臺灣癌症經濟負擔探討：2007至2017年之直接與間接成本分析

doi:10.6342/NTU201901297

國立臺灣大學醫學院臨床藥學研究所 碩士論文

Graduate Institute of Clinical Pharmacy College of Medicine

National Taiwan University Master Thesis

臺灣癌症經濟負擔探討：

2007 至 2017 年之直接與間接成本分析

Economic burden of cancers in Taiwan: a direct and indirect cost estimate for 2007-2017

黃紹宜 Shao-Yi Huang

指導教授：蕭斐元 博士 Advisor: Fei-Yuan Hsiao, Ph.D.

中華民國 108 年 6 月

June, 2019

doi:10.6342/NTU201901297

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致謝

時光飛逝，總是追趕著各種報告的截止日期，追啊追地一年就過去了。想想 當年剛進入藥學系的我，怎麼預料得到最後會選了六年制再加一年的臨藥所，把 自己唸得跟醫學系一樣久，但回首在研究所的這段時間，仍感到非常值得，完成 一篇論文、投稿參加國際研討會，這些都是很寶貴的經驗。學術研究能力並非一 蹴可幾，但現在的我能感受到自己正一步步成長，開始看懂每篇研究論文的優缺 點，開始有了自己熟悉的研究領域，著手寫這篇致謝文的當下，心中對於完成了 一個人生的里程碑感到無比滿足，同時，更是充滿著感恩。

首先要謝謝從專題就一路耐心指導我的女神蕭斐元老師，老師總是能適時地 指點迷津，讓這篇論文更加完整，甚至更有實際應用上的意義，每次和老師討論 完都有茅塞頓開的感覺，也才能踏實地往下一步邁進，在研究以外的方面，謝謝 老師提供了好喝的心靈雞湯，總是為學生設想周到，也謝謝老師包容我偶爾發生 的瞎事，未來仍然會以老師為偶像繼續努力的。

再來要感謝 R220 的大家，謝謝一直當我的鄰居的芝芝學姊，從專題到現 在，學姊幫我解決了無數煩惱，還能預先設想到我沒想到的情況，在研究上遇到 的問題也時常依靠學姊提出實用的解決方法，坐在學姊旁邊有種少奮鬥十年的感 覺；謝謝在我最需要的時候出現的合旻學姊，拯救我不懂的癌登檔、GLM，學姊 總是很關心我的研究進度，也很願意經驗分享，隨時都有專家可以問真的很安 心；謝謝總是熱心幫忙的世宗學長，我好像一直是踏著學長以前走過的路，謝謝 學長不吝於分享過來人的經驗還有心路歷程，也總能一針見血地提供研究上的建 議，同時又兼具IT man 的功能真的是太強大了；謝謝我的同甘共苦好夥伴彥佐，

每次看到你如此投入於自己的研究分析，都會給我一些要更認真的動力，這段時 間有你一起崩潰於專題書報跑統計寫論文，什麼事都有人一起商量的感覺真好；

謝謝一直溫柔鼓勵我的貞予學姐，看到學姊對研究的熱忱還有對生活的樂觀態 度，讓我獲得很多能量；謝謝總是細心給予建議的家芸學姊，學姊還幫忙打理了

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ii

許多行政大小事；謝謝曾經的鄰居俐如學姊，還記得剛進研究所的日子跟學姊聊 天我才不會看paper 看到睡著；謝謝做專題時引領我的愷欣學姊，雖然沒想到這 個題目會延伸成我的碩士論文，但在開頭最茫然的時候，是學姊一直耐心陪我解 決各種問題。謝謝R220 溫馨的氛圍讓我碩班的這一年如此開心，和大家的這段 機緣也是我碩班最大的收穫之一。

最後要謝謝一直在身邊陪伴我的家人和朋友們，謝謝爸爸媽媽總是無條件支 持我的決定，讓我當個幸福的孩子，無後顧之憂地唸書，慢慢尋找自己真正想做 的事，遇到不如意還能回家充電。謝謝妹妹每天跟我吵鬧讓我發洩平時的壓力，

多虧妳從小訓練我的耐心讓我覺得世上其他事情都沒比當妳姊姊更累，包括寫論 文。謝謝男友包容我陰晴不定的心情，還要充當免費的研究助理。謝謝水森火熱 好夥伴們冠蓁、昱妏、Tina、大育，有妳們一起取暖讓踏進水森館這件事不那麼 令人抗拒了。

謹此，將這份小小的成就獻給所有幫助過我、鼓勵過我的大家。

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iii

中文摘要

研究背景 隨著醫療水平的提升，癌症的治療也日新月異，但昂貴的新穎醫療技 術也帶來了更大的經濟負擔，在有限的資源之下，如何有效地分配資源成為重要 的議題。瞭解目前癌症經濟負擔將有助於醫療資源分配上的政策決定，然而我國 現有之相關研究，許多距今已年代久遠，且多以醫療照護機構或健康保險給付機 構的立場進行分析，無法反映整體社會的觀點。

研究目的 本研究旨為分析臺灣十大高花費癌症之直接醫療成本與間接成本，且 進一步探討藥品費用(尤其抗癌藥品)之分布比例及可能影響成本之因子，並同時 比較癌症與其他疾病帶來之經濟負擔。

研究方法 本研究係以全國人口為基礎，並以社會觀點進行的成本分析研究，利 用臺灣癌症登記檔及全民健康保險資料庫，篩選2007 年至 2014 年新診斷之癌症 與急性冠心症病患作為研究對象。本研究所納入之十大高花費癌症為肺癌、女性 乳癌、大腸直腸癌、肝癌、口腔癌、前列腺癌、胃癌、食道癌、白血病及非何杰 金氏淋巴瘤等固態腫瘤及血液腫瘤疾病。成本項目包含自診斷日起三年內與癌症 或急性冠心症相關的直接醫療成本，以及因罹患該疾病無法工作或提早死亡所造 成的生產力損失(間接成本)。直接醫療成本係加總自所有健保給付之門診及住院 費用，包含診察費、藥費、病房費、醫學檢查費、手術費等，並另外計算其中所 有藥品費用以及抗癌藥品費用以分析其所占比例；間接成本則加總自因罹病需要 就醫或因病早逝而無法工作導致的薪資損失。各項成本計算完畢後，本研究亦選 取診斷年齡、性別、診斷年代、腫瘤轉移、共病症、是否於醫學中心接受治療等 可能影響癌症費用的因子進行成本動因分析。

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研究結果 本研究共納入 545,221 位癌症病患及 170,879 位新發的急性冠心症病 患作為本研究的研究對象。在癌症病患中，新診斷人數最多者為大腸直腸癌，新 診斷人數最少者則為白血病及非何杰金氏淋巴瘤。

平均直接與間接成本總和最高者為食道癌(2,453,246 元)，其次為白血病(1,745,292 元)及口腔癌(1,695,017 元)，最低者則為前列腺癌(431,489)、女性乳癌(589,511 元) 及大腸直腸癌(708,107)。直接醫療成本在各癌症中占成本總和之 24~78%，中位 數最高者為食道癌(534,457 元)、口腔癌(525,738 元)及非何杰金氏淋巴瘤(420,084 元)，最低者則為肝癌(213,447)、前列腺癌(251,901)及大腸直腸癌(292,404 元)。間 接成本中以死亡相關間接成本為主，其中位數最高者為食道癌，最低者則為女性 乳癌、大腸直腸癌、口腔癌、前列腺癌及非何杰金氏淋巴瘤。

在直接醫療成本之中，所有藥品花費占總醫療成本約13~60%，若僅計算抗癌藥 品花費則占總醫療成本約1~42%，在部分固態腫瘤如食道癌、口腔癌、肝癌等，

其藥品花費較低，而在肺癌、白血病、非何杰金氏淋巴瘤等癌症則有較高的藥品 花費。

急性冠心症之平均直接與間接成本總和為435,609 元，直接醫療成本中位數則為 141,708 元，不論直接醫療成本或間接醫療成本，與多數癌症相比皆更低。

在癌症費用之成本動因分析中，年齡的增加會顯著減少癌症之疾病負擔總和，而 男性、腫瘤轉移／晚期癌症的發生、共病症的增加、於醫學中心接受治療等因 子，則會顯著增加癌症之疾病負擔總和。診斷年代對各癌症之影響並沒有一致結 果，在肺癌、口腔癌及食道癌，2011 年至 2014 年後期診斷者之疾病負擔總和顯 著低於2007 年至 2010 年診斷者，在女性乳癌、肝癌及白血病中後期診斷者顯著 高於前期診斷者，其餘癌症則沒有顯著差異。

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研究結論

在癌症新診斷後三年內的經濟負擔總和中，直接醫療成本與間接成本之金額及所 占比例，在各個癌症會因癌症特性與治療型態而有很大的差異。本研究之分析結 果能夠幫助政府主管機關瞭解我國癌症經濟負擔之現況，除了直接醫療成本之 外，也提供整體社會觀點下癌症所造成之生產力損失，以利未來決策者安排資源 分配時優先順序之評估，讓有限的醫療資源達到最大化的使用。

關鍵詞 癌症、疾病負擔、成本分析、健康政策

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ABSTRACT

Aim/Objective:

Cancers have incurred significant economic burden to patients, health sectors and society. Reliable estimates of such burden, particularly with the considerations of both direct and indirect costs of cancers, will therefore help to guide resource allocation. This study aimed to conduct a nationwide cost analysis on direct and indirect costs of the top ten costly cancers in Taiwan.

Methods:

Patients with newly diagnoses of acute coronary syndrome (ACS) and top ten costly cancers (i.e. lung cancer, female breast cancer, colorectal cancer, liver cancer, oral cancer, leukemia, prostate cancer, non-Hodgkin lymphoma, gastric cancer, and esophageal cancer) between 2007 and 2014 were identified from the Taiwan Cancer Registry (TCR) Database. Their direct medical costs were calculated from claims recorded in the National Health Insurance Research Database (NHIRD). Indirect costs, composed of productivity losses due to morbidity and mortality, were estimated from public data of life expectancy, average wage, and employment rate. Costs of the first three years after diagnosis were assessed in this study. Further cost driver analysis was conducted on factors including age at diagnosis, gender, year of diagnosis, tumor metastasis, comorbidities, treatment in medical center.

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Results:

A total of 545,221 cancer patients and 170,879 ACS patients were analyzed in this study. The sum of direct and indirect costs of cancer was highest in esophageal cancer (USD 86,268), while was lowest in prostate cancer (USD 16,401). Mortality cost accounted for over 50% of the total economic burden in most cancers, except for prostate cancer (31%) and female breast cancer (40%) due to lower mortality rate and older age at death. The proportion of anti-cancer drug cost ranged from 1% to 42%, which was higher in lung cancer, leukemia and non-Hodgkin lymphoma, in contrast to lower proportion in liver cancer, oral cancer, gastric cancer, and esophageal cancer.

Costs of ACS, including direct medical costs and indirect costs are lower than most cancers. Age at diagnosis significantly decreased costs of cancer, while male, tumor metastasis, comorbidities, treatment in medical center increased economic burden of most cancers. Year of diagnosis did not yield consistent results within different cancers.

Conclusions:

This study demonstrates the comprehensive economic burden of the top ten costly cancers in Taiwan. The proportion of direct and indirect costs varied by different cancers. These discrepancies are valuable references to optimize healthcare resource allocation.

Keywords: cost-of-illness, cancer, economic, health policy

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viii

目 錄

致謝 ... i

中文摘要 ... iii

ABSTRACT ... vi

目 錄 ... viii

表目錄 ... xii

圖目錄 ... xiii

第

1 章 緒論 ... 1

第一節 研究背景與重要性 ... 1

第二節 研究目的 ... 3

第

2 章 文獻回顧 ... 4

第一節 癌症疾病負擔之現況 ... 4

2-1-1. 全球癌症負擔之現況 ... 4

2-1-2. 我國癌症負擔之現況 ... 5

第二節 癌症經濟成本分析 ... 7

2-2-1. 疾病經濟成本之研究方法 ... 7

2-2-2. 國外相關研究 ... 9

2-2-3. 國內相關研究 ... 15

2-2-4. 現有癌症經濟成本相關研究之限制 ... 17

第三節 抗癌藥品於癌症經濟負擔之重要性 ... 18

第四節 影響癌症費用之因子 ... 20

第

3 章 研究方法 ... 21

第一節 研究材料 ... 21

3-1-1. 臺灣癌症登記檔 (Taiwan Cancer Registry Database) ... 21 3-1-2. 全民健康保險資料庫(National Health Insurance Research Database,

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NHIRD) ... 22

3-1-3. 死因統計檔 ... 22

3-1-4. 行政院主計總處、內政部統計處、勞動部公開資訊 ... 22

第二節 研究設計 ... 23

第三節 研究倫理聲明 ... 24

第四節 研究對象與追蹤期間 ... 26

3-4-1. 癌症病患的納入及排除條件 ... 26

3-4-2. 急性冠心症病患的納入及排除條件 ... 27

3-4-3. 追蹤時間 ... 28

第五節 成本分析 ... 29

3-5-1. 直接與間接成本之追蹤期間總和 ... 29

3-5-2. 與癌症或急性冠心症相關成本之定義 ... 29

3-5-3. 直接醫療成本之定義與測量方法 ... 31

3-5-4. 間接成本之定義與測量方法 ... 33

3-5-5. 通貨膨脹之校正 ... 34

第六節 癌症直接與間接成本之動因分析(Cost driver analysis) ... 36

第七節 統計分析 ... 39

3-7-1. 描述性統計 ... 39

3-7-2. 推論性統計 ... 39

第八節 敏感性分析(Sensitivity analysis) ... 40

3-8-1. 癌症之每人每治療月平均花費 ... 41

3-8-2. 癌症之每人接受抗癌藥品治療後第一年藥品花費 ... 41

3-8-3. 癌症之診斷後生產力損失 ... 41

第

4 章 研究結果 ... 42

第一節 研究族群的建立 ... 42

4-1-1. 癌症患者 ... 42

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4-1-2. 急性冠心症患者 ... 42

第二節 研究族群基本特質描述 ... 44

第三節 癌症與急性冠心症之直接醫療成本 ... 47

4-3-1. 每人每月平均花費(Expenditures per patient per month) ... 47

4-3-2. 每人第一年內花費(First-year expenditures per patient) ... 49

第四節 癌症與急性冠心症之三年內直接與間接成本 ... 51

4-4-1. 癌症與急性冠心症之直接與間接成本 ... 51

4-4-2. 依診斷年分進行次群組分析之結果 ... 55

第五節 癌症直接與間接花費之成本動因 ... 61

4-5-1. 診斷年代 ... 62

4-5-2. 診斷年齡及性別 ... 62

4-5-3. 腫瘤遠處轉移的發生／晚期癌症 ... 62

4-5-4. Charlson comorbidity ... 63

4-5-5 是否於醫學中心治療 ... 63

第六節 敏感性分析 ... 66

4-6-1. 每人每治療月平均花費 ... 66

4-6-2. 癌症之每人接受抗癌藥品治療後第一年藥品花費 ... 66

4-6-3. 癌症之診斷後生產力損失 ... 69

第

5 章 討論 ... 71

第一節 癌症之直接與間接成本 ... 71

第二節 癌症與非癌症疾病間之比較 ... 75

第三節 癌症費用之成本動因 ... 76

第

6 章 研究優勢與限制 ... 78

第一節 研究優勢 ... 78

第二節 研究限制 ... 79

第

7 章 結論與建議 ... 81

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第一節 結論 ... 81

第二節 建議 ... 82

7-2-1. 對於政府主管機關之建議 ... 82

7-2-2. 對於臨床工作者之建議 ... 82

7-2-3. 對於後續研究者之建議 ... 83

附錄 ... 84

參考文獻 ... 91

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xii

表目錄

Table 2-1. Studies on economic burden of cancer from other countries ... 11

Table 3-1. 臺灣 2016 年前十大癌症，依健保支出、發生率、死亡率排序 ... 23

Table 3-2. List of ICD-O-3 code, ICD-9-cm code, and ICD-10-cm code of cancers .... 26

Table 3-3. List of ICD-9-cm code and ICD-10-cm code of acute coronary syndrome .. 27

Table 3-4. Summaries of definition and measurement of direct and indirect costs ... 35

Table 3-5. Definition of study variables ... 37

Table 4-1. Patients characteristics... 45

Table 4-2. Number of patients in each cancer stages at diagnosis... 46

Table 4-3. Medical expenditures per patient per month of follow-up (in TWD) ... 48

Table 4-4. First-year medical expenditures after diagnosis per patient (in TWD) ... 50

Table 4-5. Direct and indirect costs of first three years after diagnosis of cancers or ACS, per patient (in TWD) ... 52

Table 4-6. Direct medical costs with specified drug costs of first three years after diagnosis of cancers or ACS, per patient (in TWD)... 53

Table 4-7. Direct and indirect costs in different year of diagnosis, grouped by 4-year intervals (in TWD) ... 56

Table 4-8. Direct medical costs with specified drug costs in different year of diagnosis, grouped by 4-year intervals (in TWD) ... 58

Table 4-9. Number and percentage of complete case ... 61

Table 4-10. Coefficient estimates of cost drivers in direct and indirect costs ... 64

Table 4-11. Adjusted mean of direct and indirect costs in different year of diagnosis, grouped by 4-year intervals ... 65

Table 4-12. Medical expenditures per patient per month of treatment (in TWD) ... 67

Table 4-13. Sensitivity analysis: First-year drug expenditures after initiation of anti- cancer drug per patient (in TWD) ... 68

Table 4-14. Post-diagnosis productivity losses (in TWD) ... 70

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圖目錄

Figure 3-1. Study design ... 25

Figure 3-2. Direct and indirect costs in this study ... 30

Figure 3-3. Study framework of cost driver analysis ... 36

Figure 4-1. Flow chart of cancer patient enrollment ... 43

Figure 4-2. Number of newly diagnosed patients in each year ... 46

Figure 4-3. Percentage distribution of direct and indirect mean costs ... 54

Figure 4-4. Bar chart of direct and indirect mean costs (in TWD) ... 54

Figure 4-5. Bar chart of direct and indirect mean costs in different year of diagnosis, grouped by 4-year intervals (in TWD) ... 60

Figure 4-6. Comparison of indirect costs and post-diagnosis costs (in TWD) ... 70

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第1章 緒論

第一節 研究背景與重要性

隨著醫療水準的提升，癌症的治療也日新月異，但新穎醫療科技的花費也隨 之增加，在有限的資源之下，如何有效地分配資源成為重要的議題。在分析癌症 的醫療花費成本時，多數研究及政府定期公布的年報僅侷限於直接的醫療花費成 本(direct medical cost)，即健康保險於癌症治療的直接醫療支出，包含門診掛號 費、住院費、藥品及醫材給付成本、醫療人事服務費等等。然而，這樣的成本評 估並非全面的考量，在整體社會成本評估的觀點之下，醫療成本分析尚需包含間 接成本(indirect cost)，即病患因疾病需要就醫、甚至提早死亡(premature death)而 造成的生產力損失。根據國內外過去的研究，在同時考量直接與間接成本的情形 之下，直接成本約只占了三成至四成的疾病成本總和，反觀間接成本的占比可高 達73% ^1-4，由此可知，在衡量癌症帶來的經濟負擔時，只有直接醫療支出的考量 是不足夠的。在新藥的評估上，若只一味聚焦於其昂貴的藥品花費致使直接醫療 成本增加，而不考慮新興治療藉由較好的治療效果而減少病人需要就醫的時間、

或甚至減少提早死亡的發生，如此可以省下癌症的間接成本，這樣的評估欠缺完 整的考量，並且可能有失公正。

在臺灣，針對癌症間接成本的分析十分匱乏，過去僅有少數研究針對特定癌 症，如晚期胃癌⁴、子宮頸癌⁵等，有納入間接成本的分析。此外，在直接醫療成 本的分析上，雖然每年有中央健康保險署公布的各類癌症健保前十大醫療支出統 計，但這樣的統計屬於基於疾病盛行個案(prevalence-based approach)的研究，將 全國的癌症病人不論其疾病進程在任一階段的花費都列入計算，而並非基於疾病 新發生個案(incidence-based approach)的統計，因此沒辦法針對病人從被診斷癌症 時起算的各治療階段花費進行討論。臺灣基於疾病新發生個案的癌症醫療成本分 析大多為早年的研究，最近的研究年份為2007 年，距今已相隔十餘年，面對發 展快速的癌症治療，舊時的研究結果已未必適用，更新的研究是需要的。

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在所有的癌症醫療花費中，藥品的支出佔有一席之地，根據臺灣健保署的分 析，藥品的花費占總醫療花費的比例高達35%以上⁶，並且有逐年增加的趨勢，

從2011 年的 36.1%增加至 2016 年的 38%。其中，抗癌藥品(anti-cancer drugs)的 費用是最受重視的一類藥品，也是目前許多研究關心的主題，雖然抗癌藥品的發 展快速，對於癌症治療的效果也愈來愈好，尤其標靶藥物的發展能夠減少過去化 學治療的副作用，還有延緩疾病的惡化、增加病人的存活率、改善病人生活品質 等優點，唯一美中不足的地方在於這些抗癌藥品所費不貲，對於臺灣的全民健康 保險體制帶來很大的負擔。過去關於藥品費用的研究除了年代久遠，也多半缺乏 抗癌藥品的精準分析，抑或是從藥品的角度出發，而非從癌症病人為出發點的費 用分析。因此，我們更需要以病患為基礎(patient-level)的藥品費用分析，作為後 續醫療資源分配上的決策參考。

此外，在探討癌症所帶來的經濟負擔時，多半從癌症整體、或是區分成各個 癌症進行比較分析，然而於2017 年一篇日本的研究³，在研究疾病費用(cost of illness)時，同時將癌症費用與心臟疾病和腦血管疾病費用進行比較，此二類疾病 亦為世界名列前茅的主要死因，但分析結果發現癌症的花費明顯高於兩者，並且 隨年代改變也有著不同的趨勢。此結果顯示，比較癌症與其他疾病的費用分析是 值得探討的議題，雖然同為造成死亡的疾病，其花費不論在直接醫療成本或是間 接成本都有不同的分布，然而我國尚未有相關的研究，對於癌症與其他疾病的比 較無法有完整的概念，在資源分配上的考量也可能因此受限。

綜合以上所述，本研究欲以全國醫療花費最高的十大癌症成人患者為研究對 象，以社會觀點(societal perspective)分析癌症的花費，包含直接醫療成本及間接 成本，並進一步計算藥品費用(尤其抗癌藥品)所占的比例。同時，為比較癌症與 其他疾病的經濟負擔，本研究選取同為世界主要死因之心臟疾病，其中的急性冠 心症(acute coronary syndrome，ACS)作為代表一起分析，因其具有治療急迫性，

較容易根據診斷碼獲取與該疾病直接相關的醫療成本。此外，為瞭解癌症疾病負 擔之可能影響因子，在本研究最後一部分，亦加入成本動因(cost driver)之探討。

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第二節 研究目的

本研究主軸為臺灣十大高花費癌症的直接與間接成本分析，列入研究的十大 癌症包含：氣管、支氣管和肺癌(lung cancer)、女性乳房癌(female breast cancer)、

結腸、直腸和肛門癌(colorectal cancer)、肝和肝內膽管癌(liver cancer)、口腔癌 (oral cancer)、白血病(leukemia)、前列腺癌(prostate cancer)、非何杰金氏淋巴癌 (non-Hodgkin lymphoma)、胃癌(gastric cancer)、食道癌(esophageal cancer)。根據 上述主旨，研究者提出以下研究目的：

第一部分：分析各癌症成人患者之直接醫療成本與間接成本，包含其中藥品(尤其 抗癌藥品)的分配比例及隨年代改變之趨勢。

第二部分：癌症與其他疾病(以急性冠心症為例)之醫療成本比較。

第三部分：探討影響癌症直接醫療成本與間接成本的因子。

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第2章 文獻回顧

第一節 癌症疾病負擔之現況 2-1-1. 全球癌症負擔之現況

根據世界衛生組織(World Health Organization，WHO)的統計，癌症現為全 球第二大死因⁷，在2018 年，癌症奪走估計 956 萬人的生命，約每六人之中就 有一人死於癌症⁸，嚴重威脅著全球人類的健康，因而成為目前備受重視的議題 之一。隨著人口的增加和高齡化，癌症的發生率及盛行率日益增長，從2006 年 至2016 年之間，全球癌症的個案數增加了 28% ⁹，並且根據國際癌症研究機構 (International Agency for Research on Cancer，IARC)的統計，癌症的新發個案在 2018 年已高達 1,808 萬人，其中以肺癌(占總新發個案之 11.6%)為新發病人數最 高者，其次為乳癌(11.6%)和大腸直腸癌(10.2%)⁸。

若以失能校正人年(disability adjusted life years，DALY)來測量癌症的疾病負 擔，在2016 年，癌症約造成全球 2.13 億 DALYs 的損失，其中 98%來自於因疾 病導致的生命損失年(years of life lost due to premature death，YLLs)，其餘 2%則 來自於因疾病造成殘疾的壽命年(years of life lost due to disability, YLDs)。引起 最多疾病負擔的癌症也在性別中有所差異，在男性，造成最多死亡及DALYs 的 癌症為氣管、支氣管和肺癌(120 萬死亡及 2,540 萬 DALYs)；而在女性則為乳癌 (53.5 萬死亡及 1,490 萬 DALYs)⁹。

同時，癌症帶來的經濟負擔也不容小覷，2010 年全球癌症的花費估計為 1.16 兆美元，超過世界國內生產毛額(Gross Domestic Product，GDP)總和的 2%

10。然而，此一估計金額僅包括用於預防及治療癌症的花費，以及DALYs 造成 的經濟損失，而沒有考量到癌症患者的照護者與家庭需要負擔的照顧費用，還 有罹患癌症對病人與家屬難以計量的悲傷與磨難，因此即便此一估計金額聽來 已十分可觀，就整體社會觀點而言仍是一個低估的結果。

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2-1-2. 我國癌症負擔之現況

在臺灣，癌症自 1982 年起一直高居國人十大死因之首¹¹。根據衛生福利部 國民健康署最新公布的癌症登記年報顯示，2016 年初次診斷為癌症的人數共有 105,832 人，每 10 萬人口年齡標準化發生率為 296.72，男性之年齡標準化發生 率為每10 萬人口 341.40、女性為 271.36 (年齡標準化率使用 2000 年世界標準人 口為標準人口)。發生率最高的癌症在男性為大腸直腸癌、肝癌、肺癌、口腔癌 及前列腺癌，在女性為乳癌、大腸直腸癌、肺癌、甲狀腺癌及肝癌¹²。同年，

臺灣共有47,760 人死於癌症，占所有死亡人數的 27.7%，每 10 萬人口年齡標準 化死亡率為125.16，男性之年齡標準化死亡率為每 10 萬人口 162.97，高於女性 的每10 萬人口 91.48。死亡率最高的癌症在男性為肺癌、大腸直腸癌、肝癌、

口腔癌及前列腺癌，在女性為乳癌、大腸直腸癌、肺癌、甲狀腺癌及肝癌¹²。 為了有效防治癌症對健康的危害，臺灣衛生福利部自 1979 年起建立新發癌 症登記申報系統，並由癌症登記中心進行資料整理分析與年報之編撰，以利癌 症持續的監測。開始進行癌症登記之後，癌症的年齡標準化發生率自1980 年起 有持續增加的趨勢，尤其在2003 年公布癌症防治法並加強癌症通報的強制性以 後，多數癌症的發生率更明顯上升¹³。自2002 年至 2012 年，所有癌症的年齡 標準化發生率由每10 萬人口 348.39，增加至每 10 萬人口 401.08，年平均變化 百分比(average annual percent changes)為 1.7% ¹⁴。到了2017 年，臺灣共有 431,401 位癌症存活病人需要接受醫療照護，與 2003 年的病患人數相比增加了 1.5 倍¹⁵。

過去由 Wu TY 等人曾發表多篇我國癌症負擔相關系列研究^15-21，其中最新 的研究係使用1998 年至 2014 年臺灣癌症登記資料及全民健康保險資料進行的 研究，男性一生中發生癌症的機率(lifetime risk)在大腸直腸癌、肝癌及肺癌超過 4%，女性則是乳癌及大腸直腸癌¹⁵。男性預期因癌症導致的生命損失年

(expected years of life lost，EYLLs)最高者為食道癌(19.1 年)，女性最高者為膽管

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癌(17.1 年)。此研究亦估算癌症病患在診斷後直到死亡之終生健保醫療費用，

結果顯示在男性的白血病、腎臟癌、睪丸癌、腎盂及輸尿管癌，以及女性的腎 盂及輸尿管癌、白血病、乳癌、膀胱癌、腎臟癌、卵巢癌及鼻咽癌，終生的醫 療照護花費高達50,000 美元以上。

癌症在我國的健康保險體系也造成重大的經濟負擔，約占 2017 年全民健康 保險門診醫療費用支出之11.1%、住院醫療費用支出之 14.9% ²²，在該年共計 679,336 位癌症病患中，癌症醫療照護的年花費約 933 億元台幣(約等於 31 億美 元)，每人平均醫療費用為 137, 410 元，五年(2013~2017)成長率為 7.47%。而用 於治療癌症的藥品費用約為358 億元台幣(約等於 12 億美元)，約占醫療費用的 38.4%，每人平均藥費為 52,761 元，五年(2013~2017)成長率為 5.97% ⁶。 不論對病患及其家庭，或是對整體社會而言，癌症都帶來了沉重的疾病負 擔，因而成為世界各國於健康衛生領域關注的焦點，2017 年由第 70 屆世界衛 生大會(World Health Assembly，WHA)提出了 2017 WHA Cancer Resolution²³， 呼籲各國政府應盡力將衛生政策的焦點放在癌症的預防以及控制，增加癌症篩 檢與治療的可近性，並搭配完備的癌症登記系統及統計資料以進行妥善的資源 分配²⁴。隨著醫療水準的進步，愈來愈多治療癌症的藥品及醫療方式推陳出 新，然而龐大的醫藥花費也隨之而來，為了在有限的資源中達到對癌症最有效 的控制，癌症之經濟成本分析成為了必要的研究，能夠幫助政策決定者瞭解目 前癌症經濟負擔之概況，並作為醫療資源分配之重要參考依據。

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第二節 癌症經濟成本分析

目前與癌症經濟疾病成本(cost-of-illness)相關之文獻中使用了許多不同的研 究方法，例如從不同的評估立場(perspective)、使用前瞻性(prospective)或回溯性 (retrospective)的研究設計、或考量不同的成本項目等等。本章節將簡介疾病成 本研究中常見的研究方法(章節 2-2-1)，並回顧近年相關之國外(章節 2-2-2)與國 內(章節 2-2-3)文獻，包含其研究方法及結論等，最後總結於章節 2-2-4。

2-2-1. 疾病經濟成本之研究方法

在進行疾病經濟成本研究時，可以將成本項目分為直接成本(direct costs)、

間接成本(indirect costs)及無形成本(intangible costs)^25-30。

直接成本為與疾病治療有直接關聯的資源使用成本，包含直接醫療成本 (direct medical costs)以及直接非醫療成本(direct non-medical costs)^25,28-31，直接醫 療成本為直接與疾病治療有關的醫療花費，例如：看診費用、檢驗費用、藥品 費用、藥物副作用的處理成本、醫療所需的人力與耗材成本等等，一般由健康 保險機構給付或由病人自行負擔(out-of-pocket)；直接非醫療成本則指與疾病治 療有關，但並非用於醫療花費的其他成本，例如：病人往返醫療院所的交通及 住宿費用、等待看診的時間成本、特殊飲食費用、居家環境設備的維護費用、

非正式照護(informal care)的成本^28,30等等，此部分一般由病人支付。

間接成本主要為病患及其家庭因疾病所造成的生產力損失(productivity losses)，一般與罹病狀態(morbidity costs)或死亡(mortality costs)相關，例如因罹 病需要就醫／他人陪伴就醫、永久性的功能喪失、提早死亡等，致使無法工作 而造成的金錢損失，不論對病人、家屬、雇主，甚至社會整體都是一項成本。

一般常見的測量方法為人力資本法(Human capital approach)^25-30、出缺成本計算 法(Friction cost method)^27-30、願付價格法(Willingness to pay method)等^29,30。無 形成本則為疾病或治療過程中伴隨的疼痛、焦慮、悲傷等身心症狀，因為難以 用金錢衡量其價值，一般較少納入疾病經濟成本研究中討論²⁵。

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而在進行成本分析之前，必須確立研究的評估立場(perspective)，常見的評 估立場包括病人及家屬觀點、醫療照護系統觀點、健康保險給付系統觀點、政 府觀點、社會觀點等等^27-30。病人及家屬觀點一般包含病人自行負擔之直接醫 療與非醫療成本、因罹病或死亡而損失的薪資等，健康保險給付系統觀點則包 含由支付方給付之直接醫療成本等，相比之下，社會觀點是最為全面的分析角 度，必須涵蓋所有直接與間接成本，反應疾病對整體社會造成的經濟負擔。

在癌症的經濟成本研究中，時常會採用與治療階段相關(phase-specific)的分

析^26,31，一般分為初始治療階段(initial-care phase)，指診斷後起始治療的前 6 個

月或前12 個月，以及末期治療階段(terminal-care phase)，指病患死亡前的 12 個 月，而在初始治療階段及末期治療階段之間則歸類為持續治療階段(continuing- care phase)，在先前的研究中顯示，癌症的費用在各個治療階段間呈現「U 字型 分布」，即在初始治療階段及末期治療階段較高，而在持續治療階段較低^26,31-

33。

經濟成本研究的另外一項分析考量點為基於疾病盛行個案的統計方法 (prevalence-based approach)，抑或為基於疾病新發生個案的統計方法(incidence- based approach)^29-31。前者將一段研究時間內所有盛行個案納入統計，不分其疾 病的狀態或治療階段，代表的意義為與該研究期間所有直接相關的疾病成本分 析，所有的成本將歸結於該研究年度；後者則僅將一段研究時間內的新發個案 納入統計，並且每位病人都從疾病的新發狀態下開始追蹤，直到死亡或研究期 間結束為止，代表的意義為每位病人自疾病發生後的終生成本(lifetime cost)，

所有的成本將歸結於疾病新發生的診斷年度。一般而言，prevalence-based approach 的研究結果能夠讓政策決定者瞭解可能被低估的疾病負擔，並有助於 控制成本決策(cost containment policies)的規劃^29,30；而incidence-based approach 的研究結果則能用於估算在施行疾病預防措施之下可能節省的終生成本，此外 也可以用於分析隨著疾病進程之下的成本變化趨勢^29,30，例如前述之癌症治療 階段相關之分析³¹。

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在研究期間較長的情況下，為了將不同年度的費用推至同樣的時間點以利 後續評估，必須進行費用的校正，考量包含折現(discounting)^25,27-29及通貨膨脹 (inflation)^27,28。折現為針對時間偏好(time preference)的校正，意即與未來相比更 寧願現在就得到金錢的偏好，常用的折現率為3~5% ^27,34。通貨膨脹則是針對物 價進行標準化(normalization)，一般使用消費者物價指數(consumer price index，

CPI)或平均物價指數(GDP deflator)進行校正²⁸。

2-2-2. 國外相關研究

在世界各國，癌症的醫療照護成本持續地逐年增長，Oliveira C 等人(2018) 使用加拿大安大略省(Ontario)之癌症登記資料，估計自 2005 年至 2012 年健康 與長期照護局(Ontario Ministry of Health and Long-Term Care)給付於癌症病人之 直接醫療費用，結果顯示醫療成本總和由29 億元加幣增加至 75 億元加幣，並 且與醫師照護(physician care)費用及藥品費用相比，主要成長的部分為醫療院所 照護(hospital care)的費用³⁵。

Mariotto AB 等人(2011)利用美國癌症登記資料庫 SEER(Surveillance,

Epidemiology, and End Results)中的癌症存活資料連結美國醫療保險(Medicare)進 行分析，預測2010 年至 2020 年的癌症存活病患數會由 1,380 萬人增加至 1,810 萬人，而直接醫療成本將由1,246 億美元增加至 1,578 億美元，成長約 27%。若 再加入醫療照護的花費將以每年2%增加的假設，2020 年的預測直接醫療成本 則將高達1,730 億美元，與 2010 年相比成長 39% ³⁶。

癌症的直接醫療成本在不同的治療階段(phase of care)會呈現不同的分布，

根據Benegas MP 等人(2018)串聯四間美國保險機構之醫療使用與病歷資料的研 究，65 歲以上第一期至第四期女性乳癌病患之每月直接醫療費用，在初始治療 階段為1,886 至 3,627 美元，在持續治療階段為 134 至 828 美元，在末期治療階 段則為2,774 至 5,327 美元，顯示在持續治療階段的費用明顯較初始及末期治療 階段低，相同趨勢亦可見於肺癌、大腸直腸癌、前列腺癌等²²。

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由於癌症的高盛行率與致死率，癌症病患的提早死亡(premature death)對社 會造成重大的生產力損失，近年在澳洲³⁷、愛爾蘭³⁸、金磚五國(巴西、俄羅 斯、印度、中國、南非)³⁹等國家都有相關的研究，估計結果可高達各國0.3%的 國內生產毛額(GDP)^38,39，而肺癌、大腸直腸癌則為多數國家造成最高死亡相關 間接成本的癌症^37-39。

同時將直接醫療成本及間接成本納入癌症之經濟負擔評估時，間接成本所 占比例約在總成本的四成至七成之間^1-3,40，依各研究用以測量間接成本的方法 不同而有所差異。Luengo-Fernandez R 等人(2013)集合 27 個歐盟國家的健康資 料，計算直接醫療成本、間接成本及非正式照護(informal care)成本，採用出缺 成本計算法(Friction cost approach)估算與罹病(morbidity)及死亡(mortality)相關之 生產力損失，即只將90 天磨合期(friction period)中的缺席工作薪資納入間接成 本中，因此得到較為保守的間接成本估測值。2009 年在所有歐盟國家中，癌症 的直接與間接成本總和約為1,262 億歐元，其中直接醫療成本為 509 億歐元 (40%)，死亡相關間接成本為 426 億歐元(34%)，罹病相關間接成本為 94 億歐元 (7%)，非正式照護成本則為 232 億歐元(18%) ²。

Matsumoto K 等人(2017)於日本結合政府統計資料及問卷調查資料，估算

2008 年、2011 年及 2014 年癌症病患的直接醫療成本、間接成本、長期照護成 本及家庭之非正式照護成本，其中間接成本的測量採用人力資本法(Human capital approach)，計算病患因罹病、死亡而造成的暫時性或永久性生產力損 失。結果顯示各部份成本都有逐年增加的趨勢，在2014 年，癌症成本總和為 982 億美元，其中直接醫療成本為 282 億美元(29%)，死亡相關間接成本為 623 億美元(63%)，罹病相關間接成本為 46 億美元(5%)，非正式照護成本則為 16 億 美元(2%)。此研究同時以相同計算方式估計心臟疾病與腦血管疾病之疾病成 本，兩者之成本總和分別為446 億美元與 650 億美元，明顯低於癌症帶來之經 濟負擔³。

近年國外相關研究之詳細整理請參考 Table 2-1。

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Table 2-1. Studies on economic burden of cancer from other countries

(year, country)

Time horizon

Type of

cancer Patient population

Prevalent/

incident Perspective Costs included

Currency;

Discount rate Costs

Hall PS., et al.

(2015, UK) ⁴¹

2010

~2011

CRC, BC, PC

Cancer survivors (n=145 in CRC; 223 in BC; 104 in PC)

Incident Health care system

Cost of hospital- based care over a 15-month period

Pound (2011);

N/A

1. Mean health-care costs per patient:

CRC, £12,643; BC, £12,595;

PC, £3722

2. Majority of costs occurred within the first 6 months from diagnosis Banegas MW.,

et al. (2018, US) ²²

2000

~2008

CRC, BC, PC,

LC

Adults patients with de novo cancer (n=45,522)

Incident Health plan system

Medical cost within 1-year or 5-year period (Net costs compared with individuals without a history of cancer)

USD (2015);

3%

1. 5-year medical costs in Stage I:

Age 18-64 y: CRC, $38,900;

BC: $36,000; PC: $23,300;

LC: $98,900

Age ≥ 65 y: CRC, $26,800;

BC: $25,200; PC: $13,400;

LC: $48,100

2. 5-year medical costs in Stage V:

Age 18-64 y: CRC, $179,300;

BC: $172,900; PC: $72,300;

LC: $200,300

Age ≥ 65 y: CRC, $99,900;

BC: $77,100; PC: $27,300;

LC: $124,900 UK, United Kingdom; US, United States; CRC, colorectal cancer; BC, breast cancer; PC, prostate cancer; LC, lung cancer; N/A, not available

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Table 2-1. Studies on economic burden of cancer from other countries (cont.)

(year, country)

Time horizon

Type of

cancer Patient population

Prevalent/

incident Perspective Costs included

Currency;

Discount rate Costs

Oliveira C., et al. (2018, Canada) ³⁵

2005

~2012

All Patients with cancer or in remission (n=611,709 in 2005~2008; 707,514 in 2009~2012)

Prevalent Third-party public payer

Cost of cancer care (Net costs

compared

individuals without a history of cancer)

CAD (2015);

N/A

1. Costs of cancer care: $2.9 billion in 2005; $7.5 billion in 2012

2. Costs of drugs: $210 million in 2005; $450 million in 2012

Pearce A., et al.

(2012, BRICS)

39

2012 All Adult patients died from cancer (n=1,007,576)

Incident Societal Productivity losses due to premature death (by HCA)

USD (2012);

3%

1. Mortality cost: $46.3 billion (0.33%

of combined GDP)

2. Highest cost: lung cancer in Brazil, the Russia and South Africa; liver cancer in China; lip and oral cavity cancers in India

Hanly PA., et al. (2014, Ireland) ³⁸

2005

~2009

All Adult patients died from cancer (n=8,067)

Incident Societal Productivity losses due to premature death (by HCA)

Euro (2009);

4%

1. Mortality cost: €509.5 million (0.3% of combined GDP)

2. Highest cost: lung cancer, colorectal cancer, brain cancer

Carter HE., et al. (2016, Australia) ³⁷

2003 All Adult patients died from cancer (n=25,733)

Incident Societal Productivity losses due to premature death (by HCA)

AUD (2016);

3%

1. Mortality cost: $4.2 billion

2. Highest cost: lung cancer, colorectal cancer, brain cancer

3. Male: 3 times higher than females BRICS, Brazil, Russia, India, China, South Africa; HCA; human capital approach; GDP, gross domestic product; AUD, Australian dollar; N/A, not available

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Table 2-1. Studies on economic burden of cancer from other countries (cont.)

(year, country)

Time horizon

Type of

cancer Patient population

Prevalent/

incident Perspective Costs included

Currency;

Discount rate Costs

Luengo- Fernandez R., et al. (2013, EU) ²

2009 All Cancer patients in 27 EU countries

Prevalent Societal 1. Cancer-related health-care costs 2. Productivity

losses (by 90-day friction period) 3. Informal care

costs

Euro (2009);

3.5%

1. Total cancer cost: €126 billion 2. Health-care: €51.0 billion (40% of

total)

3. Mortality cost: €42.6 billion (34%) Morbidity cost: €9.4 billion (7%) 4. Informal care: €23.2 billion (18%) 5. Highest cost: Lung cancer (15% of

overall cancer costs), followed by breast cancer, colorectal cancer, and prostate cancer

Kim SY., et al.

(2015, Korea) ¹

2009 All Patients with cancer registry and medical claims history in 2009 (n=860,862)

Prevalent Societal 1. Medical costs 2. Non-medical

costs 3. Productivity

losses (by HCA)

USD (2009);

3%, 5%

1. Total cancer cost: US$17.3 billion 2. Medical care: $4.9 billion (28.3% of

total)

3. Non-medical: $3.0 billion (17.2%) 4. Mortality cost: $5.3 billion (30.3%)

Morbidity cost: $4.2 billion (24.2%) EU,European Union; HCA; human capital approach

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Table 2-1. Studies on economic burden of cancer from other countries (cont.)

(year, country)

Time horizon

Type of

cancer Patient population

Prevalent/

incident Perspective Costs included

Currency;

Discount rate Costs

Zheng Z., et al.

(2016, US) ⁴⁰

2008

~2012

CRC, BC, PC

Cancer survivors (n=540 in CRC;

1568 in BC; 1170 in PC)

Prevalent Societal 1. Medical costs 2. Productivity

losses due to morbidity (Net costs compared with individuals without a history of cancer)

USD (2012);

N/A

1. Annual medical cost:

Age 18-64 y: CRC, $8647;

BC: $5119; PC: $3586 Age ≥ 65 y: CRC, $4913;

BC: $2288; PC: $3524 2. Annual productivity losses:

Age 18-64 y: CRC, $5640;

BC: $2139; PC: $674 Age ≥ 65 y: CRC, $1453;

BC: -$477; PC: $622 Matsumoto K.,

et al. (2017, Japan) ³

2008

~2014

All People whose major disease

or main cause of requiring care was cancer (n=127,799)

Incident Societal 1. Medical costs 2. Productivity

losses (by HCA) 3. LTC direct cost 4. Family burden

USD (2008, 2011, 2014);

3%

1. Total cancer cost: US$98.2 billion 2. Medical care: $28.2 billion (29% of

total)

3. LTC direct cost: $1.5 billion (2%) 4. Mortality cost: $62.3 billion (63%)

Morbidity cost: $4.6 billion (5%) 5. Family burden: $1.6 billion (2%) US, United States; HCA; human capital approach; CRC, colorectal cancer; BC, breast cancer; PC, prostate cancer; LTC, long-term care; N/A, not available

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2-2-3. 國內相關研究

我國目前與癌症經濟成本相關之研究，除了每年由全民健康保險署發布之國 家層級(nation-level)統計資料「排名前十大癌別之醫療費用支出統計表」，在病人 層級(patient-level)統計資料上則較有限，且大多以醫療照護機構或健康保險給付 機構的立場進行分析。

Lang HC 等人(2012)使用 1999 年至 2002 年臺北榮民總醫院之癌症病患就醫 資料，納入子宮頸癌、乳癌、肝癌、肺癌、大腸直腸癌，共計12,366 位癌症病 患，再由全民健保資料庫之抽樣檔中以1:1 配對得到沒有癌症的對照組別，將兩 者之醫療費用相減後得到癌症的淨成本(net cost)，並分為不同治療階段分別計 算，以癌症診斷後六個月為初始治療階段，死亡前12 個月則為末期治療階段，

兩者之間為持續治療階段。以3%的折現率換算至 2002 年費用之下，乳癌患者之 平均終生醫療成本(lifetime cost)最高，為 614,386 元，最低者為肝癌，為 335,635 元。在存活一年以上者之中，初始治療階段花費最高者為肺癌(每人平均 292,602 元)，最低者則為乳癌(142,376 元)；末期治療階段花費最高者為子宮頸癌(每人平 均809,720 元)，最低者則為肝癌(365,712 元)；持續治療階段花費最高者為肺癌 (每人每月平均 12,133 元)，最低者則為子宮頸癌(4,915 元) ⁴²。

Li TY 等人(2014)使用全民健保資料庫之 2000 年承保抽樣歸人檔進行肺癌、

肝癌、大腸直腸癌、胃癌、女性乳癌等五大癌症初始治療階段之直接醫療成本分 析，研究期間為1996 年至 2007 年，共 141,722 位癌症新診斷病患。結果顯示在 這段期間內各個癌症之醫療費用都有顯著增加的趨勢(p<0.05)，且估計 2007 年健 保在這五大癌症的支出超過12 億美元，其中以住院費用占最高比例。然而各癌 症之每人平均醫療成本的成長幅度並不相同，在肝癌由5,179 美元增加至 7,347 美元，在大腸直腸癌由6,433 美元增加至 8,113 美元，在女性乳癌由 4,876 美元增 加至8,347 美元，在肺癌由 5,522 美元增加至 10,681 美元，在胃癌由 6,234 美元 增加至10,780 美元，其中以胃癌的成長金額最多⁴³。

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目前我國以社會觀點進行癌症經濟分析的研究僅零星用於子宮頸癌⁵及胃癌⁴ 等。Tang CH 等人(2010)使用臺灣子宮頸癌篩檢登記資料及全民健保資料庫分析 1,469 位於 2003 年新診斷之子宮頸癌患者之直接醫療成本與罹病相關之間接成 本，並於國立臺灣大學附設醫院及國立成功大學附設醫院進行面談訪問以獲得病 患之自行負擔之醫療花費及交通費。診斷後五年內每人平均直接醫療成本與間接 成本總和，依照子宮頸癌診斷時期別第一至四期分別為210,230 元、392,387 元、

433,969 元、464,701 元，其中直接醫療成本占 83~86%，罹病相關之間接成本則 占14~17% ⁵。

Hong J 等人(2017)分析 82 位於 2013 年在財團法人長庚紀念醫院接受治療之 晚期胃癌盛行個案(prevalent case)，使用病例回顧的方式計算其直接醫療成本、直 接非醫療成本(包含交通費與看護費)、罹病與死亡相關之間接成本⁴。每位病患平 均一年直接醫療成本為26,431 美元，直接非醫療成本為 4,669 美元，罹病相關間 接成本為5,758 美元，死亡相關間接成本則以每一死亡人損失之成本表示，為 145,990 美元。若將此估算結果推算至國家層級，估計晚期胃癌病人之每年總成 本約為4.2 億美金，其中 77.3%為死亡相關間接成本，16.3%為直接醫療成本，

3.6%為罹病相關間接成本，2.9%為直接非醫療成本。

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2-2-4. 現有癌症經濟成本相關研究之限制

綜觀以上研究，可以發現國外相關的文獻在近十多年來一直持續更新中，並 且多以具有代表性的全國資料來進行經濟成本分析。而在考慮癌症的經濟負擔 時，也有愈來愈多文獻同時將直接成本與間接成本納入計算，並且許多的研究結 果顯示，由提早死亡造成的生產力損失常常占總成本的一大部分^1-4,40，Pisu M 等 人(2018)也在回顧近年美國相關文獻之後，於結語提出間接成本在評估癌症經濟 負擔時的重要性⁴⁴。此外，隨著高齡社會時代的來臨，長期照護服務的成本逐漸 受到重視，並開始納入疾病成本之中³，由病人家屬提供的非正式照護成本也在 許多研究中被獨立計算。然而，這些成本資料的取得較為不易，許多需要透過問 卷或病歷回顧才能進行後續的估計，例如病患自行負擔的醫療費用、交通成本，

或是疾病造成的時間成本等等，因此在這部分的相關研究仍然有限。

反觀我國現有的癌症經濟成本研究，除了資料研究期間已距今久遠，無法反 應發展快速的癌症治療現況，也多以健康保險給付系統的立場進行分析，因而忽 略了在社會觀點中舉足輕重的間接成本。少數使用社會觀點進行分析的研究，卻 受限於資料的取得，而無法如同使用全人口資料的研究一般具有族群代表性，並 且多侷限於某幾個特定的癌症別。

目前有許多癌症經濟成本的研究聚焦在盛行率或死亡率較高的癌症，例如肺 癌、乳癌、前列腺癌、大腸直腸癌等，但鮮少研究高醫療花費的癌症⁴⁴，例如血 液腫瘤、胰臟癌等。除了癌症之外，與其他疾病之經濟負擔比較的研究也十分有 限，根據日本學者的研究³，在世界為第一大死因、在臺灣為第二大死因的心臟 疾病，其直接與間接成本皆明顯低於癌症。因此，以社會觀點分析具全人口代表 性資料，並同時比較癌症與其他疾病之經濟負擔研究，將更有助於醫療資源分配 上的政策決定。

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第三節 抗癌藥品於癌症經濟負擔之重要性

過去癌症的醫療照護成本主要集中於住院所需的花費，然而隨著昂貴新藥的 開發，例如標靶治療(targeted therapy)藥物、免疫治療(immunotherapy)藥物等，藥 品費用扮演的角色逐漸受到重視⁴⁴。根據Wani MA 等人(2013)以一間三級醫療機 構的觀點分析癌症病患住院的所有成本，包含醫療材料費、人事費、醫學檢驗 費，以及水電費、建築成本等，結果顯示藥品及材料費用占總成本的46.9% ⁴⁵。 抗癌藥品(anti-cancer drugs)的費用在許多國家的研究中都可以看到逐年增加 的趨勢，不管是對於健康保險給付者，或是對於病人而言，造成愈加沉重的負擔

46-49。在Karikios DJ 等人(2014)的研究中，澳洲健保藥品補助系統(Australian

Pharmaceutical Benefits Scheme，PBS)在 1999~2000 年的每年抗癌藥品費用為 6,500 萬澳元，到了 2011~2012 年則增至 4.66 億澳元，以 19%的平均年增率成 長，抗癌藥品的給付價格則由平均337 澳元，上升至 786 澳元⁴⁷。同樣的增加趨 勢亦可見於Peixoto V 等人(2014)在一葡萄牙醫療機構的分析，自 2004 年至 2008 年，抗癌藥品花費隨著接受治療的人數增加，由每年1,911,947 歐元增加至 3,666,284 歐元⁴⁸。此外，截至2007 年以前，老藥品(1999 年前上市的藥品)占所 有抗癌藥費的50%以上，然而在 2008 年以後，所占比例卻逐漸被新上市藥品的 費用取代。

在所有的抗癌藥物中，尤以標靶藥物的費用占最大比例，在美國 Shih YC 等 人(2015)的研究，2011 年 65 歲以下癌症病患的抗癌藥品費用中，標靶藥物的費用 占比高達63%，並且呈現逐年增長的趨勢，其中以口服標靶藥物的增加最為明 顯，從2001 年占比約 2%，在 2011 年攀升至 25%，而非標靶治療藥物及注射型 標靶藥物的占比則逐漸減少⁴⁹。Bosco-Levy P 等人(2017) 則從口服抗癌藥物的角 度進行分析，利用法國國家健康保險資料庫(Echantillon Généraliste de

Bénéficiaires，EGB)統計，口服抗癌藥品的費用在 2006 年是以賀爾蒙療法

(hormone therapy)藥物占最高比例，約 58.3%，但隨著標靶藥物的占比增加而逐年

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減少，到了2014 年，標靶藥物成為口服抗癌藥品中占最多花費者，將近 60%

46。

在臺灣的癌症經濟負擔中，抗癌藥品的費用也值得重視。Liu CY 等人(2009) 使用全民健康保險研究資料庫中之癌症特定主題專檔分析，在2001 年至 2003 年 五大盛行癌症(肺癌、肝癌、大腸直腸癌、胃癌、女性乳癌)病人中，化學治療費 用占當年度所有健保給付金額之0.93%至 1.17%，以年增率 7.47%快速成長。並 且在肺癌、大腸直腸癌及乳癌，接受化療的人數與健保給付呈現統計上顯著的正 向趨勢，每增加一位接受化學治療之肺癌病患，健保在門診及住院的給付約增加 新台幣14 萬元，大腸直腸癌約為 11 萬元，乳癌病人約為 10 萬元⁵⁰。

Hsu JC 等人(2016)利用臺灣全民健保資料庫分析抗癌藥物的使用率及花費，

發現在2009 年至 2012 年，標靶藥物在所有抗癌藥品之中，處方率由 6.24%增加 至12.29%，費用所占比例卻由 26.16%增加至 41.57%，可見標靶藥物對費用的影 響。肺癌、女性乳癌及大腸直腸癌為標靶藥物處方率最高的癌症，分別為

44.64%、16.49%及 12.11% ⁵¹。

綜觀以上，足以瞭解抗癌藥品花費對癌症經濟負擔之影響日漸重要，愈來愈 多療效佳但價格昂貴的新藥推陳出新，對於癌症藥品之費用分析也因而值得更多 的研究。

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第四節 影響癌症費用之因子

有鑑於癌症帶來龐大的經濟負擔，學者們開始探尋影響癌症費用之因子，一 般稱為成本動因(cost driver)。目前常被納入研究中的成本動因包含年齡36,41,44,52-

54、性別^41,52、癌症轉移(metastasis)的發生⁵²、癌症期別^41,53,54、共病症

(comorbidity)程度^52-54，以及接受的治療方式，例如：放射治療(radiation)⁵²、手術 治療⁵⁴、化學治療(chemotherapy)⁵⁵、乳癌之第二型人類表皮生長因子接受體 (human epidermal growth factor receptor 2，HER2)標靶治療^41,52等。

一般而言，年齡的增長會減少癌症的直接醫療費用，許多研究以 65 歲作為 切點進行分組分析，在肺癌、乳癌、前列腺癌與大腸直腸癌等癌症中，65 歲以上 癌症病患之醫療花費皆低於較年輕的族群22,36,44,53。在多因子迴歸模型(multi- variable regression model)分析中，年齡亦為顯著減少醫療花費之因子^41,52。 共病症程度的增加則會增加癌症的直接醫療費用，具有兩項共病症以上患 者，其醫療花費顯著高於僅有一項共病症患者及沒有任何共病症患者⁵⁴。美國 Sagar B 等人(2017)以 Episode Risk Groups (ERG) score 作為共病症程度的指標，使 用廣義線性迴歸模型(generalized linear regression model)分析乳癌、肺癌、大腸直 腸癌在接受化學治療後六個月內的直接醫療成本，顯示ERG score 為顯著增加醫 療成本之因子⁵²。在該篇研究中，其他會顯著增加直接醫療成本之因子包含癌症 轉移的發生、於養護機構接受照護、有接受放射治療、以及女性乳癌中接受 HER2 標靶治療等。

然而，目前的文獻多集中於癌症直接醫療成本的動因分析，鮮少同時考量直 接與間接成本，且多以分層分析^36,44,53，或以醫療費用中各治療部分之所占百分

比的方式^25,55呈現各個因子對癌症費用的影響，僅少數研究會以多因子迴歸模型

41,52,54進行成本動因之統計分析。此外，多數研究侷限於發生率較高的癌症，如

肺癌、乳癌、大腸直腸癌等。由此可見，癌症費用影響因子之相關研究仍然十分 有限。

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第3章 研究方法

第一節 研究材料

3-1-1. 臺灣癌症登記檔 (Taiwan Cancer Registry Database)

本研究係利用衛生福利部統計處衛生福利資料科學中心(Health and Welfare Data Science Center, HWDC)提供之癌症登記檔案作為篩選癌症病患之依據，其資 料來源為衛生福利部國民健康署，為臺灣癌症登記系統之申報紀錄。此癌症登記 系統自1979 年起建立，以 50 床以上的醫院為申報單位，針對各新發癌症進行登 記申報⁵⁶。

本研究所使用之資料為 2007 年至 2014 年，共計八年之「癌症登記年報檔」

及「癌症登記檔長表」。前者為癌症個案去除同一癌症別，且同一組織型態組別 之重複個案後之資料，資料內容包含所有癌症最初診斷日期、診斷年齡、癌症原 發部位、組織類型與性態碼等。後者則收錄癌症分期與詳細治療或復發等癌症照 護相關資料，惟2007 年僅收錄口腔癌、結直腸癌、肝癌、肺癌、乳癌及子宮頸 癌等六種癌症，並於2008 年起新增食道癌、胃癌、攝護腺癌及膀胱癌，再於 2009 年起新增主唾液腺癌、鼻咽癌、子宮體癌、卵巢癌與血液腫瘤等，2010 年 新增喉癌共16 大癌症納入長表資料庫的申報，其資料內容包含臨床及病理腫瘤 分期、首次手術日期及方式、放射治療及化學治療之使用等較為詳盡的癌症狀態 及治療資料等。

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3-1-2. 全民健康保險資料庫(National Health Insurance Research Database, NHIRD)

為了取得詳細的醫療利用情形，本研究進一步串聯同樣由衛生福利資料科學 中心提供之全民健保險資料庫，其資料來源為中央健康保險署，包含全臺灣人口 於全民健康保險之下的就醫申報紀錄⁵⁷。

本研究所使用之資料為 2007 年至 2017 年，共計 11 年之「全民健保處方及 治療明細檔_門急診－西醫、中醫及牙醫（簡稱門診治療明細檔）」、「全民健保處 方及治療明細檔_住院（簡稱住院治療明細檔）」、「全民健保處方及治療醫令明細 檔_門急診－西醫、中醫及牙醫（簡稱門診醫令明細檔）」、「全民健保處方及治療 醫令明細檔_住院（簡稱住院醫令明細檔）」。資料內容包含經過身分加密後的病 人基本資料、就診或住院日期、就醫科別、主次診斷代碼、醫療或藥品點數、藥 品代碼等。另外，再使用2007 年至 2017 年之「全民健保特約醫事機構資料檔」

以得到醫療機構之特約類別、所在地等資訊。

3-1-3. 死因統計檔

利用衛生福利部統計處提供之「死因統計檔」，可串聯至前二項研究資料檔

3-1-4. 行政院主計總處、內政部統計處、勞動部公開資訊

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第二節 研究設計

本研究係以全國人口為基礎(population-based)，並以新發個案(incidence case) 作為觀察對象的成本分析研究(cost analysis study)。研究對象為 2007 年 1 月 1 日 至2014 年 12 月 31 日之間新診斷為癌症的病患，並且為比較癌症與其他疾病之 成本，另納入2007 年 1 月 1 日至 2014 年 12 月 31 日之間新診斷為急性冠心症之 病患作為對照組。由於本研究之主旨為探討癌症的費用分析，因此選取全國前十 大高花費癌症進行研究，這十個癌症來自中央健康保險署每年公布之「各類癌症 健保前10 大醫療支出統計」結果，與一般研究常使用依照發生率或死亡率排序 之全國前十大癌症有所差異，主要加入如白血病、非何杰金氏淋巴癌等發生率低 但醫療支出高的血液腫瘤疾病，不同排名依據下的前十大癌症請參考

Table 3-1。

而採用急性冠心症作為非癌症疾病代表的主要原因，在於其與癌症同樣具有治療 的急迫性，皆為入院後接受治療的主要病因，在診斷碼的紀錄上因而較為準確，

較容易利用診斷碼判別該次治療是否與急性冠心症相關，在本研究中能夠與癌症 使用相同方法測量其疾病負擔，使兩者之結果具有可比較性。

Table 3-1 臺灣 2016 年前十大癌症，依健保支出、發生率、死亡率排序

排序 前十大高花費癌症 前十大高發生率癌症 前十大高死亡率癌症

1 氣管、支氣管和肺癌 女性乳房癌 氣管、支氣管和肺癌

2 女性乳房癌 結腸、直腸和肛門癌 肝和肝內膽管癌

3 結腸、直腸和肛門癌 氣管、支氣管和肺癌 結腸、直腸和肛門癌

4 肝和肝內膽管癌 前列腺癌 女性乳房癌

5 口腔癌 肝和肝內膽管癌 口腔癌

6 白血病 口腔癌 前列腺癌

7 前列腺癌 子宮體癌 胃癌

8 非何杰金氏淋巴癌 甲狀腺癌 胰臟癌

9 胃癌 胃癌 食道癌

10 食道癌 皮膚癌 卵巢癌

※註：非三者共有的癌症以粗體字表示

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本研究進行成本分析時採取社會觀點(societal perspective)，考慮的花費較其 他評估觀點，如：付費者觀點(payer perspective)，更為廣泛而全面。納入的花費 為新診斷日起三年內與癌症或急性冠心症相關的直接醫療成本(direct medical cost) 及間接成本(indirect cost)。直接醫療成本為因該疾病至門診就醫或住院所耗費的 醫療花費總額，包括診察費、檢查費、診療及特殊材料費、手術費用、藥品費 用、藥事服務費等各項全民健保給付的醫療費用；間接成本則為因罹患該疾病無 法工作、或提早死亡(premature death)所造成的生產力損失。為了更進一步探討各 成本的組成分布，在直接醫療成本中將另外計算所有藥品費用的總和(all

medication cost)，同時也進一步聚焦在抗癌藥品的花費(anti-cancer drug cost)，以 探討藥品費用在所有醫療成本中所占的比例；間接成本則分為因罹病需要就醫 (morbidity cost)或者因病早逝(mortality cost)而無法工作導致的生產力損失，此兩 部分費用加總而得。

各項成本計算完畢後，本研究亦選取可能影響癌症費用的因子進行成本動因 分析(cost driver analysis)，以了解造成癌症費用增加或減少的可能原因。研究期間 示意圖請參照

Figure 3-1，詳細操作定義將於以下各章節討論。

第三節 研究倫 理聲明

本研究經國立台灣大學醫學院附設醫院研究倫理委員會審查通過(案號：

20180110W)。

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Figure 3-1. Study design