中 華 大 學 碩 士 論 文

中 華 大 學 碩 士 論 文

題目：應用「Beers criteria 評估準則」探討門診 老年人用藥安全之研究-以北區某區域醫院為例

系 所 別：科 技 管 理 研 究 所 學號姓名：M09603034 黃 清 國 指導教授：賀 力 行 博 士

中華民國九十八年一月

謝 辭

首先感謝鼓勵我繼續進修的藥劑科李長生主任，在他的教誨下，使我在藥 學專業面成長許多，尤其在如何用事半公倍的方法，達成所面對的任務與挑戰，

是我所敬佩的做事方法與態度，使我能如期完成學業。

在論文的撰寫過程中，雖然面臨許多困難，但在指導教授賀力行老師有條 不紊的安排與指導下，能順利完成論文，使我更能感受到指導老師周延的邏輯 思考能力與深厚文學涵養，實在讓人欽佩與敬仰。

承蒙口試委員陳鎮江與陳棟樑老師能在百忙中爽快當應給予指導，感謝你 們的指正與建議，使我研究結果更趨完美。

最後感謝資訊室許偉閔技術長，能在研究期間協助系統開發，更是我能順 利完成研究主要關鍵，非常感謝有大家協助與幫忙，唯有你們支持與鼓勵，我 才能無後顧之憂，順利完成學業，謝謝大家！

黃清國 謹識於中華科管所 中華民國98 年 01 月 15 日

摘 要

老年病人潛在性不適當用藥，導致後續增加藥物不良事件的風險，在目前 全球醫療照護環境上，是普遍而嚴重的。而現在被廣泛使用在定義評估老年人 用藥之適當合理性評估大多採 Beers criteria 評估準則。但對於潛在性不適當用 藥有多少危險因子，與後續不良事件是否有直接關聯，並無確實瞭解。雖然藥 物治療對老年人在健康醫療照護是重要的，但相對的對他們來說，若不當使用，

也是一種無形的傷害。因此若要提升老年人在藥物治療學上品質，確保病人用 藥安全，它需要許多其他的證實醫學研究，才能改善整體醫療水準。

本研究主要目的欲分析樣本醫院門診超過65 歲（含）以上老年人處方含有 潛在性不適當用藥之型態、盛行率與危險因子，更進一步探討潛在性不適當用 藥對後續發生不良事件之關聯性。

這是一個觀察回顧性的研究，探討研究樣本醫院2007 年 7 月至 12 月期間，

門診65 歲以上老年病患，所接受醫師開立處方用藥，由醫療系統門診申報資料，

應用2003 年版 Beers criteria 評估準則評估潛在性不適當用藥，僅摘錄其具有可 能會造成高危險性程度等級項目，並定義不良事件以曾經有住院或急診紀錄，

以敘述性統計方法及推論性統計方法（二元邏輯斯回歸）分析預測何者是造成 不良事件危險因子，並探討潛在性不適當用藥與不良事件之關聯性。

研究結果發現在46,789 門診藥物處方人次中，潛在性不適當盛行率為 13.29

％，其中最常見之潛在性不適當用藥，排名依序為平滑肌鬆弛劑 Blasec 2.5mg 佔21.70％，刺激性瀉劑 Dulcolax 5mg：17.21％，血液循環劑 Menchuan 100mg：

9.63％。而最常發生與診斷不適宜用藥之常見診斷類別，依序為膀胱排尿障礙佔 潛在性不適當診斷 76.80％，失眠佔 10.58％，及壓力失衡佔 4.04％，前三大約 佔整體91.42％。以二元邏輯斯回歸分析預測造成未來不良事件潛在性危險因子 為 性 別 （ OR 1.062 95.0% CI.1.009-1.118 ）， 年 齡 （ OR 1.174 95.0%

CI.1.152-1.192），就診次數（OR 1.075 95.0% CI.1.072-1.078），是否為慢性病病 人 （OR 1.358 95.0% CI.1.246-1.480 ）， 處 方 項 數 （ OR 1.082 95.0%

CI.1.070-1.095）。與是否有潛在性不適當用藥或不適宜診斷用藥無關，（P value

>0.05）。

關鍵字：比爾斯評估準則、不良反應

ABSTRACT

Potential inappropriate prescribing is a common and serious global healthcare problem in elderly people, leading to increased risk of adverse drug reactions (ADRs)。 The Beers criteria become the most widely to identify inappropriate use of medications in older adults.But the number of and risk for adverseevents from these medications are unknown。Although pharmacotherapy is critical to the medicalcare of older patients, medications can have considerable toxicity in this age group.

Despite increasing attention to geriatric pharmacotherapy，thereis an enormous need for additional research to improve the safety of medications use in the older adults。

To identify the prevalence and the risk factors of potential inappropriate medications use among the elderly outpatient in general hospital，and try to finding the possible associations between potential inappropriate medications and the risk of adverse events outcomes。

This is obseving study to evaluation the patient who age> or =65 year old，in a general teaching hospital outpatient receiving prescribed drugs between 1 July 2007 and 31 December 2007 .To identify the use of potentially inappropriate medication, this study use the 2003 Beers criteria which is well-defined high severity。Adverse events were define the report who have ever emergency or hospitalize treatment。

Descriptive statistics and binary logistic regression models wereused to estimate prevalence and risk of inappropriate prescriptiondrug use。Binary logistic regression analyses stratified by gender identified patient characteristics associated with risk factors for adverse events。

The prevalence of potentially inappropriate medication use was 13.29% in the studied hospital 。 The most frequently prescribed potentially inappropriate medications of high severity drugs were oxybutynin (21.7%) and Dulcolax (17.21%)、Menchuan（9.63%）。Binary logistic regression analysis revealed that female sex, age, chronic diseases and number of medications taken all significantly increased the likelihood of adverse outcomes。There was not significantly associated with potentially inappropriate medication。

Keywords: Beers criteria；Adverse Drug reaction

目 次

摘要………...i

ABSTRACT……….ii

目次……….iii

表次………...v

圖次...…vii

第一章 緒論... 1

第一節 研究背景... 1

第二節 研究動機... 3

第三節 研究目的... 4

第二章 文獻探討... 5

第一節 人口老化問題... 5

第二節 老化對生理學及藥物動力學的影響... 7

第三節 老年人多重用藥情形探討... 10

第四節 應用於老年人用藥適當性之評估準則... 11

第五節 其他應用 BEERS CRITERIA 之研究結果... 12

第三章 研究方法... 17

第一節 研究設計... 17

第二節 研究內容... 18

第三節 資料分析方法... 21

第四節 研究限制... 22

第四章 研究結果... 23

第一節 研究對象基本資料及分佈特性... 23

第二節 與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 25

第三節 與不適當用藥相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 29

第四節 常見潛在性不適當用藥種類與診斷類別... 32

第五節 潛在性不適當用藥相關危險因子探討... 34

第六節 急診或住院等不良事件發生盛行率及相關危險因子探討... 36

第七節 討論... 40

第五章 結論與建議... 43

第一節 結論... 43

第二節 建議... 44

參考文獻... 45

附錄... 48

表 次

表1 藥品品項數目與危險性之關係... 3

表2 我國老年化人口統計資料... 5

表3 本國與其他各國國家老年化指數比較... 6

表4 本國與其他各國國家老年人口比率... 6

表5 65 歲以上人口佔醫療支出百分率... 7

表6 年齡對生理現象反應的影響... 8

表7 年齡對藥物動力學的影響... 9

表8 國外應用 BEERS 評估準則研究結果 ... 13

表9 國內應用 BEERS 準則研究結果 ... 15

表10 國內外相關潛在性不適當用藥-結果面之研究 ... 15

表11 老年人不建議用藥類別... 19

表12 男性與女性就診人次統計情形... 23

表13 就醫科別分佈情形... 24

表14 各年齡層就醫情形分佈... 25

表15 處方項數分佈情形... 25

表16 性別與疾病種類分佈情形... 25

表17 就性別分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 26

表18 年齡層分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 27

表19 疾病類別分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 27

表20 處方項數分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 27

表21 疾病診斷項數分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 28

表22 依科別分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 28

表23 依性別-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 30

表24 依年齡層-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 30

表25 依疾病分類-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 30

表26 依處方項數分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 30

表27 依疾病診斷項數分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 31

表28 依就醫科別分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 ... 31

表29 與診斷相關潛在性不適宜用藥-依疾病診斷或狀況分佈情形 ... 33

表30 潛在性不適宜用藥-依藥品名稱分類 ... 33

表31 潛在不適當用藥-對性別與疾病類別分析發生風險 ... 35

表32 潛在不適當用藥-對年齡層分析發生風險 ... 35

表33 潛在不適當用藥-對就診次數分析發生風險 N=46789 ... 35

表34 潛在不適當用藥-對處方項數分析發生風險 N=46789 ... 36

表35 不良事件發生盛行率-依性別分佈分析 ... 37

表36 不良事件發生情形-以二元邏輯斯回歸分析預測相關危險因子結果 ... 38

表37 歐洲各國潛在性不適當用藥之盛行率... 41

圖 次

圖1 研究流程圖... 17

圖2 就醫次數分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 29

圖3 就醫次數分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率情形 ... 32

圖4 發生不良事件發生率-依年齡層分佈情形 ... 37

圖5 不良事件發生率-以處方項數分析 ... 38

圖6 不良事件發生率-依就醫次數分類 ... 38

第一章 緒 論

第一節 研究背景

由美國人口諮詢局統計資料顯示，2006 年全球已超過 65 億人口，約比 2005 年增加 7800 萬人次，成長率約為 1.2%，同時也指出各國的年齡層結構存在著 明顯差異。1993 年臺灣已正式進入聯合國界定之高齡社會，也就是說 65 歲以上 老年人口占總人口比例達到 7%以上。依據內政部戶政司統計資料，截至 96 年 9 月底，老年人口比率為 10.14％，顯示 65 歲以上人口成長趨勢已呈現逐年攀升 現象。在社會福利政策方面，因為老年人口的逐漸增加，相對的也會造成醫療 費用支出的負擔，例如；在台灣地區，根據全民健康保險局統計年報門、急診 主要醫療疾病支出給付統計，65 歲以上老年人人數僅佔全國 9.7%左右，但其醫 療資源耗用卻佔整體醫療費用支出的33.32％，而藥費的支出又是醫療費用的主 要部份，更顯現出老年人是高藥物耗用之族群，因此攸關老年人相關用藥安全 議題，將是未來值得深入探討的議題。

在目前我國健保制度的變革，許多醫療機構在健保總額給付下，無不絞盡 腦汁設法以最低的成本，獲得最大經濟利益。以簡單經濟學觀念來說，在健保 總額醫療制度下，如何以最少的成本支出達到健保所規劃的醫療額度，即能獲 得最多的經濟效益。醫院成本支出項目主要包含：醫療人員人事成本、藥品與 衛材成本、醫療裝備成本、軟硬體成本、醫療糾紛等等。其中最為管理者所重 視的除了一般熟知的人事支出成本與軟硬體成本外莫過於醫療糾紛事件的處 理，因為其為非必要支出成本，不僅會影響醫療機構聲譽，也會造成一筆龐大 醫療賠償金額的損失。倘若能避免所有醫療疏失所造成的變動成本，那麼必會 達到優質醫療服務品質與最大管理效益。

老年族群相較於其他一般年輕族群有較高的罹病率與就診率，而大多數的 老年人會給予許多不同種類的處方藥物來控制慢性疾病或自行至藥局購買非處 方用藥來預防或治療許多老年疾病的發生。根據 2005 年健保局統計資料，65 歲（含）以上人口耗用將近約33.2%的健保醫療資源；在美國根據 2002 年研究 統計資料(Murray & Callahan, 2003)，全美至少有 85%的老年人曾使用一種以上 處方藥物，較2001 年成長 11%，所以此問題不僅出現在西方先進國家，我國亦

會面臨類似情形。

以目前醫學發展進程，每年幾乎都有新的藥物研發與治療，甚至也有老藥 新用的產生，雖然增加許多藥物治療的選擇，但若不當使用，無形中也增加潛 在不適當用藥之危險性。俗話說的好『水能載舟，亦能覆舟』，相信是眾所皆知 的道理，應用於藥物治療上何嘗不是如此。藥物最終治療的目標是：如何以病 人為中心，在最低的治療風險下，達到最大的疾病控制(黃盈翔，2003)。藥物使 用原則是對的藥必需用在對的人身上，否則再好的良藥，若使用不當，也會變 成毒藥，尤其是針對長期服用藥物控制疾病的慢性病人老年人。

這些屬於高危險族群之老年人，也因為身體機能退化，會造成藥物在體內 吸收、排除、分佈與代謝上有別於一般人，因此老年人用藥潛在性的風險，無 疑的會高於其他一般用藥族群，往往只要稍加不注意，不僅不能達到預期的效 果，反而會造成其他藥物不良事件(Rainu Kaushal, 2001)，使病情更加惡化，不 僅浪費醫療資源(Rochon & Gurwitz, 1997)，也破壞醫病間相互信任的關係。

近年來針對老年人用藥評估，主要有概括式判斷指標(implicit) 與明確列舉 式（explicit criteria）兩種。概括式判斷指標首先由 1992 年 Hanlon JT 與其他相 關學者所提出的藥物評估準則，一般而言此方法對每一病人藥物評估完整且周 延，但必須從病歷資料逐筆回顧收集，需耗費大量時間與人力，且也會隨著評 估者學經歷不同、不同的文化背景等主觀因素，影響評估的一致性原則，通常 此研究樣本數較少，因此較少被廣泛性應用。至於明確列舉式（explicit criteria）

是由Beers MH 首先在 1991 年(Beers, et al., 1991)集合多個領域專家學者，所訂 出評估老年人不適當用藥準則，後續也在1997 年(Beers, 1997)及 2002 年(Donna et al, 2003)相繼更新修正評估準則，早期研究對象是以護理之家為主，但後續如 Beers criteria-1997；Beers criteria-2002 更新準則已廣獲各國學者引用，研究對象 已擴及門診病患(林惜燕，2005, Lesley, et al., 2004)及居家護理之老人(Fialová, et al., 2005; Matthew, et al.,2005)，其優點是不必回溯病歷，可應用於大型研究樣本 空間，因為採明確條列式，爭議性較小。其缺點為可能欠缺通盤考慮其他併用 的藥物是否適當、藥物與藥物間交互作用產生，未能以病人整體性考量評估（如 病人肝、腎功能），審視老年人用藥上合理性與適當性(Gallagher, 2008)。

病人安全是目前醫療政策首要推行重點，目前也列入醫院評鑑主要評核細

項及健保監控品質指標之中，如何能在有限的醫療資源，提升最好的醫療服務 品質，是所有醫療機構共同努力的目標。

第二節 研究動機

藥品治療可以控制治療或緩和老年人的疾病，也可促進其健康相關生活品 質，而改善生活品質重點包括身體機能、精神狀況、社交活動等整體健康。雖 然藥物治療可以促進改善老年人生活品質，但這些好處也可能被藥物所帶來相 關問題（drug-related problems）所抵銷，甚至惡化，而老年人健康照護是當今 重要的議題也是未來醫療政策的方向。在老年人健康照護方面，藥物治療佔有 相當重要的角色，因此如何提升用藥安全，是各大醫療單位所關心的，同時也 是衛生署與財團法人醫院評鑑暨醫療品質促進會所重視關心的。

身為醫療專業人員，應瞭解人體會隨著年齡的增加，生理功能也日漸衰退，

相對的在藥物治療選擇上更顯的格外重要。根據(Frazier, 2005) 研究指出，如下 表 1 所示，藥物潛在危險性會隨著藥物項數的增加而提升藥物不良事件發生的 危險性( Akishita, 2006)。可是在一般人錯誤觀念總是認為藥物多吃能強身健体，

此多重用藥之情形，往往造成藥物與藥物間交互作用（drug-drug interaction）、

同藥理性質重複用藥、過敏禁忌用藥等情形發生，增加不必要的藥物不良事件 風險。

表1

藥品品項數目與危險性之關係

品項數 2 5 7 10

危險性 13% 38% 82% 99%

Note: From “Health outcomes and polypharmacy in elderly individuals: an integrated

literature review,” by S. C. Frazier, Journal of Gerontological Nursing, 31(9),

雖然近年來已有國內外研究，應用 Beers criteria 評估老年人潛在性不適當 用藥，但其研究結果可能會因為研究對象不同，疾病分散嚴重程度不同、研究 對象教育水準不同等而產生結果上的差異。身為從事醫療工作執行者，欲深入 探討院內老年人潛在性不適當用藥之盛行率與危險因子，進而找出相關解決方 案，建立防錯機制，預防不必要醫療疏失案件發生，提升病人用藥安全。

第三節 研究目的

本研究欲以相同之老年人藥物使用評估準則（Beers criteria），僅摘錄其認 為可能造成”高”危險程度之項目，排除可能造成危害為”低”者，欲討探該研究 樣本醫院，門診長期使用藥物之老年人族群，其造成其潛在性不適當用藥之危 險因子主要為何？若假設其個案造成後續急診或住院紀錄作為不良事件情形發 生，其是否具有相關聯性，因此研究目的主要可包含以下幾點：

1. 分析門診老年人潛在性不當用藥之型態。

2. 欲深入探討造成老年人潛在性不適當用藥之相關危險因子。

3. 瞭解潛在性不適當用藥與後續不良事件之關係。

4. 根據研究結果，作為未來醫療品質，檢討改進之參考。

第二章 文獻探討

第一節 人口老化問題

依聯合國定義，65 歲以上的人口超過總人口數量的 7%，稱之為高齡化社 會，隨著經濟成長，生活水準的提升與醫藥科技的進步，以及公共衛生的改善，

國人的平均壽命已逐漸的延長；另一方面，家庭計畫的推行與社會價值觀念的 改變，造成出生率逐年下降，因此更加速人口老化的速度。根據 OECD(OECD Factbook 2007)針對世界各國人口預估統計資料，以所有 OECD 國家為例，西元 2005 年老年人人口佔全國人口比例由 13.8%，預估到西元 2050 年將成長至 25.5%。在國內依據我國戶政部內政司(內政部戶政司，2007)針對我國老年化人 口統計資料，如下表2 所示，台灣老年人人口比例由西元 2001 年的 8.81%，成 長至西元 2007 年的 10.14%，年平均成長率為 2.50％，顯示我國老年化程度與 其他許多先進國家有共同呈現人口逐漸老年化的趨勢，只是程度上差異的問題。

表2

我國老年化人口統計資料

時間 合計 65 歲以上 比率 成長率

2001 22,405,568 1,973,357 8.81% 2.12%

2002 22,520,776 2,031,300 9.02% 2.41%

2003 22,604,550 2,087,734 9.24% 2.40%

2004 22,689,122 2,150,475 9.48% 2.62%

2005 22,770,383 2,216,804 9.74% 2.72%

2006 22,876,527 2,287,029 10.00% 2.69%

2007 22,925,311 2,323,937 10.14% 1.40%

資料來源：本部戶政司 （2007 年統計至 9 月份截止）

老化指數係指65 歲以上人口占 0~14 歲人口比率，台灣人口老化趨勢已愈 來愈明顯，經建會指出，台灣地區老化指數自1970 年起，開始呈現逐年遞增現 象，預估2051 年，老化指數約為 1971 年的 70 倍，另外針對民國 96 年 2 月由

內政部統計處統計公布從89 年至 94 年期間，我國與日本等 5 國老化人口與指 數比較，如下表3.與表 4.所示，台灣與許多先進國家相同，正面臨人口逐漸老 年化的結構改變。

表3

本國與其他各國國家老年化指數比較

本國與其他各國國家老年化指數比較

國家/時間 2000 2001 2002 2003 2004 2005 中華民國 40.9 42.3 44.1 46.6 49.0 52.1

日本 119.1 125.1 130.5 135.8 140.3 145.8 南韓 34.3 36.3 38.7 41.3 44.1 47.3 英國 82.3 84.1 85.8 87.1 88.2 89.0 法國 82.9 83.6 84.5 85.9 86.9 87.3 德國 105.4 109.4 113.8 122.2 128.9 136.2 美國 58.1 58.4 58.6 59.0 59.6 60.4 資料來源:：96 年內政部統計處統計資料

表4

本國與其他各國國家老年人口比率

本國與其他各國國家老年人口比率

國家/時間 2000 2001 2002 2003 2004 2005 中華民國 8.6 8.8 9.0 9.2 9.5 9.7

日本 17.3 18.0 18.5 19.1 19.5 20.0 南韓 7.2 7.6 7.9 8.3 8.7 9.1 英國 15.6 15.8 16.1 16.0 16.0 15.8 法國 15.8 15.9 16.0 16.1 16.2 16.2 德國 16.4 16.9 17.3 18.0 18.6 19.3 美國 12.4 12.4 12.4 12.4 12.4 12.4 資料來源:：96 年內政部統計處統計資料

隨著老年化社會的來臨，罹患慢性病的老年人口也必然逐漸增加，據全民 健保醫療統計資料指出老年人門診就診率高且多以慢性病為主，約占西醫門診 總件數為22%，平均每年每人平均就診約 25 次，而老年人通常罹患一至多種慢 性疾病，無形中也增加老年族群的高就診率與醫療支出。根據全民健保統計年 報資料，如下表 5.所示，可知老年人耗用醫療資源由民國 90 年所佔百分率為 28.22％成長至民國 95 年 33.32％醫療資源，並可由 90-95 年 65 歲以上醫療支出 百分比成長趨勢，可知隨著人口老化程度增加，相對必會造成醫療資源耗用比 例的升高，因此更顯現老年人健康醫療照護，將是未來許多先進國家，所需面 臨的共同社會問題。

表5

65

單位：千元

90 90,291,383 319,941,341 28.22%

91 97,587,545 331,899,812 29.40%

92 116,073,547 365,536,320 31.75%

93 132,040,437 411,745,715 32.07%

94 139,233,048 424,374,984 32.81%

95 142,318,900 427,077,432 33.32%

資料來源：全民健保統計年報

第二節 老化對生理學及藥物動力學的影響

以生理學上觀點來說，隨著年齡的老化，人體中許多器官系統也隨著改變，

如下表 6.所示，會造成身體組織結構、心血管系統、中樞神經系統、內分泌系 統、消化道系統、及肝功能與腎功能等影響，造成藥物在體內藥物動力學

（Pharmacokinetics）與藥效學（Pharmacodynamics）上的影響，其影響程度同 時也受疾病種類、遺傳體質與環境等因素改變，因此在老年人用藥上，更是要 特別小心謹慎。

表6

年齡對生理現象反應的影響

器官系統 影響

身體總含水量↓

導致體重↓

體脂肪↑

血清蛋白↓或＝

身體組成

α1-Acid glycoprotein↑或＝

心臟輸出血液量↓

生化接收器敏感度↓

周邊血管阻力↑

心血管

心肌對乙型交感興奮敏感度↓

中樞神經 腦容積與重量↓

內分泌 甲狀腺功能↓

胃酸PH 值↑

消化道 胃腸道血流量↓

雌性激素↓(女性) 泌尿生殖

攝護腺肥大(男性)

免疫 Cell-mediated 免疫力↓

肝血流量↓

肝 肝大小規格↓

呼吸系統肌肉張力↓

肺泡表面積↓

肺

肺活量↓

腎絲球濾過率↓

腎血流量↓

腎重量↓

腎

腎小管分泌功能↓

感應 傳導↓

骨骼 骨骼重量↓(骨質疏鬆)

備註：↑：表上升；↓表下降；＝表相等。

Note: From “Clinical implications of the agingprocess. In: Essentials of Clinical

Geriatrics,” by R. L. Kane, J. G. Ouslander, and I. B. Abrass, 5th ed. NewYork,

在藥物動力學方面，藥物主要會受藥物吸收、分佈、代謝、排除等四大因 素影響，茲整理如下表7 所示。

表7

年齡對藥物動力學的影響

年齡改變對藥物動力學的影響 藥物動力學

階段 藥物動力學參數(Parameters)

腸胃道 Unchanged passive diffusion and no change in bioavailability for most drugs

↓ Active transport and ↓ bioavailability for some drugs 吸收 ↓ First-pass extraction and ↑ bioavailability for some drugs

↓ Volume of distribution and ↑ plasma concentration of water-soluble drugs

↑ Volume of distribution and ↑ terminal disposition half-life (t1/2) for fat-soluble drugs

分佈

↑ or ↓ Free fraction of highly plasma protein bound drugs

↓ Clearance and ↑ t1/2 for some oxidatively metabolized drugs 肝代謝 ↓ Clearance and ↑ t1/2 of drugs with high hepatic extraction ratios 腎排除 ↓ Clearance and ↑ t1/2 of renally eliminated drugs and active metabolites 備註：↑：表上升；↓表下降

Note: From “Pharmacokinetic and pharmacodynamic changes in the elderly: Clinical

implications,” by A. Hammerlein, H. Derendorf, and D.T. Lowenthal, Clin

茲分別敘述如下:

一、藥物吸收方面

因老化造成生理功能的改變，使消化道系統中，使胃酸分泌減少、胃酸酸 度降低、胃腸血流量減少、腸絨毛吸收表面積減少、細胞膜運輸能力減弱，導 致吸收緩慢；另外針對少數需要主動運輸的藥物，亦會影響其藥物本身身體可 用率，但整體而言，大多數藥品老化對整體藥物吸收總量影響並非顯著。

二、藥物分佈方面

藥物吸收後分佈於體內的體積會影響藥物血中濃度及半衰期，而分佈體積 也會因藥物本身水溶性或脂溶性、與組織及血漿蛋白結合力相關。由於老化造 成生理結構上的變化，造成全身水分減少、體脂肪增加，因此若老年人服用高 脂溶性的藥物，如Diazepam，會使分佈體積增加，而使藥物半衰期延長，長期 使用易有積蓄的現象，造成藥物中毒的危險。

三、藥物代謝方面

一般來說，肝是人體主要代謝器官，老化會使肝血流量減少、肝酵素分泌 減少與活性降低，造成許多藥物半衰期延長，如心衰竭常用藥品 Digoxin(毛地 黃)，老年人使用時，應考慮低劑量。

四、藥物排除方面

對於許多藥物而言，腎排除是主要途徑，老化會造成腎絲球血流量減少，

腎絲球濾過率下降，降低藥物清除率，增加藥物半衰期，尤其是針對一些需要 經過代謝後產生藥效的活性代謝物，易造成，增加藥物積蓄的危險性。

此外老化也會因組織器官因接受體（receptor）與藥物間敏感性變化而有差 異，例如因老年人與年輕人因其接受藥物接受體數量或親和力大小的差異，而 造成藥效學上不同的效果，造成後續藥物治療選擇上的問題。

第三節 老年人多重用藥情形探討

因老年人常患有多重慢性疾病，需要長期服用多種藥物合併治療，而易出 現嚴重多重用藥（Polypharmacy）情形(Chutka DS et al,2004)，再加上殷切期望 疾病治癒心裡因素與傳統中國人對藥物總是「有病治病，無病強身」的觀念，

更增加重覆就醫多重用藥上的問題。

根據(Junius-Walker & Theile,2007)針對德國 70 歲以上老人用藥情形發現，

平均每人經醫師處方用藥為3.7 項及非處方用藥為 1.4 項，合計每人用藥數為 5.1 項，其中有 26.7％使用 5 種（含）以上慢性病處方藥物。根據美國 1998-1999 年全國性用藥調查研究，超過65 歲以上之老年人同時服用 5 種以上藥物的比例

（男：19％；女：23％）遠大於 18-44 歲（男：<1％；女：3％）。在 2002 年時，

至少有85%老年人曾使用一種以上處方藥物，全年約有 30 億張處方箋，藥費也 高達一千八百三十億美元，較2001 年同期成長 11％(Murray & Callahan, 2003)。

而針對台灣地區 polypharmacy 之流行病學研究(黃士甄，2003)發現，台灣地區 門診 polypharmacy 盛行率相較於其他國家為高，且小於 9 歲和大於 80 歲的民 眾，有半數以上是以多重藥物的方式進行治療。

在失能老人多重用藥方面(郝怡婷，2007)，單日藥物達 10 種以上者更高達 38.1％，可知隨著老年人身體機能退化，許多先進國家都存在著多重用藥問題，

而伴隨著多重用藥，相對的增加許多藥物交互作用與不良反應之風險(Viktil, 2007)。

也有其他許多研究顯示如(Spore, 1997; Gray, et al., 2003; Chang, et al., 2004;

Perri, et al., 2005)等，也說明老年人用藥品項數愈多，與被醫師開立不適當用藥 的機率有正相關性，相對也增加未來不良事件發生之風險性，因此如何降低處 方項數，避免潛在性不適當用藥，是未來可努力的方向。

第四節 應用於老年人用藥適當性之評估準則

在1991 年以前，老年人用藥評估一直缺乏明確且客觀之評估判斷標準，直 到1991 年以後才由 Beers 等人邀請相關老年醫療相關學者，應用德菲法進而創 立相關評估準則。雖然另有其他研究評估老年人用藥之潛在性不適當用藥，但 因其有研究上部分限制，近年來臨床上關於老年人用藥適當性之評估方式，多 以採明確列舉式為主。

一般評估老年人用藥之適當性主要可區分為兩大類，一為明確列舉式

（explicit criteria）判斷準則，另一則為概括式判斷(implicit criteria ) 準則兩種，

各有其評估優缺點與獨特性，茲分別敘述如下：

一、明確列舉式（explicit criteria）判斷準則：

此方法是經由許多專家學者共同討論所得之結果，與德菲法類似，由許多 專家學者共同訂立出特定老年人不適當用藥品項、藥物種類或與診斷無關之不 適宜藥物。因為此法採明確條列式準則，亦即「非黑則白」的判斷標準，簡單 易用，適宜大量資料評估，也具有不易因評估者不同而有所差異之優點，故近 年來獲得許多研究學者陸續採用。其中最著名評估準則以 Beers-criteria 最為廣 泛引用。Beers 與其他學者首先發表於 1991 年，共產生 30 項評估準則，後續在 1997 年時獨立發表修改後第二版，其中主要包含 28 種與診斷無關的不適當藥物 及類別，及 15 種與疾病有關，與老年人不適宜之特定 35 種藥物與類別。最後 在2003 年由 Beers 與其他相關專家學者，共同最次修正發表第三版評估準則。

Beers-criteria 2003 版評估準則：

第三版Beers-criteria 研究方法採用德菲法(Delphi method)，以李柯特五點量 表問卷，綜整12 位專家學者共同意見，並將 1997 版(第二版)Beers-criteria 修正 更新，刪除11 種藥物或種類，新增 44 種藥物評估準則，結果產生了 48 種藥物 或種類及20 種與診斷相關應避免的藥物或藥物種類。茲分別敘述如下：

1. 65 歲以上老人通常應避免的藥物或藥物種類：定義 48 種個別藥物及種類，

認為老年人應避免使用。原因是其為不必要的，且不會帶來藥物治療效益，

甚至會帶來更高的藥物不良事件風險，並分別將各項賦予造成危險等級程度”

高 ”與”低”兩類，如附錄 A.所示，分別表列老人應避免的藥物或藥物種類，

並註明其不適當的理由。

2. 20 種與診斷有關應避免之藥物分類：如附錄 B.所示，說明 20 種疾病或狀況，

老年人應避免使用其相對應之危險藥品，避免造成疾病或狀況的惡化。

二、概括式判斷(implicit criteria) 準則：

此方法最早是在1992 年由 Hanlon JT(Hanlon JT, 1992)所提出，運用藥物使 用適當指數(medication appropriateness index:MAI)評估藥物，其中評估判斷指標 包含適應症、療效、藥物劑量適當性與否、藥物間藥物交互作用、重複用藥、

藥物治療療程、過敏禁忌用藥、藥品價格等等，評估探討範圍非常廣泛。此研 究方法缺點是需耗用大量時間回顧評估病人病歷，且也經常受評估者主觀因素 影響，沒有能比較評估之金字標準(gold standard)，但因優點為能真正評估每一 位病患相關藥物所產生之問題，具有通盤且合理性之考量，能有效評估研究個 案用藥，其評估是全面性的，評估準確性雖優於明確列舉式，但此法往往需耗 費大量時間與人力，故近年來較少被廣泛應用與推廣。

綜合上述研究評估工具，以 Beers-criteria 較被廣泛運用，即使部分評估 準則略有修改，也未改變其主要架構，雖然其研究缺乏個案完整性，但其為目 前爭議較小的評估準則，也不會因個人主觀之差異，而有所不同，現在更被廣 泛應用於長期醫療照護機構如護理之家住民用藥評估等。

第五節 其他應用 Beers criteria 之研究結果

BEERS 評估準則如今已被廣泛應用於國內外醫療院所、長期照護機構或社 區居民老年人用藥之評估研究，其國外相關研究結果如下表8.所示。

表8

國外應用

BEERS

作者/年代 判斷準則 研究對象 樣本數

(人) 盛行率(%) 相關因素 1.女性

Beers /1992 Beers

1991 版 護理之家 1,106 40.3

2.用藥品項數多者 Beers

1991 版 1.憂鬱症者

Struck

/1994 /Struck 修改版

社區居民

(≧75 歲) 414 14

2.用藥品項數多者 Williams

/1995

Beers

1991 版 護理之家 21,884 12 1.用藥品項數多者 1.用藥品項數多者 Beers

1991 版

2.健康不佳者 3.具認知障礙者 Spore /1997

/Struck 修改版

護理之家 2,054 17.9

4.居住較久者 1.用藥品項數多者 2.轉診病患

Aparasu /1999

Beers 1991 版

醫院門診

老人 4,202 4.45

3.非都市地區的 醫師處方 Beers

1997 版

27.0(所有人

次) 1.用藥品項數多者 24.2(社區居

民)

2.護理之家接受 治療者 Piecoro

/2000

/排除診 斷 相關因素 後

美國

Medicaid 64,832

33.2(護理之

家) 3.看診之醫師數多者 1.用藥品項數多者 Hanlon

/2000

Beers

1997 版 社區居民 2,551 22.6 2.連續看診和看診次 數多者

Beers

1997 版 1.用藥品項數多者

Gray /2003 /Gray 修 改版

Medicaid 282 22

2.健康不佳者

表8(續)

作者/年代 判斷準則 研究對象 樣本數 (人)

盛行率

(%) 相關因素 1.教育程度低 Beers 1997 版 者

2.多重慢性病 患

3.單身 Raji /2003

/Zhan 修改版

社區居民 3,050 12

4.看診次數多 者

1.用藥品項數 Chang /2004 Beers 1997 版 醫院門診

初診病人 550 10.5 2.年齡

Beers 1997 版 9.79 1.多重用藥 Beers 2002 版 16.92 2.社經地位 Fialova/2005

McLoeod 1997 版

歐洲各國 2707

10.90 3.使用憂鬱與 焦慮藥物 Perri/2005 Beers 1997 版 美國護理之

家 1117 46.5 1.用藥品項數 Beers 1997 版 美國開業 8.8 1.都市地區

2.用藥品項數 Viswanathan/2005 多

Beers 2002 版 與醫院門診 7243

13.4

3.轉診病人

可綜整得知：以 1991-BEERS 版準則評估：護理之家不適當用藥盛行率為 12％-40.3％；社區居民為 14％；醫療院所為 4.45％。1997-BEERS 版準則評估：

護理之家不適當用藥盛行率為 46.5％-50％；社區居民為 12％-27％；醫療院所 為10.5％-22％。2002-BEERS 版準則評估：不適當盛行率為 13.4％-19.8％。不 適當主要原因分析為（1）用藥品項數多（2）性別影響（3）病患本身教育程度 差異（4）患有精神疾病（5）醫護人員配置比例等。

在國內相關研究方面，如下表 9 所示；運用 1997-BEERS 版準則評估：護 理之家或養護中心等長期照護機構，不適當用藥盛行率為 10.5％-31.3％；醫療 院所為：32.5％。不適當用藥原因分析主要為：（1）用藥品項數多（2）醫護人 員配置（3）病患年齡（4）醫師年齡與性別等。

表9

國內應用

BEERS

作者 研究對象 判斷準則 用藥項數 盛行率% 相關因子 郭垂文

/2001

社區老人

門診處方 Beers 1997 版 4.5 4.6

30.6 32.5

1.藥品項數 2.醫師年齡 3.醫師性別 葉鳳英

/2001 護理之家 Beers 1997 版 3.0 11.5 1.藥品項數 謝錦鑾

/2003 護理之家 Beers 1997 版 6.33 31.3 1.藥品項數 2.照護人員配置 陳秀美

/2004 養護中心 Beers 1997 版 2.9 10.5 1.病患年齡 2.藥品項數

就國內外針對老年人不適當用藥結果探討，用藥品項多寡及醫護人員配置 是主要危險因子；根據(Arlene et al.，2007)針對老年人性別差異是否會影響不適 當用藥盛行率研究，也證實性別確實是重要影響因素之一。

當然在探討老年人不適當用藥盛行率之研究，另外也有其他學者更深入研 究潛在性不適當用藥，是否與後續藥物不良反應事件有關，是否會增加住院風 險及死亡風險。茲綜整國內外相關研究有關後續不良事件發生結果面之研究，

如下表 10 所示，可知（1）不適當用藥項數愈多（2）用藥品項數多者（3）曾 經發生藥物不良反應者，會導致後續不良事件增加，如急診、住院或死亡之風 險。近期也有其他研究如(Paul F, 2008)也證實多重用藥確實與潛在性不適當用藥 相關，同時也指出 Beers creteria 無法提供一個全方位的黃金評估標準(gold standard)，評估老年人適當合理性之用藥，此評估準則應是會相對增加風險，並 非絕對的。

表10

國內外相關潛在性不適當用藥

-

作者 研究對象 判斷準則 盛行率 結果面評估

葉鳳英 /2001

門診 初診老人

Beers

1997 版 11.5

發生藥物不良反應因素：

1.用藥品項多者

2.處方含有潛在性不適當用藥 3.曾發生藥物不良反應

表10(續)

作者 研究對象 判斷準則 盛行率 結果面評估

陳秀美 /2005

門診 初診老人

Beers

2002 版 10.5

潛在性不適當用藥與藥物不良 反應因素：

服藥順從性差者：PR2.0 1.用藥品項多者：PR1.3 2.曾發生藥物不良反應者：

PR2.1

3.潛在性不適當品項多者：

PR15.3 Perri /2005 護理之家 Beers

1997 版 46.5 不良反應發生的風險：

處方含有不適當用藥 OR 2.34 Daniel S et

al/2007

美國 急診老人

Beers

2002 版 33.3 急診不良事件：有使用不適當用 藥者：3.6% (CI, 2.8% to 4.5%) Lin Hsi-Yen

et al/2008

醫學中心 慢性病 連續處方

病人

Beers

2002 版 20.97

不良結果發生率為19.29％；

1.急診：10.86％

2.住院：8.12％

3.死亡：0.31％

綜合以上所述，近年來國內外針對老年人合理性之用藥評估，大多採Beers' Criteria 評估準則為評估準則，其優點為可運用於範圍較大之研究母體，較具普 遍性與公正性，但也因條列式評估方式，雖然對研究者提供相當大的便利，但 卻無法有效兼顧老年人其他方面之整體性用藥評估。

第三章 研究方法

第一節 研究設計

本研究為觀察性世代研究，以樣本醫院門診病人年齡大於或等於65 歲病人 為研究觀察對象，分析潛在性不適當用藥之盛行率及相關危險因子，並假設後 續曾有急診或住院病人，定義為後續藥物不良事件，由急診與住院申報資料紀 錄，以本研究設計修正版之2003 Beers crteria 用藥評估準則，探討潛在性不適 當用藥，是否與後續造成急診或住院等不良事件有相關連性。其研究流程如下 所示：

圖

1 研究流程圖

門診申報資料

篩選大於65 歲病人申報明細

訂立評估準則

潛在性不適當用藥資料彙整、篩選、評估分析、統計檢定

評估不適當用藥相關危險因子

結論與建議

以二元邏輯斯回歸預測造成急診或住院等不良事件之相關危險因子

本研究以北區某區域教學醫院為研究母體，資料收集期間為2007 年 7 月至 2007 年 12 月，連續時間為期半年篩選所有門診大於 65 歲之老年人，依據本研 究修正之2003 版-Beers 評估準則，分析比對門診老年人潛在性不適當用藥與診 斷不適宜用藥兩部分之盛行率及相關危險因子，並由申報資料，比對是否曾有 急診與住院紀錄，探討潛在性不適當用藥與造成急診或住院等不良事件之關係。

第二節 研究內容

以該醫療院所研究期間門診申報資料、及住院健保申報資料分析，其中欄 位包含病人資本資料如身份證字號、性別、年齡、就醫科別、主治醫師姓名、

診斷代碼、藥物名稱、藥物使用天數、藥物使用頻率、藥品金額等。並利用 Microsoft 2007-Excel 與 Microsoft 2007-ACCESS 資料庫處理軟體，分析彙整增 加觀察期間每人次診斷數目、處方項數、是否有急診或住院紀錄、是否為慢性 病人、是否有不適宜用藥、不適宜用藥分類、是否有與診斷不宜之藥品開立與 不宜診斷之類別等欄位，作為未來分析評估分析變項。

一、評估準則定義：

本研究採用2002 版-BEERS creteria 評估準則，其中包含老年人不建議使用 之藥品與診斷不適宜之用藥兩個部分，並考量造成潛在性傷害程度，故僅節錄 屬於高危險性之種類，經與該醫療院所用藥品項比對結果如下表11.所示，可區 分為肌肉鬆弛劑與解痙攣劑（Muscle relaxants and antispasmodics）等 15 大類共 計有34 種藥品，作為後續潛在性不適當用藥之品項。

在不適當診斷用藥診斷分類方面，與BEERS creteria 評估準則，篩選比對國際 診斷分類碼ICD-9，如附錄 C 所示，經綜整可分為心臟衰竭等 18 大類，作為此 次研究與診斷不適宜用藥之判斷依據。

表11

老年人不建議用藥類別

項次 藥物種類 品名 健保碼

Rebamol 500mg A030987100 Tonful A029090100 Solaxin 200mg A005813100 Sketa cap A011012100 Musgud 10mg A045020100 Flexer 10mg A047787100 Blasec 2.5mg A038056100 1 Muscle relaxants and

antispasmodics

Ditropan 5mg A027361100 2 Flurazepam Panmomel 30mg A042859100 Anxiedin 1mg A024885100 Selars 30mg A046746100 Alepam 15mg B018425100 Serenal 10mg A043162100 Amprazo 0.5mg A042537100 Kinax 0.5mg A042686100 3 Doses of short-acting

benzodiazepines

Aprazo 0.5mg A045070100 4 Long-acting benzodiazepines Diazepam 2mg A001646100 5 Methyldopa Rivapress 250mg A026199100 Buwecon 0.125mg A044317100 6 Gastrointestinal antispasmodic

drugs Wilcon U A013800100 7 Anticholinergics and antihistamines Conamin A016969100 Licodin 100mg A031596100 Menchuan 100mg A041251100 8 Ticlopidine

Ticlod 250mg A042830100 9 Ketorolac Keto E.M Cap 10mg A045965100 U-Ritis 250mg A030891100 10 Long-term NSAIDs

Napton S.R. 750mg A033048100 Uxetine 20mg A042837100 U-zet 20mg A042901100 11 fluoxetine

Prozac 20mg B022064100 12 Stimulant laxatives Dulcolax 5mg A028503100 13 Amiodarone Cordarone 200mg B014822100 14 Nitrofurantoin Nitrofurantoin 100mg A003403100 Adalat 5 mg B019856100 15 Short acting nifedipine

Apo-Nifed 10mg B020568100

二、研究變項之界定 1. 操作性定義：

2. 老年人：年齡大於或等於 65 歲門診的病人。

3. 是否為慢性病：依據全民健保疾病案件數區分屬 04 或 08 案件者。

4. 潛在性不適當用藥區分為二類：

(1) 不適宜用藥品項：依據評估準則，篩選含有相同成分之任何藥品（含複 方成分），如上表11.所示，共可區分為 15 大類，34 種藥品。

(2) 與診斷不適宜用藥之診斷：依據國際疾病診斷碼（ICD-9-CM），如附錄 C 所示，共可區分為 18 大類。

5. 不良事件：觀察研究期間，指是否經過門診就醫後，造成後續產生急診或住 院紀錄。

6. 排外項目：本研究排除藥品劑型為針劑或為檢驗及檢查用藥。

三、研究步驟：

1. 由研究樣本醫療院所門診申報資料明細，篩選門診 65 歲以上之病人。

2. 以 2002-BEERS 評估準則架構，僅摘錄會造成高危險性危害之類別，作為本 研究判斷老年人潛在性不適當用藥評估準則。

3. 彙整該院使用符合潛在性不適當用藥藥品品項與依據國際疾病分類碼，建立 資料庫評估標準，透過程式語法分析比對潛在性不適當用藥發生情形，分為 不適當用藥及與診斷不適當用藥兩類。

4. 針對有關劑量是否超過建議劑量部分，由藥師個別比較篩選評估。

5. 由急診申報資料與住院申報資料，利用 Microsoft office Excel 2007 比對是否 有急診與住院紀錄，並分析建立相關探討因子欄位，如是否為慢性病病人、

處方項數、是否發生不良事件等等。

6. 利用 SPSS 12 版套裝分析軟體，利用敘述性統計與 Person chi-squre-Crosstab 分析，探討造成潛在性不適當用藥之相關危險因子。

7. 定義以有不適當用藥或與診斷不宜之事件，當做有潛在性不適當用藥事件，

並以「1」為代表，若為無潛在性不適當用藥，以「0」表示。在不良事件定 義方面，以曾有急診或住院紀錄者以「1」表示，而無相關紀錄者以「0」表 示，利用SPSS 統計軟體以二元邏輯斯回歸分析方法，進行推論性統計分析，

探討哪些危險因子會造成急診與住院等不良事件發生。

第三節 資料分析方法

先將收集資料以Microsoft office Excel 2007 建檔，利用 SPSS 12 版套裝軟 體進行敘述性與推論性（二元邏輯斯回歸分析）統計分析。以敘述性統計分析 方法，主要探討發生潛在性不適當用藥及及與診斷不宜之用藥發生之盛行率，

並以 crosstab 方式探討潛在性不適當用藥及與診斷不宜之藥物是否與病人性 別、就醫科別、處方項數、病人年齡、診斷疾病項目、是否為慢性疾病病人等 具有相關性。另更進一步以二元邏輯斯回歸分析方法，以推論性統計方法預測 相關危險因子何者會造成急診或住院等不良事件發生。

回歸分析方法可分三種，（1）一般回歸分析（2）卜瓦松迴歸(Poisson Regression)及（3）邏輯斯迴歸(Logistic Regression)等三種，邏輯斯迴歸這種迴 歸模型可稱為邏輯斯模型(Logistic Model)，這種廣義的線性模型使用邏輯斯連 結函數(Logistic Link Function)。主要使用於反應變數而二元性資料，例如「有」

或「無」，以「1」或「0」表示。邏輯斯迴歸與傳統的迴歸分析性質相似，不過 它是用來處理類別性資料的問題，由於類別性資料是屬於離散型的資料，因此 和迴歸分析中最大的差別在於反應變數型態的不同，所以邏輯斯迴歸在運用上 也需符合傳統迴歸分析的一般假設，也就是避免解釋變數之間共線性的問題，

以及符合常態分配和避免殘差存在自我相關等的統計基本假設。邏輯斯迴歸在 反映變數為離散型，且分類只有兩類或少數幾類時，便成了一個最標準的分析 方法。然而，對於離散型變數有很多分析方法，而 Cox 根據兩個主要的理由選 擇了邏輯斯分佈：第一個理由是基於數學觀點而言，它是一個極賦彈性且容易 使用的函數；第二個理由則是因為它適用於解釋生物學上的意義，邏輯斯迴歸 模型在統計的運用上已極為普遍，不但對於二元化的離散型資料使用率高，尤 其在醫學方面的使用更為廣泛。在邏輯斯分佈之下，不但可運用在單變量迴歸 模型，也可推廣至多變量迴歸模型。

因此本研究運用其理論基礎，將研究類別變相如「是」與「否」會造成後 續藥物不良反應，另轉換為「1」與「0」方式重新建立統計分析資料庫，並類 推於其他研究類別變相，以推論性預測統計方法，驗證與後續不良反應是否相 關聯。

第四節 研究限制

1. 本研究材料受限於是以一家區域醫院，追蹤門診病人連續半年的處方資料，

因此並不能代表其他醫療機構或其他不同層級機構之病人情形。

2. 研究資料取自於健保申報資料，並非所有病歷回顧，無法確保申報資料是否 有遺漏或錯誤情形。

3. 因病人有就醫醫院選擇權，無法評估針對後續發生不良事件病人是否回診，

故本研究可能低估後續發生急診或住院等不良事件。

4. 本研究未納入老年人自行服用之成藥或其他醫療院所用藥情形。

5. 本研究並未整體考量病人本身身體狀態，對於造成後續不良事件無法明確判 斷是否由藥物造成。

第四章 研究結果

第一節 研究對象基本資料及分佈特性

本研究彙整收集民國96 年 7 月至 96 年 12 月，連續半年門診就醫申報資料，

並篩選年齡大於65（或等於）歲門診處方，其基本資料分析如下:

1. 人數方面：共計有 8,515 人，其中男性樣本數為 5,481 人，女性樣本數為 3,037 人，女性與男性比約為1:1.84，男性大於女性。

2. 就醫人次方面：共計有 46,771 人次，女性看診人次為 14,065 人次，約占總人 次為30%；男性為 32,710 人次，約占總就醫人次 70%，男性與與女性就醫人 次比約為7：3。

3. 平均就診次數方面：如下表 12.所示，男性平均就醫次數為 5.97 人次大於女 性的4.63 人次，整體平均就醫次數為 5.49 次，可顯示出老年人是高就醫族群。

4. 就醫科別分佈方面：如下表 13.所示，就診率前五名依序為心臟內科占 13.09%，泌尿科 11.61%，神經內科 9.10%，骨科 8.76%，腸胃內科 8.09%，

就醫前5 大科別，約佔整體 50.65%。

5. 年齡層分佈：因年齡層分佈範圍較廣，本研究以每增加 5 歲為組距分析，如 下表14.所示，其中年齡層介於 75-79 歲為最多，約佔 35.12%；其次為 80-84 歲，約佔26.13%。

6. 處方項數方面:如下表 15.所示，開藥處方項數以 2 項佔 28.79％為最高，其次 為3 項與 1 項處方用藥，前 1-3 項處方項數用藥件數約佔 66.32％。

7. 疾病分類方面：男性與女性屬於慢性疾病約佔 89.11％，非慢性疾病僅佔 10.89

％，如下表16.所示。

表12

男性與女性就診人次統計情形

性別 總就醫次數 人次 平均就醫次數

男性 32,724 5,481 5.97

女姓 14,065 3,037 4.63

合計 46,789 8,518 5.49

表13

就醫科別分佈情形

排序 科別 女 男 合計 百分比 累積百分率

1 心臟血管內科 4,862 1,265 6,127 13.09% 13.09%

2 泌尿科 4,119 1,314 5,433 11.61% 24.71%

3 神經內科 3,676 581 4,257 9.10% 33.80%

4 骨科 3,512 587 4,099 8.76% 42.57%

5 腸胃內科 3,606 178 3,784 8.09% 50.65%

6 胸腔內科 3,398 111 3,509 7.50% 58.15%

7 眼科 3,071 0 3,071 6.56% 64.72%

8 內分泌科 2,774 158 2,932 6.27% 70.98%

9 家庭醫學科 1,876 249 2,125 4.54% 75.52%

10 精神科 1,366 150 1,516 3.24% 78.76%

11 神經外科 1,239 177 1,416 3.03% 81.79%

12 耳鼻喉科 1,187 24 1,211 2.59% 84.38%

13 腎臟內科 1,069 70 1,139 2.43% 86.81%

14 感染科 960 89 1,049 2.24% 89.06%

15 心臟血管外科 871 174 1,045 2.23% 91.29%

16 復健科 790 67 857 1.83% 93.12%

17 外科 613 42 655 1.40% 94.52%

18 內科 392 127 519 1.11% 95.63%

19 婦產科 402 45 447 0.96% 96.58%

20 直腸外科 417 29 446 0.95% 97.54%

21 皮膚科 366 65 431 0.92% 98.46%

22 整型外科 266 11 277 0.59% 99.05%

23 胸腔外科 163 8 171 0.37% 99.42%

24 血液腫瘤科 150 1 151 0.32% 99.74%

25 小兒外科 122 0 122 0.26% 100.00%

表14

各年齡層就醫情形分佈

年齡層（歲） 人次 百分率 累積百分率

65-69 6,370 13.61% 13.61%

70-74 6,927 14.80% 28.41%

75-79 16,433 35.12% 63.53%

80-84 12,224 26.13% 89.66%

85-89 3,777 8.07% 97.73%

90-94 798 1.71% 99.44%

95 以上 260 0.56% 100.00%

表15

處方項數分佈情形

處方項數 案件數 百分率 累計百分率

1 7,624 16.29% 16.29%

2 13,470 28.79% 45.08%

3 9,984 21.34% 66.42%

4 6,482 13.85% 80.27%

5 3,910 8.36% 88.63%

6 2,323 4.96% 93.59%

7 1,282 2.74% 96.33%

8 875 1.87% 98.20%

9 407 0.87% 99.07%

10 項以上 432 0.93% 100.00%

表16

性別與疾病種類分佈情形

性別 慢性病人 百分率 非慢性病人 百分率 總計 女姓 12,355 87.75% 1,724 12.25% 14,079 男姓 29,341 89.70% 3,369 10.30% 32,710 總計 41,696 89.11% 5,093 10.89% 46,789

第二節 與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率

依研究自變項如性別、年齡層分佈、疾病類別、處方項數、疾病診斷項數、

就醫次數、科別等相關因子，以person chi-square 檢定方法，探討依變項『與診 斷相關-潛在性不適當用藥』之相關性，研究結果分析如下：

1. 性別方面：男性潛在性不適當盛行率為 5.12％，女性為 1.12％，平均潛在性 不適當用藥盛行率為 3.92％，潛在性不適當用藥盛行率男性約為女性之 4.56 倍，如下表17.所示。

2. 年齡層分類方面：若以每增加 5 歲當作一個階層，如下表 18 所示，其中以年 齡層 80-84 歲，潛在性不適當用藥發生率為 4.92％最高，其次為 75-79 歲年 齡層。

3. 疾病類別方面：屬於慢性病之病人發生潛在性不適當用藥盛行率為 4.38％，

大於非慢性病病人的發生率0.12％，如下表 19.所示，慢性病病人大於非慢性 疾病病人。

4. 處方項數方面：發生機率最高者在開立 10 項處方以上多重用藥案件數，如下 表20.所示，潛在性不適當用藥率高達 9.21％，其潛在性不適當性會隨處方項 數增加而遞增。

5. 疾病診斷項數方面：潛在性不適當用藥盛行率最高者在 16-20 項疾病診斷數 目，如下表21.所示。

6. 就醫次數方面：分別以就醫次數每 5 次為一個階層，如下圖 1 所示，以就醫 次數為11-15 次階層，有最高 5.03％之潛在性不適當用藥。

7. 就醫科別方面：如下表 22.所示，其中以泌尿外科有高達 26.12％潛在性不適 當用藥發生率最高，其次為婦產科 5.82％與胸腔內科 4.62％，前三大科別約 佔整體36％。

表17

就性別分析

-

-

性別 否 是 不適當用藥盛行率 合計

女 13,921 158 1.12% 14,079

男 31,035 1,675 5.12% 32,710 合計 44,956 1,833 3.92% 46,789

表18

年齡層分析

-

-

年齡層分類

(歲) 否 是 不適當用藥盛行率 合計

65-69 6,232 138 2.17% 6,370 70-74 6,739 188 2.71% 6,927 75-79 15,707 726 4.42% 16,433 80-84 11,622 602 4.92% 12,224 85-89 3,622 155 4.10% 3,777

90-94 780 18 2.26% 798

95 以上 254 6 3.17% 189

合計 44,956 1,833 3.92% 46,789 P value<0.05

表19

疾病類別分析

-

-

是否為慢性病人

否 是 不適當用藥盛行率 合計

否 5,087 6 0.12% 5,093

是 39,869 1,827 4.38% 41,696 合計 44,956 1,833 3.92% 46,789 P value<0.05

表20

處方項數分析

-

-

處方項數

否 是 不適宜用藥盛行率 合計

1 7,601 23 0.30% 7,624

2 12,584 886 6.58% 13,470

3 9,508 476 4.77% 9,984

4 6,330 152 2.34% 6,482

5 3,786 124 3.17% 3,910

6 2,229 94 4.05% 2,323

7 1,246 36 2.81% 1,282

8 861 14 1.60% 875

9 400 7 1.72% 407

10 項以上 411 21 9.21% 228

P value<0.05

表21

疾病診斷項數分析

-

-

疾病診斷項數

否 是

不適宜用藥盛行

率 合計

1-5 20,532 777 3.65% 21,309 6-10 14,477 688 4.54% 15,165 11-15 6,989 218 3.02% 7,207 16-20 2,149 118 5.21% 2,267

21 以上 809 32 3.80% 841

合計 44,956 1,833 3.92% 46,789 P value<0.05

表22

依科別分析

-

-

P value<0.05

是否有與診斷不適宜 排序 科別

否 是 不適當用藥盛行率 合計

1 泌尿科 4,014 1,419 26.12% 5,433

2 婦產科 421 26 5.82% 447

3 胸腔內科 3,347 162 4.62% 3,509 4 神經內科 4,202 55 1.29% 4,257 5 心臟血管外科 1,033 12 1.15% 1,045 6 心臟血管內科 6,071 56 0.91% 6,127 7 腸胃內科 3,752 32 0.85% 3,784

8 血液腫瘤科 150 1 0.66% 151

9 骨科 4,072 27 0.66% 4,099

10 外科 651 4 0.61% 655

11 胸腔外科 170 1 0.58% 171

12 家庭醫學科 2,113 12 0.56% 2,125 13 腎臟內科 1,133 6 0.53% 1,139 14 精神科 1,510 6 0.40% 1,516 15 感染科 1,045 4 0.38% 1,049 16 神經外科 1,411 5 0.35% 1,416

17 直腸外科 445 1 0.22% 446

18 內分泌科 2,929 3 0.10% 2,932 19 耳鼻喉科 1,210 1 0.08% 1,211

20 小兒外科 122 0 0.00% 122

21 內科 519 0 0.00% 519

22 眼科 3,071 0 0.00% 3,071

23 復健科 857 0 0.00% 857

24 整型外科 277 0 0.00% 277

25 皮膚科 431 0 0.00% 431

2.47%

4.25%

5.03%

4.56% 4.61%

4.00%

0.00%

1.00%

2.00%

3.00%

4.00%

5.00%

6.00%

1-5 6-10 11-15 16-20 21-25 26以上 不適當用藥百分率

圖

2 就醫次數分析-與診斷相關-潛在性不適當用藥盛行率情形

第三節與不適當用藥相關-潛在性不適當用藥盛行率

與診斷相關-潛在性不適當用藥相同，依研究變項如性別、年齡層分佈、疾 病類別、處方項數、疾病診斷項數、就醫次數、科別等相關因子，研究結果分 析情形如下：

1. 性別方面：如下表 23.所示，男性為 12.49％，大於女性 10.19％，平均潛 2. 在性不適當用藥盛行率為 11.80％。年齡層分類方面：如下表 24.所示，不適

當用藥盛行率年齡層以85-89 歲的人，潛在性不適當用藥為 13.71％最高，最 低者在65-69 歲間。

3. 疾病類別方面：屬慢性病病人群有 12.09％潛在性不適當用藥，大於非慢性病 人的9.48％，如下表 25.所示。

4. 處方項數方面：如下表 26.所示，潛在性不適當用藥處方，會依處方項數增加，

不適當用藥盛行率有呈現逐漸上升的情形。

5. 疾病診斷數目方面：如下表 27.所示，其中以曾有 6-10 個疾病診斷項目，有 最高之不適當用藥盛行率。

6. 就醫次數方面：如下圖 2.所示，就醫次數在 11-15 次，有最高之不適當用藥 發生率，與診斷相關之潛在性不適當用藥雷同。

7. 就醫科別方面：如下表 28.所示，不適當用藥盛行率依序為內科 24.47％，泌 尿外科24.19％，心臟血管內科 20.65％。

表23

依性別-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 是否有不適當用藥

性別 否 是 不適當用藥盛行率 合計

女性 12,644 1,435 10.19% 14,079 男性 28,623 4,087 12.49% 32,710 合計 41,267 5,522 11.80% 46,789 P value<0.05

表24

依年齡層

-

-

年齡層分類（歲）

否 是 不適當用藥盛行率 合計

65-69 5,722 648 10.17% 6,370 70-74 6,220 707 10.21% 6,927 75-79 14,429 2,004 12.19% 16,433 80-84 10,704 1,520 12.43% 12,224 85-89 3,259 518 13.71% 3,777

90-94 702 96 12.03% 798

95 以上 231 29 11.15% 260

P value<0.05

表25

依疾病分類

-

-

是否為慢性病人

否 是 不適當用藥盛行率 合計

否 4,610 483 9.48% 5,093

是 36,657 5,039 12.09% 41,696 合計 41,267 5,522 11.80% 46,789 P value<0.05

表26

依處方項數分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 是否有不適當用藥

處方項數

否 是 不適當用藥盛行率 合計

1 7,481 143 1.88% 7,624

2 12,073 1,397 10.37% 13,470

3 8,773 1,211 12.13% 9,984

表 26(續)

是否有不適當用藥 處方項數

否 是 不適當用藥盛行率 合計

4 5,728 754 11.63% 6,482

5 3,342 568 14.53% 3,910

6 1,847 476 20.49% 2,323

7 944 338 26.37% 1,282

8 597 278 31.77% 875

9 247 160 39.31% 407

10 項以上 235 197 45.60% 432

P value<0.05

表27

依疾病診斷項數分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 是否有不適當用藥

疾病診斷項數

否 是 不適當用藥盛行率 合計

1-5 18,840 2,469 11.59% 21,309 6-10 13,216 1,949 12.85% 15,165

11-15 6,405 802 11.13% 7,207

16-20 2,049 218 9.62% 2,267

21 項以上 757 84 9.99% 841

P value<0.05

表28

依就醫科別分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率 是否有不適當用藥

排序 科別

否 是 不適當用藥盛行率 合計 1 內科 392 127 24.47% 519 2 泌尿科 4,119 1,314 24.19% 5,433 3 心臟血管內科 4,862 1,265 20.65% 6,127 4 心臟血管外科 871 174 16.65% 1,045 5 皮膚科 366 65 15.08% 431 6 骨科 3,512 587 14.32% 4,099 7 神經內科 3,676 581 13.65% 4,257 8 神經外科 1,239 177 12.50% 1,416 9 家庭醫學科 1,876 249 11.72% 2,125 10 婦產科 402 45 10.07% 447 11 精神科 1,366 150 9.89% 1,516

表28 (續)

是否有不適當用藥

排序 科別

否 是 不適當用藥盛行率 合計 12 感染科 960 89 8.48% 1,049 13 復健科 790 67 7.82% 857 14 直腸外科 417 29 6.50% 446

15 外科 613 42 6.41% 655

16 腎臟內科 1,069 70 6.15% 1,139 17 內分泌科 2,774 158 5.39% 2,932 18 腸胃內科 3,606 178 4.70% 3,784 19 胸腔外科 163 8 4.68% 171 20 整型外科 266 11 3.97% 277 21 胸腔內科 3,398 111 3.16% 3,509 22 耳鼻喉科 1,187 24 1.98% 1,211 23 血液腫瘤科 150 1 0.66% 151 24 小兒外科 122 0 0.00% 122 25 眼科 3,071 0 0.00% 3,071 P value<0.05

10.81%

12.39% 12.85% 12.62%

10.58%

9.83%

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

14.00%

1-5 6-10 11-15 16-20 21-25 26次以上

不適當用藥盛行率

圖

3 就醫次數分析-與不適當藥品相關-潛在性不適當用藥盛行率情形

第四節常見潛在性不適當用藥種類與診斷類別

在潛在性不適當用藥依診斷分類與藥品分類，其研究結果如下：

1. 與診斷相關潛在性不適當用藥部分：如下表 29.所示，其中排行第一者以膀胱 功能障礙（Bladder outflow obstruction）類有高達 76.80%不適當盛行率，其 次為失眠（Insomnia）佔 10.58%，壓力障礙（Stress incontinence）佔 4.04%，

前三大佔佔整體 91.42％，而以診斷為高血壓類（Hypertension）之病人，存

在著最低潛在性不適當用藥盛行率。

2. 與藥品相關潛在性不適當用藥方面：如下表30.所示，其中以平滑肌肌肉鬆弛 劑類（Muscle relaxants），藥品名稱為 Blasec 2.5mg 佔整體 21.70%為最高，

其次依序藥品名稱為Dulcolax 5mg 佔 17.21%，Menchuan 100mg 佔 9.63%等 30 項藥品。

表29

與診斷相關潛在性不適宜用藥-依疾病診斷或狀況分佈情形

診斷分類 不適宜用藥總件

數 百分率 累積百分率

Bladder outflow obstruction 1503 76.80% 76.80%

Insomnia 207 10.58% 87.38%

Stress incontinence 79 4.04% 91.42%

Gastric or duodenal ulcers 77 3.93% 95.35%

Syncope or falls 44 2.25% 97.60%

Cognitive impairment 17 0.87% 98.47%

Arrhythmias 12 0.61% 99.08%

COPD 11 0.56% 99.64%

Blood clotting disorders or receiving

anticoagulant therapy 6 0.31% 99.95%

Hypertension 1 0.05% 100.00%

表30

潛在性不適宜用藥-依藥品名稱分類

排序 藥品名稱 不適當用藥案件數 百分率 累計百分率

1 Blasec 2.5mg 1266 21.70% 21.70%

2 Dulcolax 5mg 1004 17.21% 38.90%

3 Menchuan 100mg 562 9.63% 48.53%

4 Conamin 363 6.22% 54.76%

5 Ticlod 250mg 363 6.22% 60.98%

6 Cordarone 200mg 263 4.51% 65.48%

7 Sketa cap. 248 4.25% 69.73%

8 Licodin 100mg 213 3.65% 73.38%

9 Musgud 10mg 210 3.60% 76.98%

10 Tonful 208 3.56% 80.55%

11 Solaxin 200mg 193 3.31% 83.86%

12 Napton S.R. 750mg 176 3.02% 86.87%

表30 (續)

排序 藥品名稱 不適當用藥案件數 百分率 累計百分率

13 Diazepam 2mg 163 2.79% 89.67%

14 Adalat 5 mg 110 1.89% 91.55%

15 Apo-Nifed 10mg 107 1.83% 93.38%

16 Nitrofurantoin 100mg 90 1.54% 94.93%

17 Keto E.M 10mg 71 1.22% 96.14%

18 Prozac 20mg 43 0.74% 96.88%

19 Buwecon 0.125mg 40 0.69% 97.57%

20 Wilcon U 33 0.57% 98.13%

21 U-zet 20mg 28 0.48% 98.61%

22 Flexer 10mg 26 0.45% 99.06%

23 Panmomel 30mg 25 0.43% 99.49%

24 U-Ritis 250mg 7 0.12% 99.61%

25 Uxetine 20mg 7 0.12% 99.73%

26 Selars 30mg 6 0.10% 99.83%

27 Rivapress 250mg 4 0.07% 99.90%

28 Kinax 0.5mg 3 0.05% 99.95%

29 Alepam 15mg 2 0.03% 99.98%

30 Serenal 10mg 1 0.02% 100.00%

第五節 潛在性不適當用藥相關危險因子探討

由上述研究結果可知，潛在性不適當用藥會受性別、年齡、科別、處方項 數、就醫次數、疾病類別所影響，且P value<0.05，皆達統計學上顯著差異，本 研究也深入探討其各變相之影響程度，若以曾發生『潛在性不適當用藥』或『與 診斷不適宜處方』合併及病人重複就醫科別視為相同案件計算，探討不適當用 藥與其他相關危險因子所造成危險值風險預估，如下表31.所示，男姓發生潛在 性不適當之風險大於女性，其勝算比為 1.35，而非慢性病之病人發生潛在性之 風險大於慢性病病人，勝算比為1.511。

就年齡層深入分析探討其發生之風險性，結果如下表 32.所示，若以 65-69 歲為參考組，年齡層在 75-89 歲病人有較高之不適當用藥風險，其中以 85-89 歲佔有最高之風險，其勝算比為1.299。

以就醫次數分析發生之風險性，如下表33.所示，就醫次數在 11-15 次有較 高之發生風險，其勝算比為1.28。