其他化學治療劑. 0.02. 0.13. 0.04. 0.33 -0.02 -0.799 0.425. 生殖泌尿系統用藥. 0.02. 0.16. 0.05. 0.27 -0.02 -1.005 0.315. 內分泌和代謝系統用藥. 0.27. 0.62. 0.46. 0.69 -0.19 -2.307 0.022. 維生素和礦物質. 0.10. 0.32. 0.06. 0.24. 0.03. 0.760 0.448. 過敏和免疫系統用藥. 0.14. 0.40. 0.07. 0.31. 0.07. 1.460 0.145. 口服總數用藥分類. N=323 *. :p<0.05 **:p<0.01. ***. :p<0.001. 41. 0.02. 1.016 0.310.

(49) 表 7 用藥品項數與發生藥品交互作用之羅吉斯迴歸分析選項名稱. 用藥. 參考組. B. S.E. Wald P value Exp(B). 3-4. 1-2. 0.337 0.701 0.231 0.631. 1.400. (0.345, 5.535). 5-6. 1-2. 0.813 0.651 1.561 0.212. 2.255. (0.630, 8.074). 7-8. 1-2. 1.253 0.657 3.634 0.057. 3.499 (0.965, 12.685). ≥9. 1-2. 2.425 0.719 11.389 0.001** 11.303 (2.746, 46.222). 品項數 Constant. -2.077 0.612 .11.525 0.001. N=323 Hosmer and Lemeshow X2= .000 -2 Log Likelihood=339.944 Nagelkerke R2=0.105 *. 95% CI. :p<0.05 **:p<0.01. ***. :p<0.001. 42. 0.125.

(50) 第四章 Warfarin 併用當歸、丹參與人參之現況分析 ─臺灣健保資料庫研究第一節緒言目前已證實許多藥品與warfarin 併用時，可能發生藥品交互作用，諸如人參會降低抗凝血劑warfarin療效(Brazier & Levine, 2003; Fugh-Berman, 2000)，而丹參、當歸會增加warfarin之作用(Page RL & Lawrence, 1999; Miller, 1998; Chan et al., 1995; Tam et al., 1995; Yu et al., 1997; Lo et al., 1995; Rehulkova, 2001; Wittkowsky, 2001)，產生過度抗凝血作用(Page RL & Lawrence, 1999; Yu et al., 1997; Ellis & Stephens, 1999)，因此，warfarin 與中藥有不可忽視的交互作用問題，當併用時應加強臨床監測(Leung, 2008)。 Warfarin 是靜脈血栓、心肌梗塞及冠狀動脈阻塞等門診病患常用的抗凝血劑，而當歸、丹參及人參是也是中醫門診相當常用的中藥，尤其臺灣自 1996 年起將中醫藥納入全民健保，G.M.P 中藥濃縮廠製造之「調劑專用」及「須由醫師(中醫師)處方使用」之各種單方及複方濃縮科學中藥，已納入全民健保之中醫門診藥品給付範圍，故利用健保就醫之同一民眾，其門診處方所有用藥中，併用具潛在藥品交互作用之 warfarin 與當歸、丹參。人參之盛行率、併用時間、發生之疾病別及相對危險比(Relative Risk) 等，值得探討。本研究利用全民健保資料庫進行分析，以大型樣本探討使用 warfarin 的病患，同時使用科學中藥當歸、丹參與人參之情況，藉以瞭解在現行全民健保醫療體制中，民眾利用中西醫療而發生併用潛在中西藥交互作用藥物之盛行率，並針對中西藥處方用藥期間重覆者，進一步探討不同病患人口特質(年齡分層、性別)、醫院評鑑別、權屬別及疾病診斷別等， 43.

(51) 發生併用潛在中西藥交互作用藥物的相對風險程度，以作為制定醫療政策及用藥安全控管策略之參考。. 44.

(52) 第二節研究方法壹、研究架構本研究之研究流程，如下圖所示：中西醫藥相關文獻探討. 文獻探討. 將列入本研究之藥物，以相對藥品碼進行分析、篩選. 健保資料庫分析. 收案具中西藥交互作用之中藥與西藥用藥期間重覆者. 中西藥併用分析. 盛行率相對危險比. 流病分析. 初步評估. 影響因素的探討. . 發生中西藥併用之疾病診斷醫院權屬別、評鑑別、就醫科別、就醫次數等. 結論. 貳、研究方法一、研究樣本及研究方法本研究採回溯式研究設計(perspective case-control study)，以國家衛生研究院全民健康保險研究資料庫 1997 年至 2003 年之 20 萬人門診抽樣歸人檔為樣本來源，逐年篩選出曾使用 warfarin 之個案，再從中進 45.

(53) 一步篩選出曾使用當歸、丹參、人參成份之單、複方中藥者，將其資料納入本研究。本研究納入分析之人參複方中藥共 29 種(詳如表 8)，當歸複方中藥共 55 種(詳如表 9)，丹參複方中藥共 3 種(包括：行氣活血湯、丹七散及天王補心丹) 所有符合之個案，逐一以醫師處方開立日期及藥品處方天數計算用藥結束日，再進一步比對同時使用西藥 warfarin 與中藥當歸、丹參、人參之單方、複方方劑之用藥期間是否重覆？若有重覆則視為併用具潛在藥品交互作用藥品，進一步分析盛行率，以了解併用具潛在藥品交互作用藥品的現況；再以人口特質(年齡分層、性別)、醫院權屬別、醫院評鑑別、疾病診斷別等計算相對危險比(Relative Risk)，了解潛在中西藥交互作用的相對風險程度，並探討其影響因素。在疾病診斷別之統計，因歷年健保資料使用兩套疾病分類標準: 國際疾病分類第九版的診斷代碼(Diagnostic Codes of Inter-national Classification of Diseases Ninth Revision, 簡稱 ICD9 DiagnosticCodes)和簡易疾病診斷碼 (A-Code)。ICD9 診斷代碼為國際通用疾病診斷碼, 分類較嚴謹，A-Code 為勞保時所使用疾病診斷碼，分類較寬鬆。除早期門診費用紀錄仍沿用勞保 A-Code 標準外, 2000 年起的門診費用檔和所有住院費用檔均採 ICD9 這個國際標準(連賢明, 2008)。故本研究採用 ICD9 診斷代碼進行統計，因健保資料中，同一申報資料有 1~3 種診斷代碼，故以同一診斷代碼出現次數進行統計分析。二、健保資料庫分析：以統計軟體 SAS 9.1 (Cary, NC: SAS Institute)進行全民健康保險研究資料之串檔及資料分析。執行步驟如下： 46.

(54) 1. 將全民健康保險資料庫(1997 年至 2003 年)中「門診處方及治療明細檔(CD)」DAT 檔，依序轉為統計軟體 SAS 可讀檔，共得 28 個檔案。 2. 將「門診處方醫令明細檔(OO)」之 DAT 檔，轉為統計軟體 SAS 可讀檔，共得 28 個檔案。 3. 將所有「門診處方及治療明細檔(CD)」之 SAS 檔保留所需欄位：如 FEE_YM ,. APPL_TYPE ,. CASE_TYPE ,SEQ_NO. HOSP_ID , APPL_DATE ,. , FUNC_DATE , ID_BIRTHDAY , ID ,. DRUG_DAY ,ID_SEX , ACODE_ICD9_1 , ACODE_ICD9_2 , 與 ACODE_ICD9_3 並以 FEE_YM , HOSP_ID ,. APPL_TYPE ,. APPL_DATE , CASE_TYPE ,SEQ_NO 排序。 4. 將所有「門診處方醫令明細檔(OO)」之 SAS 檔保留所需要的欄位：如 FEE_YM ,. APPL_TYPE ,. CASE_TYPE ,SEQ_NO. HOSP_ID , APPL_DATE ,. , DRUG_NO,. 並以 FEE_YM , HOSP_ID ,. DRUG_USE, DRUG_FRE，. APPL_TYPE , APPL_DATE ,. CASE_TYPE ,SEQ_NO 排序。 5. 將上述步驟所得檔案，依時間，以 FEE_YM , HOSP_ID , APPL_TYPE , APPL_DATE , CASE_TYPE ,及 SEQ_NO 合併，共得 28 個檔案，再依 ID 分別排序。 6. 將上述 28 個檔案，依年份，併為 7 個檔案。 7. 於「中央健康保險局」網站中之「健保用藥品項」中查詢得 warfarin 成份之各項健保藥品 DRUG_NO，並於「中藥用藥品項表」逐一查詢納入研究之當歸、人參與丹參單方與複方中藥之 DRUG_NO。 8. 依 warfarin、當歸、人參與丹參各藥品的 DRUG_NO，篩選出曾使用過 warfarin 之個案，其 warfarin、當歸、人參與丹參使用狀況，並將檔案合併，轉入 Excel 檔，依 ID、藥品別、處方日期、處方天數等判別同一人是否同時併用 warfarin 與當歸、人參、丹參。 47.

(55) 三、統計分析方法： 1、流行病學分析. (1) 盛行率(Prevalence) 以發生交互作用的時間點為歸年基準點，計算 1997 至 2003 每年的盛行率，了解總樣本中有交互作用的狀況。盛行率(Prevalence)=（. 該年度門診檔中併用交互作用藥品之個案數）× 100% 該年度門診檔總個案數. (2) 相對危險比(Relative Risk) 針對不同病患人口特質(年齡分層、性別)、醫院權屬別、醫院評鑑別、疾病診斷別加以分組，了解各組別併用潛在交互作用中西藥的相對危險性比率。相對危險比(Relative Risk)=. 甲組交互作用個數/甲組總個數乙組交互作用個數/乙組總個數. 2、描述性統計: (1)針對併用具潛在藥品交互作用藥品之樣本人口學變項，以次數分配、平均數、標準差、百分比等統計方法，來呈現樣本的特性(如年齡、性別等人口學變項)。 (2)針對併用具潛在藥品交互作用藥品之複方科學中藥、疾病診斷、醫院評鑑別等，以發生次數與百分比表示。. 48.