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輔英科技大學 護理系碩士班 李昭螢所指導 林思妤的 老人安養機構住民的關懷、社會支持與幸福感之研究-以榮家為例 （2021），提出自費self pay關鍵因素是什麼，來自於老人、關懷、社會支持、幸福感、安養機構。
而第二篇論文臺北醫學大學 醫學資訊研究所碩士班 劉德明、楊軒佳所指導 陳雅霖的 預測新使用筆型胰島素之第二型糖尿病人的服藥順從度 （2021），提出因為有 第二型糖尿病、服藥順從度、電子病歷、機器學習的重點而找出了 自費self pay的解答。
老人安養機構住民的關懷、社會支持與幸福感之研究-以榮家為例
為了解決自費self pay 的問題，作者林思妤 這樣論述：
現代社會許多家庭由於工作關係，無法照顧家中長輩進而尋求照護機構的協助。文獻指出關懷與社會支持是代表幸福感的重要核心指標，因此本研究在探討老人安養機構住民的關懷、社會支持與幸福感之相關性，並進一步瞭解預測幸福感的相關因子。 以位於高雄某安養機構為抽樣對象，主要以65歲以上住民為研究對象，於110年10月1日至110年11月30日止，採用問卷調查法，以方便取樣方式收集162份有效研究樣本。資料應用SPSS 24.0套裝軟體進行次數分配、百分比、平均值、標準差、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾遜森差相關及多元迴歸分析等統計方法驗證假設。 研究結果發現： 關懷、社會支持與幸福感呈顯著正
相關。關懷的「被尊重」、「被支持」雖未達顯著影響力；但社會支持的「情緒支持」、「工具支持」、「訊息支持」、「社會陪伴支持」為幸福感之重要預測因子（p
預測新使用筆型胰島素之第二型糖尿病人的服藥順從度
為了解決自費self pay 的問題，作者陳雅霖 這樣論述：
研究背景第二型糖尿病的全球盛行率預估於2030年達到7%。不同於其他的慢性疾病，第二型糖尿病的治療選擇涵蓋口服及針劑藥品。而根據過去研究，針劑藥品的藥品順從度平均60%，遠低於研究上定義之高順從度的80%。一位糖尿病病人平均診斷五到十年後可能會開始使用針劑藥品，而在這樣的治療轉換期，特別需要個人化的衛教來提升藥品順從度及治療效果。過去預測服藥順從度的研究多為以口服藥品為預測對象，針劑藥品，如胰島素，尚未嚴謹的探討。研究目標本研究預計建立機器學習模型，針對第二型糖尿病成人及首次使用胰島素患者，進行高或低順從度的二分類預測；預測結果為首次使用胰島素後90天。使用的模型包含邏輯斯迴歸（logist
ic regression，LR）、隨機森林（random forest，RF）及極限梯度提升（extreme gradient boosting，Xg）。本研究包含兩階段實驗：實驗一使用內部測試集的資料分割方式，假設Xg模型會有最佳效果；實驗二使用外部測試集的方式來驗證此研究方法的應用性。最後，我們使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）進行模型解釋。研究方法本研究資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（TMUCRD），資料區間為2004年1月1日到2020年12月30日。病人收錄條件為有第二型糖尿病診斷、使用基礎型胰島素及年齡介於18到90歲之間。高順從度的
定義為藥物佔有率（medication possession ratio，MPR）等於或大於80%。機器學習模型的預測結果為病人是否為高順從患者，使用過去一年的資料當作模型參數。本研究總共收集66個參數，可分為七大類：人口學、藥品、共同疾病、實驗數值、醫療資源使用情形、首次使用胰島素織品項及合併首次胰島素開立之其他糖尿病藥品。研究結果本研究從TMUCRD收取病人，基過收錄集排除條件，共收集了4134位病人的資料。該研究族群有40.14%的病人為高順從患者。實驗一中，Xg模型（AUROC 0.792）表現優於LR 模型（AUROC 0.754）及 RF 模型（AUROC 0.791）。SHAP方
法進一步解釋模型，發現過去藥品開立數量、門診造訪次數、使用高血壓藥品及相關實驗數值為重要參數。另外，首次開立胰島素之資訊，如自費金額、開藥天數及劑量也對模型預測能力有影響。實驗二中，最好的模型為RF模型，AUROC為0.778。結論本研究建立了可於首次開立胰島素時即預測病人未來９０天的服藥順從度，可望在未來成為臨床決策系統。然而，未來需要更多努力，如模型的外推性及臨床驗證，使研究可以落實於臨床場域。