Probabilità inversa di ponderazione del trattamento (Punteggio di propensione) utilizzando l'archivio dati del sistema sanitario militare e l'indice nazionale di morte

In passato, abbiamo usato il database sanitario militare per aiutare a determinare quali pazienti trarrebbero maggiori benefici dal trattamento delle statine per aiutare a ridurre le loro possibilità di un futuro attacco di cuore. Il nostro protocollo offre una roadmap a qualsiasi fornitore di servizi medici interessato a utilizzare i big data per rispondere alle proprie domande cliniche e può essere applicato a un numero di argomenti di vasta portata e quasi illimitato. Dopo aver raggiunto l'approvazione del comitato di revisione istituzionale, completare una domanda di accordo di condivisione dei dati, facendo attenzione a specificare i campi dati e i file richiesti nel foglio di lavoro estrazioni MDR DRT.

Specificare se il team richiede un analista di dati, fornisce i dati non elaborati o se il team accederà direttamente all'MDR e se la richiesta è per un pull di dati una sola volta o se vengono richiesti pull regolari ogni giorno, mensile o anno. Per accedere direttamente all'MDR, completare la richiesta di autorizzazione MDR nei moduli MDR-CS-2875. Quando si accede direttamente all'MDR, seguire le istruzioni per l'accesso e l'utilizzo dell'MDR, inclusi i requisiti software e i programmi SAS di esempio disponibili nella guida per gli utenti MDR e nella guida funzionale MDR.

Per ottenere ulteriori dati del beneficiario MDR per la coorte, acquisire i file VM6 dal server e unirsi al file di coorte. Utilizzare nomi di variabili diversi nei file di disegno e coorte dei dati VM6 per i nomi dei pazienti e le date di nascita per facilitare il controllo successivo della presenza di errori dopo l'unione. Poiché le voci del database non sono mai completamente libere da errori, utilizzare il codice per preformare i controlli degli errori dopo ogni passaggio principale, oltre a controllare il registro e l'output del programma per eventuali problemi.

Quando si confrontano i nomi del file di coorte con il file VM6, corrispondono solo alle prime tre lettere per migliorare l'efficienza e ridurre eventuali errori falsi che possono verificarsi con differenze di ortografia o spaziatura tra i file. Quindi esaminare il file dei dati di errore, eseguendo una revisione manuale della registrazione dello stato in base alle esigenze, per verificare la presenza di altri errori di preoccupazione. Per l'estrazione dei dati pertinenti, ottenere i dati relativi alla razza e al sesso dai file beneficiari VM6, unire questa data con il file di coorte e verificare la presenza di errori come appena dimostrato.

Ottenere i dati di morte dal file master morte, unire i dati con il file di coorte e verificare la presenza di errori. Quindi ottenere file di dati aggiuntivi in base alle esigenze per l'analisi. Per l'unione dei dati e la costruzione di file sommativi, estrarre le comorbilità di base utilizzando codici ICD-9-CM o ICD-10-CM dal periodo precedente la data di indice.

Fare attenzione che i pazienti avessero l'idoneità per il sistema sanitario militare durante il periodo di riferimento come verificato nel file del beneficiario VM6. Cercare i codici di diagnosi di base nei file ambulatoriali e/o ospedalieri per stabilire le comorbilità di base durante il periodo di 12 mesi previsto prima della data di indicizzazione. Se si utilizzano le comorbilità di Elixhauser, utilizzare il software disponibile dal database del progetto di costo e utilizzo dell'assistenza sanitaria, assicurandosi di modificare i nomi delle variabili diagnostiche e dei file in base alle esigenze.

Per impostare una data di fine dello studio per tutti i pazienti come punto di partenza per il follow-up per i pazienti che non hanno dimostrato l'esito dell'interesse, cercare nel file del beneficiario VM6 per garantire l'idoneità all'assistenza sanitaria fino alla data di fine dello studio. Se è importante limitare lo studio agli utenti attivi del sistema sanitario, indipendentemente dall'idoneità, determinare l'ultimo contatto sanitario all'interno dei file di dati e censurare i pazienti a quella data. Una volta acquisite tutte le informazioni necessarie, generare un identificatore casuale del paziente per ogni paziente che utilizza Ranuni.

Per modellare la probabilità di trattamento utilizzare la progressione logistica per calcolare i pesi dalla probabilità prevista. Quindi stabilizzare il punteggio di propensione dividendo il punteggio per il peso medio. Per verificare il bilanciamento dopo aver applicato la probabilità inversa di ponderazione del trattamento, la macro di differenziazione standard semplifica le differenze media standardizzate di calcolo per le covarianze prima e dopo la ponderazione in SAS.

Per generare un plot di funzioni di incidenza cumulativa in PROC PHREG, fare riferimento a un file covariato per specificare i valori covariati da utilizzare durante la generazione del plottaggio nella sintassi PROC PHREG, utilizzare l'istruzione weight per specificare la variabile di punteggio di propensione standardizzata e utilizzare l'istruzione baseline per specificare i valori per i covariati di base per tracciare la funzione di incidenza cumulativa. Specificate quindi gli strati da utilizzare per il plottaggio utilizzando ROWID. Qui, un esempio di bilanciamento appropriato in una grande coorte di 10000 partecipanti utilizzando la macro del grafico delle differenze standardizzata assoluta come mostrato.

Dopo l'applicazione del punteggio di propensione, le differenze standardizzate assolute sono state ridotte in modo significativo. Qui si possono osservare i risultati infruttuosi del tentativo di bilanciare le covariate in una coorte di 100 partecipanti. In questo esempio, PROC PHREG con pesi di punteggio di propensione standardizzati sono stati utilizzati per generare un grafico della funzione di incidenza cumulativa, rivelando che in questa analisi, il gruppo di controllo non trattato ha dimostrato un numero maggiore di eventi e ha mostrato una sopravvivenza relativamente peggiore rispetto al gruppo trattato.

L'MDR include i beneficiari del dipartimento della difesa, compresi i pensionati e i membri della famiglia. Quindi non è limitato solo ai pazienti di età superiore ai 65 anni, e non è limitato solo ai veterani. Questo protocollo fornisce un punto di partenza per l'utilizzo dell'MDR.

E la panoramica della tecnica statistica può aiutare a eliminare i pregiudizi che possono essere intrinseci in questo tipo di ricerca.