الاحتمال العكسي لترجيح العلاج (درجه الميل) باستخدام مستودع بيانات النظام الصحي العسكري ومؤشر الوفاات الوطني

في الماضي، استخدمنا قاعدة بيانات الرعاية الصحية العسكرية للمساعدة في تحديد المرضى الذين سيستفيدون أكثر من علاج الستاتين للمساعدة في تقليل فرصهم في حدوث أزمة قلبية في المستقبل. يقدم بروتوكولنا خارطة طريق لأي مزود طبي مهتم باستخدام البيانات الضخمة للإجابة على أسئلتهم السريرية الخاصة ويمكن تطبيقه على عدد كبير من الموضوعات لا حدود لها. بعد الحصول على موافقة من مجلس المراجعة المؤسسية، أكمل تطبيق اتفاقية مشاركة البيانات، مع الحرص على تحديد حقول البيانات والملفات المطلوبة في ورقة عمل عمليات الاستخراج MDR DRT.

حدد ما إذا كان الفريق يطلب محلل بيانات، أو يوفر البيانات الأولية، أو ما إذا كان الفريق سيُدخل إلى MDR مباشرة، وما إذا كان الطلب هو سحب بيانات لمرة واحدة أو إذا كان يتم طلب سحب البيانات العادية يوميًا أو شهريًا أو سنويًا. للوصول إلى MDR مباشرة، أكمل طلب تفويض MDR في نماذج MDR-CS-2875. عند الوصول إلى MDR مباشرة، اتبع الإرشادات الخاصة بالوصول إلى MDR واستخدامها، بما في ذلك متطلبات البرامج وبرامج SAS المثال المتوفرة في دليل مستخدمي MDR والدليل الوظيفي MDR.

للحصول على بيانات إضافية للمستفيدين من MDR للزموج الخاص بك، احصل على ملفات VM6 من الخادم واندمج مع ملف مجموعة. استخدم أسماء متغيرة مختلفة في رسم البيانات VM6 وملفات الفوج لأسماء المرضى وتواريخ الميلاد للمساعدة في التحقق من الأخطاء اللاحقة بعد الدمج. كما إدخالات قاعدة البيانات هي أبدا خالية تماما من الخطأ، استخدم التعليمات البرمجية لإجراء فحوص الأخطاء بعد كل خطوة رئيسية، بالإضافة إلى التحقق من سجل البرامج والإخراج لأية مخاوف محتملة.

عند مقارنة الأسماء من ملف COHORT مع ملف VM6، تتطابق فقط مع الأحرف الثلاثة الأولى لتحسين الكفاءة وتقليل أي أخطاء خاطئة قد تنشأ مع الاختلافات في التهجئة أو التباعد بين الملفات. ثم قم بمراجعة ملف بيانات الخطأ، إجراء مراجعة يدوية لسجل الصحة حسب الحاجة، للتحقق من وجود أخطاء أخرى من القلق. لاستخراج البيانات ذات الصلة، والحصول على العرق والجنس البيانات من VM6 ملفات المستفيدين، ودمج هذا التاريخ مع ملف cohort، والتحقق من وجود أخطاء كما هو موضح للتو.

الحصول على بيانات الموت من ملف الموت الرئيسي، ودمج البيانات مع ملف الفوج والتحقق من وجود أخطاء. ثم الحصول على ملفات بيانات إضافية حسب الحاجة للتحليل. لدمج البيانات وبناء ملف التجميع، استخراج الخط الأساسي comorbidities باستخدام ICD-9-CM أو ICD-10-CM رموز من الفترة السابقة لتاريخ الفهرس.

الحرص على أن المرضى لديهم أهلية لنظام الرعاية الصحية العسكرية خلال فترة خط الأساس كما تم التحقق منها في ملف المستفيد VM6. ابحث في رموز التشخيص الأساسي في ملفات المرضى الخارجيين و/أو المرضى الداخليين لتحديد حالات الإصابة بتعقيدات الخط خلال فترة الأساس التي تمتد 12 شهرًا قبل تاريخ الفهرس. في حالة استخدام Elixhauser comorbidities ، استخدم البرنامج المتاح من تكلفة الرعاية الصحية وقاعدة بيانات مشروع الاستخدام ، مع التأكد من تعديل أسماء متغيرات التشخيص والملفات حسب الحاجة.

لتحديد تاريخ انتهاء الدراسة لجميع المرضى كقطع لمتابعة المرضى الذين لم يثبتوا نتيجة الاهتمام ، ابحث في ملف المستفيد VM6 لضمان الأهلية للرعاية الصحية من خلال تاريخ انتهاء الدراسة. إذا كان من المهم حصر الدراسة في المستخدمين النشطين لنظام الرعاية الصحية، بصرف النظر عن الأهلية، ثم تحديد آخر اتصال الرعاية الصحية داخل ملفات البيانات والرقابة على المرضى في ذلك التاريخ. عندما يتم الحصول على جميع المعلومات اللازمة، توليد معرف المريض عشوائي لكل مريض باستخدام Ranuni.

نمين احتمال العلاج استخدام التقدم اللوجستي لحساب الأوزان من الاحتمال المتوقع. ثم قم بتثبيت درجة الميل بقسمة النتيجة حسب الوزن المتوسط. للتحقق من التوازن بعد تطبيق الاحتمال العكسي لموازنة المعالجة، يبسط الماكرو المتمايز القياسي اختلافات المتوسط القياسي للحوسبة للتباينات المشتركة قبل وبعد الترجيح في SAS.

لإنشاء رسم دالة حدوث تراكمية في PROC PHREG، قم بالرجوع إلى ملف متغيّر لتحديد قيم المتغيرات المشتركة التي سيتم استخدامها عند إنشاء الرسم في بناء الجملة PROC PHREG، استخدم بيان الوزن لتحديد متغير درجة الميل القياسي واستخدم بيان الأساس لتحديد قيم المتغيرات المشتركة للأساس من أجل رسم دالة حدوث تراكمية. ثم حدد الطبقات لاستخدامها في الرسم باستخدام ROWID. هنا، مثال على موازنة مناسبة في مجموعة كبيرة من 10000 مشارك باستخدام الماكرو مؤامرة الفرق الموحدة المطلقة كما هو مبين.

وبعد تطبيق درجة الميل، انخفضت الفروق الموحدة المطلقة تخفيضا كبيرا. وهنا، يمكن ملاحظة النتائج غير الناجحة لمحاولة تحقيق التوازن بين المتغيرات المشتركة في مجموعة من 100 مشارك. في هذا المثال، PROC PHREG مع الأوزان درجة الميل الموحدة استخدمت لتوليد مؤامرة دالة الإصابة التراكمية، وكشف أن في هذا التحليل، أظهرت مجموعة المراقبة غير المعالجة عددا أكبر من الأحداث وأظهرت البقاء على قيد الحياة أسوأ نسبيا مما فعلت المجموعة المعالجة.

ويشمل هذا النظام المستفيدين من وزارة الدفاع، بمن فيهم المتقاعدون وأفراد الأسرة. لذلك لا يقتصر الأمر على المرضى الذين تزيد سنهم عن 65 عامًا فقط ، ولا يقتصر على المحاربين القدامى فقط. يوفر هذا البروتوكول نقطة بداية لاستخدام MDR.

ويمكن أن تساعد نظرة عامة تقنية إحصائية في القضاء على التحيزات التي يمكن أن تكون جوهرية في هذا النوع من البحوث.