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國立臺灣師範大學 健康促進與衛生教育學系健康促進與衛生教育碩士在職專班 李子奇所指導 陳湘燁的 新型冠狀病毒(COVID-19)流行初期確診率與死亡率的相關因子：以全球空間資料分析 （2021），提出E66 740Li毛病關鍵因素是什麼，來自於新型冠狀病毒、大流行疾病、多變數空間自迴歸分析、確診率、死亡率。

而第二篇論文國立陽明交通大學 衛生福利研究所 吳肖琪所指導 胡育瑄的 慢性阻塞性肺病患者參加論質計酬方案對照護品質之影響 （2020），提出因為有 慢性阻塞性肺病、論質計酬、差異中之差異法、照護連續性、可避免住院、可避免急診、醫療點數的重點而找出了 E66 740Li毛病的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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新型冠狀病毒(COVID-19)流行初期確診率與死亡率的相關因子：以全球空間資料分析

為了解決E66 740Li毛病的問題，作者陳湘燁 這樣論述：

背景：新型冠狀病毒 (Coronavirus disease 2019, COVID-19)在2019年12月於中國湖北省發現多起群聚感染，且迅速擴散至全中國並蔓延至其他國家，造成大流行疾病，臺灣在2020年1月21日，出現第1例COVID-19境外移入，COVID-19除了對經濟造成衝擊外，也因各國疫情及病例數與日俱增，讓民眾對於未知的疾病產生恐慌，本研究目的在了解世界各國COVID-19流行初期確診率及死亡率分佈情形及相關因子。研究方法：本研究透過世界各國的開放式數據探討眾多與COVID-19確診率及死亡率相關的因子，如：肥胖、高齡化、平均壽命、經濟發展程度、識字率、人口密度、傳染病與慢

性病(癌症、心血管疾病、糖尿病、肺結核等的盛行率)、基礎衛生建設涵蓋率、醫療資源(醫師密度、病床密度)。空間統計分析用於探索 COVID-19確診率和死亡率的空間分佈。 本研究按兩個指標日期進行空間統計分析，分別是第一個分析時間點（2020年7月15日，T1）和第二個分析時間點（2020年12月15日，T2）。為了探索相關的因子和結果變項之間的空間關聯，我們進行了不同定義的空間相關矩陣之空間自迴歸分析，包括一階國界相鄰、二階國界相鄰、500公里距離相鄰、1,000 公里距離相鄰和 1,500公里距離相鄰。空間自迴歸分析並考量自變項共線性的問題。研究結果：共175個國家的資料納入空間統計分析，以

1,500公里距離相鄰為定義，排除部份共線性的自變項後，將剩餘的自變項同時納入多變數空間自迴歸分析顯示，國內生產毛額 (單位：每壹美元，估計係數=0.46，p=0.033)及肥胖率 (單位：每100人，估計係數=0.95, p

慢性阻塞性肺病患者參加論質計酬方案對照護品質之影響

為了解決E66 740Li毛病的問題，作者胡育瑄 這樣論述：

研究背景：COPD為全球第三大、我國第七大死因，造成龐大的疾病負擔，是一重要公衛議題。中央健康保險署自2017年4月1日開始辦理「慢性阻塞性肺病醫療給付改善方案」(簡稱COPD論質方案)，提供以病人為中心的慢性病管理，減少醫療利用，提升照護品質。然而國內缺少以全國性資料探討COPD論質方案實施成效之研究。研究目的：探討COPD論質方案實施後，對COPD患者照護連續性、可避免住院、可避免急診及總醫療點數之影響。材料與方法：本研究採回溯性世代研究法(Retrospective cohort study)，以2016至2019年全民健康保險次級資料庫分析，研究對象為2017年4月到2018年12月

診斷為COPD之40歲以上盛行個案(ICD10：J41-J44)，並依性別、年齡、共病指數計算傾向分數後進行1:1配對，分為介入組及對照組。計算個案於介入前一年及後一年的COPD疾病相關照護品質。使用差異法利用差異中之差異法(Difference-in-Difference,DID)，以廣義估計方程模型(GEE)分析COPD論質方案對照護品質的影響。研究結果：校正其他影響因素後， COPD論質方案實施後，介入組後測相較於對照組前測，照護連續性提升0.079 (95%CI=0.07,0.087)、固定醫師就醫者(COCI=1)達53.4% (AOR=1.52；95%CI=1.40,1.66)；可

避免住院風險降低31% (AOR=0.69；95%CI=0.59,0.81)；可避免急診發生風險降低43% (AOR=0.57；95%CI=0.51,0.65)；總醫療點數則呈增加(β=0.025；95%CI=0.022,0.028)。結論與建議：COPD論質方案可以提升疾病門診照護連續性、降低不必要的醫療利用。透過疾病管理，可以推廣固定就醫的重要性，增加疾病認知。因此建議持續推廣此方案，並將進步幅度做為對疾病控制情形差者的獎勵指標，而未來研究者可進行長期追蹤的成效評估。

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