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

資料名稱 資料型態 起迄年份 抽樣間隔 /抽樣單位 個數 社經變數 醫療費用e 健康狀態f

全民健康保險資料庫 縱橫 1996~2010 一年 / 2300個人 萬人 無 ( )健保 分項 診斷

主計處家庭收支調查a 橫斷 1968~2010 一年 / 1. 4家戶 萬戶教育、婚姻狀態所得、家戶組成

( )全部 分項 無

國民健康訪問調查b 橫斷 2001-2009 四年 / 0. 7家戶 萬戶h 教育、婚姻狀態所得、家戶組成

( )全部 分項自覺、診斷疾病史

國民營養調查c 橫斷 1980~2008 五年 / 0. 2~0. 9家戶 萬人教育、婚姻狀態所得、家戶組成

無 檢查、疾病史

華人家庭動態資料庫 i 縱橫 1999~2011 一年 / 0. 1家戶 萬戶教育、婚姻狀態所得、家戶組成

全部 自覺

老人保健與生活調查d 縱橫 1989~2007 三～四年 ( ) / 0. 5個人 老人 萬人教育、婚姻狀態所得、家戶組成

全部 自覺、疾病史

台灣家庭與生育力調查 橫斷 1965~2008 二～七年 ( ) / 0. 2個人 婦女 萬

~1. 2萬人教育、婚姻狀態所得、家戶組成

無 自覺

癌症登記檔 縱橫 1979-2008 一年 / 2300個人 萬人 無 無 診斷

死因統計檔 縱橫 1971-2011 一年 / 2300個人 萬人婚姻狀態家戶組成

無 診斷

原住民出生死亡檔 縱橫 2006-2010 一年 /52.4個人 萬人g 婚姻狀態家戶組成

無 無

表一：醫療相關資料庫特性（需求面）

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

診療

處置

健保支付標準

申報費用

例子：感冒

檢查（驗血，照 X光）

診療（上呼吸道感染）

處置（點滴注射，藥品）

健保支付標準 申報費用

費用檔DD、 CD

醫令檔DO、 OO

醫師檔PER、 DOC

醫療院所檔HOSB、 HOSX

HOX、 BED、 DETACT、 DT

病患檔ID、 HV

檔案結構

例子：外科手術

住院費用檔DD

住院醫令檔 DO

醫師檔PER、 DOC

醫療院所檔HOSB、 HOSX、 BED、 DETA、 CT、 DT

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