COVID-19大流行期间台湾慢性病重复处方的模式

《Discover Public Health》：Patterns of duplicate prescriptions for chronic diseases during the COVID-19 pandemic in Taiwan

　　

摘要引言：多药联用（polypharmacy）增加了重复处方（Duplicate Prescription, DP）的可能性。COVID-19大流行改变了患者的就医行为，尤其对于慢性病患者。本研究旨在探讨高处方项目（Highly Prescribed Items, HPI）与慢性病DP率之间的相关性，同时分析重复处方随时间的趋势，重点关注COVID-19大流行期间，以评估地理变异。方法：研究人员利用了从2020年第一季度（Q1）到2024年第二季度（Q2）的公共政府数据。采用Pearson相关分析检验HPI与DP率之间的关系。通过多元线性回归和泊松回归（Poisson regression）检验COVID-19三级警报及相关变量是否与DP率变化相关。结果：HPI率与DP率呈正相关（所有p值<0.05）。在COVID-19警报期间，降压药、降糖药和降脂药的重复处方发生率比值（Incidence Rate Ratio, IRR）与其他时期相比无统计学显著差异（所有p值>0.05）。相反，所有三个指标在Q1均显著高于Q3（所有p值<0.05）。高雄-屏东区和东区在所有三个指标中均表现出显著更高的DP率（所有p值<0.05）。结论：COVID-19三级警报并未显著影响所关注的慢性病的DP率。然而，在Q1和不同行政分区之间仍观察到DP率的显著差异。需要加强以药师为主导的干预措施，并支持审查当地申领数据，以提高护理质量。

**论文解读文章：COVID-19大流行期间台湾慢性病重复处方的模式分析**

**研究背景与问题提出**

多药联用（polypharmacy）是重复处方（Duplicate Prescription, DP）的重要诱因之一。重复处方指在同一患者中同时处方两种或以上相同药理作用的药物，可能导致药物不良事件、药物相互作用及不必要的医疗支出，尤其对老年患者危害显著。既往研究显示，重复处方在老年人群中随时间推移呈上升趋势，例如瑞典老年人的潜在重复处方率在2006至2021年间几乎翻倍。COVID-19大流行对全球医疗系统造成严重冲击，患者的就医行为发生改变，包括门诊就诊量下降、药物使用模式变化等。台湾在全民健康保险（National Health Insurance, NHI）单一支付体系下，患者可自由选择专科医师而无须转诊，门诊量居高不下（2020年人均年门诊14.2次），超过多数经济合作与发展组织（OECD）国家，这种独特的就医模式可能放大重复处方的风险。然而，高处方项目（Highly Prescribed Items, HPI）与DP率之间的相关性，以及COVID-19警报期间慢性病DP的时间趋势和地理变异，尚缺乏系统研究。本研究旨在填补这一空白，利用全国统计数据分析HPI率与DP率的关系，并评估COVID-19三级警报对通胀上、糖尿病、高脂血症三类慢性病重复处方的影响及地理差异。

**研究内容与结论**

研究人员利用台湾NHI公开的医疗质量数据，涵盖2020年第一季度（Q1）至2024年第二季度（Q2）共18个季度，以六个NHI行政分区为单位进行分析。研究采用Pearson相关分析检验HPI率与DP率的相关性；通过多元线性回归和泊松回归（Poisson regression）评估COVID-19三级警报（2021年Q2至Q3）对重复处方率的影响；并采用自回归积分滑动平均模型（ARIMAX）进行敏感性分析。结果显示：HPI率与三类药物的DP率均呈显著正相关（降压药r=0.3975，p<0.0001；降糖药r=0.5779，p<0.0001；降脂药r=0.5115，p<0.0001）。在COVID-19警报期间，降压药、降糖药、降脂药的重复处方发生率比值（Incidence Rate Ratio, IRR）与其他时期相比无统计学显著差异（所有p>0.05）。相反，所有三类药物的DP率在Q1显著高于Q3（降压药IRR=1.16，p<0.001；降糖药IRR=1.13，p=0.034；降脂药IRR=1.08，p=0.158）；高雄-屏东区和东区的DP率在三类药物中均显著高于台北区（所有p<0.05），而南区则显著较低。时间趋势分析显示，降糖药和降脂药的DP率随时间呈显著上升趋势（p=0.015和p<0.001）。该论文发表于《Discover Public Health》。

**主要关键技术方法**

本研究采用回顾性生态学设计，数据来源于台湾全民健康保险（NHI）公开的医疗质量统计数据，按六个行政分区（台北、北区、中区、南区、高雄-屏东、东区）汇总。关键方法包括：（1）Pearson相关分析，评估高处方项目（HPI）率与重复处方（DP）率的相关性；（2）多元线性回归（ordinary least squares, OLS），初步估计COVID-19三级警报对DP率的影响并控制季度、行政分区和时间趋势；（3）泊松广义线性模型（Poisson generalized linear model, GLM）估计发生率比值（IRR），采用稳健标准误处理过度离散；（4）敏感性分析采用自回归积分滑动平均模型（ARIMAX），通过Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验确定差分阶数，根据残差结构确定自回归（p）和移动平均（q）项，以AIC和BIC评估模型适配度。最终模型为RD-HT: ARIMAX(2,2,1); RD-DM: ARIMAX(2,1,2); RD-HL: ARIMAX(1,2,1)。

**研究结果**

**3.1 重复用药与多药联用的相关性**
通过Pearson相关分析，降压药的HPI率与RD-HT（重复处方率-高血压）呈正相关（r=0.3975，p<0.0001）；降糖药的HPI率与RD-DM（重复处方率-糖尿病）呈正相关（r=0.5779，p<0.0001）；降脂药的HPI率与RD-HL（重复处方率-高脂血症）呈正相关（r=0.5115，p<0.0001）。这表明高处方项目与重复处方之间存在紧密联系，多药联用可能增加重复用药风险。

**3.2 重复处方特征**
描述性统计显示，COVID-19警报期间三类药物的重复处方天数（每10万处方-天）均略高于非警报期（降压药：从187.61增至192.37；降糖药：从82.66增至84.68；降脂药：从98.48增至100.62）。从季度看，所有指标在Q1达到峰值（降压药：206.02；降糖药：96.13；降脂药：119.00），随后在Q2和Q3下降，Q4略有回升。分区比较中，高雄-屏东区和东区的重复处方天数在三类药物中均最高（高雄-屏东：降压药231.28、降糖药100.48、降脂药129.62；东区：降压药211.64、降糖药108.44、降脂药133.06），南区最低（降压药139.60、降糖药59.64、降脂药70.65）。

**3.3 多元线性回归结果**
在控制季度、行政分区和时间趋势后，COVID-19三级警报对降压药RD-HT有显著正向影响（p=0.024），但对降糖药RD-DM和降脂药RD-HL无显著关联。所有三类药物在Q1均显著高于Q3（所有p≤0.001）。与台北区相比，高雄-屏东区和东区的DP率在三类药物中均显著更高，而南区则显著更低。时间变量对RD-DM（p=0.015）和RD-HL（p<0.001）有显著正向效应。

**3.4 泊松回归结果**
泊松回归显示，COVID-19三级警报对所有三类药物DP率的IRR均无统计学显著影响（所有p>0.05），包括线性回归中显著的降压药RD-HT（IRR=1.02，p=0.646）。在季度比较中，Q1的DP率显著高于Q3：降压药IRR=1.16（p<0.001），降糖药IRR=1.13（p=0.034），降脂药IRR=1.08（p=0.158，无统计学显著性）。Q2和Q4与Q3相比均无显著差异。

**3.5 敏感性分析**
ARIMAX模型的结果与主分析一致，进一步支持了估计的稳健性，表明COVID-19警报对DP率的影响不显著，而Q1效应和地理差异的显著性得到验证。

**讨论与结论**

**讨论总结**
研究人员首次分析了COVID-19警报对台湾NHI分区内慢性病重复处方趋势的影响。研究发现，HPI率与DP率正相关，提示多药联用是重复处方的关键风险因素，需加强处方审核与降阶梯治疗（deprescribing）。尽管COVID-19警报期间降压药DP率在多元线性回归中显著升高，但泊松回归（更稳健的模型）未确认此关联，表明警报并未显著改变慢性病重复处方行为。这可能归因于疫情期间慢性病患者减少非必要就诊、药师持续进行药物审查以及全民健康保险“药云”（Pharma Cloud）系统的应用。季度效应方面，Q1的DP率显著高于Q3，可能与台湾Q1集中了多数公共假期（11个国定假日中6个在Q1），导致门诊服务受限，患者可能提前获得过量或重复药物有关。地理变异中，高雄-屏东区和东区DP率显著较高，南区较低，可能源于各分区对申领数据的独立管理、患者跨区流动、医疗设施密度、碎片化医疗及处方文化差异。时间趋势显示降糖药和降脂药的DP率随时间上升，表明现有干预措施仍不足，需强化药师主导的干预。

**研究结论翻译**
人口老龄化导致多药联用增加，进而带来重复处方风险，可能对健康相关结局产生负面影响。在这项生态学时间序列分析中，对于降压药、降糖药和降脂药，COVID-19高警报期与其他时期相比，重复处方率可能无显著差异。然而，第一季度以及东区和高雄-屏东区观察到这三类药物的DP率较高。未来研究应探索临床系统（如Pharma Cloud）作为评估工具的效用，并考察高DP率的临床和经济影响。这些证据将支持卫生政策制定者考虑加强药师主导的干预措施——特别是在国定假日期间——并在DP率较高的分区加强申领数据审查。这些措施对于预防有害的重复处方、提高慢性病患者的护理质量以及减少不必要的医疗支出至关重要。