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如何使用健保資料 進行經濟分析 政大財政 連賢明. 課程大綱. 簡介醫療相關資料庫 健保資料庫處理原則 一個研究實例. 醫療需求面資料庫. 一般對象 全民健康保險資料庫 主計處家庭收支調查 國民健康訪問調查 國民營養調查 華人家庭動態資料庫 癌症登記檔 死因統計檔. 醫療需求面資料庫. 特殊對象 老人保健與生活問題調查 台灣地區家庭與生育力調查 原住民出生死亡檔. 醫療供給面資料庫. 健保院所基本資料檔 醫療院所現況調查 醫療院所服務量調查. 健保資料庫缺點. 缺乏家戶組成資訊 缺乏自覺健康資訊 僅有健保給付醫療費用
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如何使用健保資料 進行經濟分析 政大財政 連賢明
課程大綱 • 簡介醫療相關資料庫 • 健保資料庫處理原則 • 一個研究實例
醫療需求面資料庫 • 一般對象 • 全民健康保險資料庫 • 主計處家庭收支調查 • 國民健康訪問調查 • 國民營養調查 • 華人家庭動態資料庫 • 癌症登記檔 • 死因統計檔
醫療需求面資料庫 • 特殊對象 • 老人保健與生活問題調查 • 台灣地區家庭與生育力調查 • 原住民出生死亡檔
醫療供給面資料庫 • 健保院所基本資料檔 • 醫療院所現況調查 • 醫療院所服務量調查
健保資料庫缺點 • 缺乏家戶組成資訊 • 缺乏自覺健康資訊 • 僅有健保給付醫療費用 • 缺乏社經背景變數
健保資料庫優點 • 資料樣本數:2300萬人 • 資料年間:1996-2010年(每年均發行) • 醫院,醫師,病患有一致代碼 • 醫院,醫師,病患資訊可相互連結 • 台灣目前最大,最完整的Panel Data
健保資料庫處理 • 健保資料庫結構 • 各子資料庫的整理 • 各子資料庫串連 • 串連外部資料
健保資料庫處理 • 健保資料庫共有18個子資料庫 • 健保資料大小一年約150-220G • 不論是資料量或子資料數目都相當大,無法全面性處理,建議採選擇性處理
健保資料庫: 基本資料檔 • 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) • 醫事機構副檔資料檔(HOSX) • 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) • 醫事機構服務項目檔(HOX) • 藥品主檔(DRUG) • 承保資料檔(ID)
健保資料庫: 原始資料檔 • 住院費用申請總表主檔(DT) • 門診費用申請總表主檔(CT) • 住院醫療費用清單明細檔(DD) • 住院醫療費用醫令清單明細檔(DO) • 門診處方及治療明細檔(CD) • 門診處方醫令明細檔(OO) • 特約藥局處方及調劑明細檔(GD) • 特約藥局處方醫令檔(GO) • 承保資料檔(ID)
健保資料庫結構 • 使用健保資料庫要先瞭解資料庫結構 • 資料庫可區分為 • 費用檔 • 醫令檔 • 基本資料檔
健保資料庫結構 • 門住診費用檔 (CD,DD ) • 門住診醫令檔 (CO,DO ) • 基本資料檔 • 醫院主要(HOSB,BED ) • 醫院次要(DETA,CT,DT,HOSX,HOX ) • 醫師(PER,DOC ) • 病人 (ID,HV) • 其他(DRUG,GD,GO )
健保資料申報流程 檢查 健保 支付標準 申報 費用 診療 處置
例子:感冒 檢查 (驗血,照X光) 健保 支付標準 診療 (上呼吸道感染) 申報費用 處置 (點滴注射,藥品)
檔案結構 醫師檔 PER、DOC 醫療院所檔 HOSB、HOSX HOX、BED、DETA CT、DT 費用檔 DD、CD 醫令檔 DO、OO 病患檔 ID、HV
例子:外科手術 醫師檔 PER、DOC 醫療院所檔 HOSB、HOSX、BED、DETA、CT、DT 住院費用檔 DD 住院醫令檔 DO 病患檔 ID、HV
子資料庫整理:費用檔 • 健保資料的核心為費用檔 • 人:就診病患、就診醫師 • 事:疾病分類 • 時:就診時間 • 地:就診院所 • 錢:就診費用 • 比較麻煩的是如何挑出所需要的特定疾病,亦即疾病分類
子資料庫整理:醫令檔 • 醫令檔包括醫令代碼、單價、數量,以及金額 • 醫令代碼記錄於「全民健保支付標準」,建議透過健保局所提供醫令搜尋網頁來找尋相關代碼 • 由於一個就診紀錄對應數十或數百個醫令,處理時應先整理醫令檔,再串連費用檔
子資料庫整理:基本資料檔 • 整個健保資料庫最多的是基本資料檔,包括醫院,醫師,病患三個面向。 • 最困難處理也是基本資料檔,主要原因有兩個 • 先天不足 • 非給付所需要,資料正確性需確定 • 資料本身有問題,如病床檔在2004年前從未更新 • 後天失調 • 流水帳的記事方式 • 資料儲存方式
基本資料檔處理原則 • 將流水帳式改為以時間為基準的資訊格式,以方便串連。 • 串連時需考量病患的就醫日期,串連該病患「正確」的基本資料。 • 會有極少數就診資料無法串連到就診當日的基本資料。
串連外部資料:院所資料 • 院所資料 • 醫療環境 • 市場結構 • 基本資料檔記錄了就診院所所在鄉鎮 • 串連鄉鎮經緯度資料,計算各鄉鎮間的距離,衡量該院所市場結構 • 串連鄉鎮人口,已納入人口結構
外部資料:病患 • 健保資料缺乏 • 家戶組成 • 社經變數(教育,所得) • 生命變數 • 健保資料的病患代碼均已轉碼,除非透過健保局的協助,無法串連外部資料 • 建議利用健保資料中承保資料,採「切香腸」策略處理。
病患資料:存活狀況 (I) • 透過醫療利用 • 洗腎病人的醫療利用判定存活 • 除了換腎病人以外,準確度相當高
病患資料:存活狀況 (II) • 透過退保日期 • 年滿40歲以上 • 罹患嚴重疾病住院 • 出院後一年內退保 • Lien, Chou and Liu (2006)比較中風病人的退保日期和死亡日期 • 90% 相同 • 不到 5% 差距一個星期 • 不到 2% 差距一個月
病患資料:居住狀況 • 利用投保身分 • 選出需於就近投保 • 投保類別為農民或地區人口 • 但即使投保類別為戶籍所在鄉鎮,仍可能不居住在該鄉鎮,建議使用就醫距離近一步篩選 • 使用上述條件,將健保資料所得居住狀況和家庭收支調查樣本比較
病患資料:就業狀況 • 利用投保身分判定就業 • 保險人即為投保人 • 65歲以下 • 採公勞保樣本 • 使用上述條件,將健保資料所得就業狀況和家庭收支調查樣本比較
病患資料:薪資所得 • 利用投保薪資推論薪資所得 • 保險人即為投保人 • 65歲以下 • 採公勞保樣本 • 使用上述條件,將健保資料所得薪資所得和家庭收支調查樣本比較
病患資料:家庭結構 • 無法推估全部家庭結構 • 但可透過承保檔推估家中小孩個數,胎次 • 投保人為父或母 • 保險人年紀在12或15歲以下 • 絕大部分會投保在單一投保人下,且是薪水較低的一方