Name: 軍事保健システムデータリポジトリと国家死亡指数を用いた治療重み付け(傾向スコア)の逆確率 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-01-08T12:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 55 s
Description: 学ぶ治療重み付けの逆確率法を用いた軍事保健システムデータリポジトリの活用方法。大規模医療データを用いた後ろ向き研究のバイアス低減と臨床意思決定支援のプロトコルを解説します。

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この出版物で報告された研究は、国立衛生研究所の翻訳科学を進める国立センターによって支援されました。コンテンツは、著者のみ責任であり、必ずしも国立衛生研究所の公式見解を表すものではありません。
免責事項:さらに、この記事で表明された見解は著者のものであり、米国政府、米国国防総省(DoD)、または米国国務省のいかなる方法でも表すと解釈されるべきではありません。軍。特定の製品または科学的な機器の識別は、科学的努力の不可欠な部分と見なされ、著者、DoD、または任意のコンポーネント機関の一部に対する支持または黙示的な支持を構成するものではありません。

<ol><li>Concato, J., Shah, N., Horwitz, R. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Randomized%2C+controlled+trials%2C+observational+studies%2C+and+the+hierarchy+of+research+designs%5BTitle%5D)+AND+%22New+England+Journal+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Randomized, controlled trials, observational studies, and the hierarchy of research designs.</a> New England Journal of Medicine. 342 (25), 1887-1892 (2000).</li>
<li>Austin, P. C., Platt, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survivor+treatment+bias%2C+treatment+selection+bias%2C+and+propensity+scores+in+observational+research%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">Survivor treatment bias, treatment selection bias, and propensity scores in observational research.</a> Journal of Clinical Epidemiology. 63 (2), 136-138 (2010).</li>
<li>Sturmer, T., Wyss, R., Glynn, R. J., Brookhart, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Propensity+scores+for+confounder+adjustment+when+assessing+the+effects+of+medical+interventions+using+nonexperimental+study+designs%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Internal+Medicine%22%5BJournal%5D)">Propensity scores for confounder adjustment when assessing the effects of medical interventions using nonexperimental study designs.</a> Journal of Internal Medicine. 275 (6), 570-580 (2014).</li>
<li>Schermerhorn, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Long-Term+Outcomes+of+Abdominal+Aortic+Aneurysm+in+the+Medicare+Population%5BTitle%5D)+AND+%22New+England+Journal+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Long-Term Outcomes of Abdominal Aortic Aneurysm in the Medicare Population.</a> New England Journal of Medicine. 373 (4), 328-338 (2015).</li>
<li>Williams, R. J. II, et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Propensity-Matched+Analysis+Between+Standard+Versus+Tapered+Oral+Vancomycin+Courses+for+the+Management+of+Recurrent+Clostridium+difficile+Infection%5BTitle%5D)+AND+%22Open+Forum+Infectious+Diseases%22%5BJournal%5D)">A Propensity-Matched Analysis Between Standard Versus Tapered Oral Vancomycin Courses for the Management of Recurrent Clostridium difficile Infection.</a> Open Forum Infectious Diseases. 4 (4), (2017).</li>
<li>Mitchell, J. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+Statins+on+Cardiovascular+Outcomes+Following+Coronary+Artery+Calcium+Scoring%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+American+College+of+Cardiology%22%5BJournal%5D)">Impact of Statins on Cardiovascular Outcomes Following Coronary Artery Calcium Scoring.</a> Journal of the American College of Cardiology. 72 (25), 3233-3242 (2018).</li>
<li>Rush, T., McGeary, M., Sicignano, N., Buryk, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+plateau+in+new+onset+type+1+diabetes%3A+Incidence+of+pediatric+diabetes+in+the+United+States+Military+Health+System%5BTitle%5D)+AND+%22Pediatric+Diabetes%22%5BJournal%5D)">A plateau in new onset type 1 diabetes: Incidence of pediatric diabetes in the United States Military Health System.</a> Pediatric Diabetes. 19 (5), 917-922 (2018).</li>
<li>Rhon, D. I., Greenlee, T. A., Marchant, B. G., Sissel, C. D., Cook, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comorbidities+in+the+first+2+years+after+arthroscopic+hip+surgery%3A+substantial+increases+in+mental+health+disorders%2C+chronic+pain%2C+substance+abuse+and+cardiometabolic+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22British+Journal+of+Sports+Medicine%22%5BJournal%5D)">Comorbidities in the first 2 years after arthroscopic hip surgery: substantial increases in mental health disorders, chronic pain, substance abuse and cardiometabolic conditions.</a> British Journal of Sports Medicine. , (2018).</li>
<li>Mitchell, J., Paisley, R., Moon, P., Novak, E., Villines, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coronary+Artery+Calcium+Score+and+Long-term+Risk+of+Death%2C+Myocardial+Infarction+and+Stroke%3A+The+Walter+Reed+Cohort+Study%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+American+College+of+Cardiology%3A+Cardiovascular+Imaging%22%5BJournal%5D)">Coronary Artery Calcium Score and Long-term Risk of Death, Myocardial Infarction and Stroke: The Walter Reed Cohort Study.</a> Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging. , (2017).</li>
<li>McCormick, N., Lacaille, D., Bhole, V., Avina-Zubieta, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+of+myocardial+infarction+diagnoses+in+administrative+databases%3A+a+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Validity of myocardial infarction diagnoses in administrative databases: a systematic review.</a> PLoS ONE. 9 (3), e92286(2014).</li>
<li>Huo, J., Yang, M., Tina Shih, Y. -C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sensitivity+of+Claims-Based+Algorithms+to+Ascertain+Smoking+Status+More+Than+Doubled+with+Meaningful+Use%5BTitle%5D)+AND+%22Value+in+Health%22%5BJournal%5D)">Sensitivity of Claims-Based Algorithms to Ascertain Smoking Status More Than Doubled with Meaningful Use.</a> Value in Health. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://doi.org/10.1016/j.jval.2017.09.002">https://doi.org/10.1016/j.jval.2017.09.002</a> (2017).</li>
<li>Nayan, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+value+of+complementing+administrative+data+with+abstracted+information+on+smoking+and+obesity%3A+A+study+in+kidney+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Canadian+Urological+Association+Journal%22%5BJournal%5D)">The value of complementing administrative data with abstracted information on smoking and obesity: A study in kidney cancer.</a> Canadian Urological Association Journal. 11 (6), 167-171 (2017).</li>
<li>Birman-Deych, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+ICD-9-CM+codes+for+identifying+cardiovascular+and+stroke+risk+factors%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Care%22%5BJournal%5D)">Accuracy of ICD-9-CM codes for identifying cardiovascular and stroke risk factors.</a> Medical Care. 43 (5), 480-485 (2005).</li>
<li>Preen, D. B., Holman, C. D., Spilsbury, K., Semmens, J. B., Brameld, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Length+of+comorbidity+lookback+period+affected+regression+model+performance+of+administrative+health+data%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">Length of comorbidity lookback period affected regression model performance of administrative health data.</a> Journal of Clinical Epidemiology. 59 (9), 940-946 (2006).</li>
<li>Rector, T. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Specificity+and+sensitivity+of+claims-based+algorithms+for+identifying+members+of+Medicare%2BChoice+health+plans+that+have+chronic+medical+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22Health+Services+Research%22%5BJournal%5D)">Specificity and sensitivity of claims-based algorithms for identifying members of Medicare+Choice health plans that have chronic medical conditions.</a> Health Services Research. 39 (6 Pt 1), 1839-1857 (2004).</li>
<li>Hernán, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Observational+studies+analyzed+like+randomized+experiments%3A+an+application+to+postmenopausal+hormone+therapy+and+coronary+heart+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Epidemiology+%28Cambridge%2C+Mass.%29%22%5BJournal%5D)">Observational studies analyzed like randomized experiments: an application to postmenopausal hormone therapy and coronary heart disease.</a> Epidemiology (Cambridge, Mass.). 19 (6), 766-779 (2008).</li>
<li>Austin, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relative+ability+of+different+propensity+score+methods+to+balance+measured+covariates+between+treated+and+untreated+subjects+in+observational+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Decision+Making%22%5BJournal%5D)">The relative ability of different propensity score methods to balance measured covariates between treated and untreated subjects in observational studies.</a> Medical Decision Making. 29 (6), 661-677 (2009).</li>
<li>Robins, J. M., Hernan, M. A., Brumback, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marginal+structural+models+and+causal+inference+in+epidemiology%5BTitle%5D)+AND+%22Epidemiology%22%5BJournal%5D)">Marginal structural models and causal inference in epidemiology.</a> Epidemiology. 11 (5), 550-560 (2000).</li>
<li>Robins, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marginal+structural+models%5BTitle%5D)+AND+%221997+Proceedings+of+the+American+Statistical+Association%2C+section+on+Bayesian+statistical+science%22%5BJournal%5D)">Marginal structural models.</a> 1997 Proceedings of the American Statistical Association, section on Bayesian statistical science. , 1-10 (1998).</li>
<li>Thoemmes, F., Ong, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Primer+on+Inverse+Probability+of+Treatment+Weighting+and+Marginal+Structural+Models%5BTitle%5D)+AND+%22Emerging+Adulthood%22%5BJournal%5D)">A Primer on Inverse Probability of Treatment Weighting and Marginal Structural Models.</a> Emerging Adulthood. 4 (1), 40-59 (2016).</li>
<li>Xu, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+stabilized+inverse+propensity+scores+as+weights+to+directly+estimate+relative+risk+and+its+confidence+intervals%5BTitle%5D)+AND+%22Value+in+Health%3A+the+Journal+of+the+International+Society+for+Pharmacoeconomics+and+Outcomes+Research%22%5BJournal%5D)">Use of stabilized inverse propensity scores as weights to directly estimate relative risk and its confidence intervals.</a> Value in Health: the Journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research. 13 (2), 273-277 (2010).</li>
<li>Cowper, D. C., Kubal, J. D., Maynard, C., Hynes, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+primer+and+comparative+review+of+major+US+mortality+databases%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">A primer and comparative review of major US mortality databases.</a> Annals of Epidemiology. 12 (7), 462-468 (2002).</li>
<li>Skopp, N. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+a+methodology+to+validate+National+Death+Index+retrieval+results+among+a+cohort+of+U.S.+service+members%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+epidemiology%22%5BJournal%5D)">Evaluation of a methodology to validate National Death Index retrieval results among a cohort of U.S. service members.</a> Annals of epidemiology. 27 (6), 397-400 (2017).</li>
<li>Buck, C. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBuck%2C+CJ+%222015+ICD-9-CM+for+Hospitals%2C+Volumes+1%2C+2%2C+%26+3%2C+Professional+Edition%22">2015 ICD-9-CM for Hospitals, Volumes 1, 2, & 3, Professional Edition</a>. , Elsevier Saunders. (2015).</li>
<li>Buck, C. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBuck%2C+CJ+%222018+ICD-10-CM+for+Hospitals%2C+Professional+Edition%22">2018 ICD-10-CM for Hospitals, Professional Edition</a>. , Elsevier Saunders. (2018).</li>
<li>Guo, S., Fraser, W. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGuo%2C+S+%22Propensity+Score+Analysis%3A+Statistical+Methods+and+Applications%2C+Second+Edition%22">Propensity Score Analysis: Statistical Methods and Applications, Second Edition</a>. , Sage Publications. (2015).</li>
<li>Elixhauser, A., Steiner, C., Harris, D. R., Coffey, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comorbidity+measures+for+use+with+administrative+data%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Care%22%5BJournal%5D)">Comorbidity measures for use with administrative data.</a> Medical Care. 36 (1), 8-27 (1998).</li>
<li>Charlson, M. E., Pompei, P., Ales, K. L., MacKenzie, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+method+of+classifying+prognostic+comorbidity+in+longitudinal+studies%3A+development+and+validation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Chronic+Diseases%22%5BJournal%5D)">A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation.</a> Journal of Chronic Diseases. 40 (5), 373-383 (1987).</li>
<li>Deyo, R. A., Cherkin, D. C., Ciol, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adapting+a+clinical+comorbidity+index+for+use+with+ICD-9-CM+administrative+databases%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">Adapting a clinical comorbidity index for use with ICD-9-CM administrative databases.</a> Journal of Clinical Epidemiology. 45 (6), 613-619 (1992).</li>
<li>Austin, P. C., Stuart, E. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+performance+of+inverse+probability+of+treatment+weighting+and+full+matching+on+the+propensity+score+in+the+presence+of+model+misspecification+when+estimating+the+effect+of+treatment+on+survival+outcomes%5BTitle%5D)+AND+%22Statistical+Methods+in+Medical+Research%22%5BJournal%5D)">The performance of inverse probability of treatment weighting and full matching on the propensity score in the presence of model misspecification when estimating the effect of treatment on survival outcomes.</a> Statistical Methods in Medical Research. 26 (4), 1654-1670 (2017).</li>
<li>Austin, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Balance+diagnostics+for+comparing+the+distribution+of+baseline+covariates+between+treatment+groups+in+propensity-score+matched+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Statistics+in+Medicine%22%5BJournal%5D)">Balance diagnostics for comparing the distribution of baseline covariates between treatment groups in propensity-score matched samples.</a> Statistics in Medicine. 28 (25), 3083-3107 (2009).</li>
</ol>

著者たちは何も開示する必要はない。

大規模な管理データセットを使用したレトロスペクティブ解析は、ランダム化比較試験が実現できない場合に、効率的で費用対効果の高い代替手段を提供します。適切なデータセットは、対象となる人口と変数によって異なりますが、MDR はメディケア データに表示される年齢制限を持たない魅力的なオプションです。どのデータセットでも、そのレイアウトとデータディクショナリに精通することが重要です。完全なデータがキャプチャされ、データが正確に一致してマージされるように注意する必要があります。
診断のコードは、既存の文献を使用して定義し、割り当てられた診断の価値を最大化するために、ICD-9-CMおよびICD-10-CMコーディングシステムを完全に理解する必要があります。Elixhauser27または洗練されたチャールソン併用指数28、29を含む既存の併用コードのセットは、関心のある結果に影響を与える可能性のある併用条件を定義するために使用するこ...

無作為化されたプラセボ対照試験は、治療の有効性を定量化するための最も強力な研究設計であるが、それらは、コストと時間の要件または治療群1間のエクイポイズの欠如のために必ずしも実現可能ではない。このような場合、大規模な管理データ(「ビッグデータ」)を用いたレトロスペクティブコホート設計は、多くの場合、効率的で費用対効果の高い代替手段を提供しますが、ランダム化の欠如は治療選択バイアス2を導入します。治療選択バイアスは、治療決定が目的の結果に関連する前治療特性に依存する場合に、非ランダム化された研究で発生します。これらの特性は、混同因子として知られています。
傾向スコアは、治療グループ間の既知のコンファウンダーのバランスをとることによって、このバイアスを最小限に抑えるので、彼らはますます人気となっています 3.傾向スコアは、外科的アプローチ4と医療レジメン5を比較するために使用されている。最近では、冠状動脈カルシウム6の存在と重症度に基づいて心血管転帰の一次予防におけるスタチンの効果を評価するために、米国軍事保健システムデータリポジトリ(MDR)からのデータの傾向分析を使用しています。
MDRは、研究目的でメディケアおよびVAデータセットよりも頻繁に利用される頻度が低く、現役軍、退職者、その他の国防総省(DoD)の医療受益者とその被扶養者に提供される入院および外来サービスからの包括的な行政および医療請求情報が含まれています。このデータベースには、米国の軍事処理施設またはDoDに請求される民間施設で世界中で提供されるサービスが含まれています。データベースには、2001年10月1日以降の完全な薬局データが含まれています。実験室のデータは2009年から入手可能であるが、軍事治療施設に限定される。MDR内では、コホートは、診断コード(例えば、糖尿病7)または処置コード(例えば、関節鏡手術8)の使用を含む方法で定義されている。または、レジストリなどの適格受益者の外部定義コホートを MDR と照合して、ベースラインおよびフォローアップ データ9を取得することもできます。メディケアとは異なり、MDRはすべての年齢の患者を含む。また、従属を含むため、VA データベースよりも男性に対する偏りも少なくなります。ただし、MDR へのアクセスは制限されています。一般に、VA データベースの使用要件に類似したアクセスを要求できるのは、軍事保健システムのメンバーである調査者だけです。軍事保健システムデータへのアクセスを求める非政府研究者は、政府のスポンサーの監督の下でデータ共有契約を通じて行う必要があります。
管理データ・セットを使用する場合は、管理コーディングの長所と同様に、制限事項に留意することが重要です。コードの感度と特異性は、関連する診断、それが一次診断か二次診断か、または入院ファイルか外来ファイルかによって異なります。急性心筋梗塞の入院コードは、一般に90%10を超える陽性予測値で正確に報告されるが、タバコの使用はしばしば11をアンダーコードされる。このようなアンダーコーディングは、研究の結果12に有意な影響を及ぼす場合とない場合があります。さらに、特定の状態に対するいくつかのコードは、問題13の疾患との相関の様々なレベルで存在し得る。調査チームは、国際疾病分類、第9リビジョン、臨床改変(ICD-9-CM)および/またはICD-10-CMコーディングマニュアルの包括的な文献検索とレビューを行い、適切なコードが研究に含まれていることを確認する必要があります。
診断コードの感度と精度を向上させ、併用条件を定義するために、いくつかの方法を使用できます。ベースラインの併用を確立するには、適切な「ルックバック」期間を含める必要があります。ルックバック期間には、研究エントリー前に提供される入院患者および外来サービスが含まれます。1 年の期間が最適な14になる場合があります。さらに、単一のクレームの代わりに 2 つの別個のクレームを要求すると特異性が高まり、医薬品データを使用してデータを補完すると感度が 15向上します。データの一部に対する手動チャート監査を選択して、コーディング戦略の正確性を検証できます。
問題のコホートに対して併用が定義され、評価されると、治療群間の共変量の違いのバランスを取るために傾向スコアが使用される場合があります。傾向スコアは、患者が既知の共変量に基づいて治療に割り当てられる確率から導き出されます。この傾向治療を考慮すると、共変量が治療割り当てに及ぼす影響を軽減し、結果に対する治療効果の真の推定値を生成するのに役立ちます。傾向スコアは必ずしも多変量モデルに優れた結果を提供するとは限りませんが、傾向スコア3を適用した後に処理されたグループと未処理のグループが同等であるかどうかを評価することができます。研究研究者は、傾向一致または治療重み付け(IPTW)の逆確率の前後の共変量の絶対的な標準化された違いを分析して、既知の共創者がグループ間でバランスが取れていることを確認できます。重要なのは、未知の共同創設者はバランスが取れていない可能性があり、残留混乱の可能性を認識する必要があります。
しかし、適切に実行されると、傾向スコアは、ランダム化比較試験16の結果を予測し、複製することができる強力なツールです。利用可能な傾向スコアの技術のうち、マッチングおよびIPTWは一般に好ましい17である。IPTW内では、患者は治療の傾向または確率によって重み付けされる。安定化ウェイトは一般に生の重みよりも推奨されますが、重量のトリミングは18、19、20、21と考えることができます。
研究グループのバランスが取れたら、興味のある結果になるまでフォローできます。管理データを利用した研究は、読み取り率やイベントまでの時間分析などの結果に関心を持つ場合があります。死亡率に関心のある研究では、軍事保健システムデータリポジトリは、国家死亡指数(NDI)22、23を使用してさらに増強することができる重要なステータスのためのフィールドを含んでいます。NDIは、疾病管理センターが管理する州事務所からの死亡記録情報の一元的なデータベースです。調査官は、死亡証明書に基づいて、基本的な重要な地位および/または特定の死因を要求することができます。
次のプロトコルは、NDI からの死亡率情報で拡張された MDR を使用して管理データベーススタディを実行するプロセスの詳細を示しています。SAS コードと出力例を含む 2 つの治療グループ間のベースライン差をバランスを取るために IPTW を使用する方法について詳しく説明します。

<table><tbody><tr><td>CD 書き込み (NDI 要求用)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>コンピュータ</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Putty.exe Putty.org SAS</td><td></td><td></td></tr><tr><td>9.4</td><td>SAS Institute Cary、NC</td><td></td><td></td></tr>、<tr><td>WinSCP、またはその他の FTP ソフトウェア</td><td><a href="https://winscp.net/eng/index.php" target="_blank">https://winscp.net/eng/index.php</a></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

軍事保健システムデータリポジトリと国家死亡指数を用いた治療重み付け(傾向スコア)の逆確率

Inverse Probability of Treatment Weighting (Propensity Score) using the Military Health System Data Repository and National Death Index

無作為化比較試験が実現不可能な場合、ビッグデータを用いた振り返り研究は、治療選択バイアスのリスクがあるものの、効率的で費用対効果の高い代替手段を提供する。治療選択バイアスは、治療選択が結果に関連する前処理特性に基づいている場合、非ランダム化された研究で発生します。これらの前処理特性、またはコンファウンダーは、結果に対する治療の効果の評価に影響を与えることができる。傾向スコアは、治療グループ間の既知のコンファウンダーのバランスをとることによって、このバイアスを最小限に抑えます。傾向スコアによる階層化、傾向一致、治療重み付け(IPTW)の逆確率など、傾向スコア分析を実行する方法がいくつかあります。ここでは、IPTWを使用して、米国軍事保健システムデータリポジトリ(MDR)内の患者のコホートにおけるベースラインの併用のバランスをとることです。MDRは、入院および外来サービスに関するほぼ完全な情報が適格な受益者のために利用可能である封じ込められたコホートを提供するので、比較的最適なデータソースです。以下に概説するのは、堅牢な死亡データを提供するために、国家死亡指数からの情報を補足するMDRの使用である。また、管理データを使用するための推奨事項も示します。最後に、プロトコルは、既知のコンファウンダーのバランスを取るためにIPTWを使用するためのSASコードを共有し、関心のある結果のための累積発生関数をプロットします。

IPTW が完了すると、絶対標準化された相違点のテーブルまたはプロットを、それぞれ stddiff マクロ コードまたは asdplot マクロ コードを使用して生成できます。図1は、asdplotマクロを使用して10,000人の参加者の大規模なコホートにおける適切なバランスの例を示しています。傾向スコアの適用後、絶対標準化された差異は大幅に減少した。絶対的な標準化された差に使用されるカットオフはやや任意ですが、0.1が頻繁に使用され、2つのグループ間のわずかな違いを示します。小さなコホートでは、適切なバランスを取ることはより困難です。図 2は、100 人の参加者のコホートで共変量のバランスをとろうとした場合の失敗した結果を示しています。
標準化された傾向スコアが生成されると、研究チームは結果分析を進めることができます。生存分析は、不...

ランダム化比較試験が実現できない場合、軍事保健システムデータリポジトリのような包括的なヘルスケアデータソースは、回顧分析のための魅力的な代替手段を提供します。国民の死亡指数から死亡率データを組み込み、傾向性重み付けを使用してグループ間の差異のバランスを取ることにより、回顧的な設計に固有のバイアスを減らすことができます。

When randomized controlled trials are not feasible, retrospective studies using big data provide an efficient and cost-effective alternative, though they ...

過去には、軍の医療データベースを使用して、将来の心臓発作の可能性を減らすためにスタチン治療の恩恵を最も受ける患者を決定するのに役立ってきました。私たちのプロトコルは、自分の臨床問題に答えるためにビッグデータを使用することに興味があり、遠く、ほぼ無限のトピック数に適用することができる医療提供者にロードマップを提供します。機関審査委員会の承認を得た後、DRT MDR抽出ワークシートで要求されるデータフィールドとファイルを指定するように注意して、データ共有契約アプリケーションを完了します。チームがデータ アナリストを要求しているのか、生データを提供するのか、チームが MDR に直接アクセスするのか、また要求が 1 回限りのデータ プルなのか、または定期的なプルが毎日、毎月、年ごとに要求されるのかを指定します。MDR に直接アクセスするには、MDR-CS-2875 フォームの MDR 許可要求を完了します。MDR に直接アクセスする場合は、MDR ユーザーガイドおよび MDR 機能ガイドに記載されているソフトウェア要件および SAS プログラムの例を含む、MDR へのアクセスと使用の手順に従ってください。コホートの追加の MDR 受益者データを取得するには、サーバーから VM6 ファイルを取得し、コホート ファイルとマージします。VM6 データの描画ファイルとコホート ファイルで異なる変数名を使用すると、その後のマージ後のエラーのチェックに役立ちます。データベースエントリにエラーがまったく含まれなくなることはないため、プログラムログと出力をチェックして、潜在的な問題がないかチェックするだけでなく、各主要ステップの後にエラーチェックをプリフォームするコードを使用します。コホート ファイルの名前を VM6 ファイルと比較する場合は、最初の 3 文字と一致させるだけで効率が向上し、ファイル間のスペルや間隔の違いによって発生する誤ったエラーを減らすことができます。次に、エラー データ ファイルを確認し、必要に応じて正常性レコードの手動による確認を行い、他の問題のあるエラーをチェックします。関連するデータ抽出については、VM6 受益者ファイルから人種データと性別データを取得し、この日付をコホート ファイルとマージし、ちょうど示したようにエラーをチェックします。死のマスターファイルから死亡データを取得し、コホートファイルとデータをマージし、エラーをチェックします。次に、分析に必要な追加のデータ ファイルを取得します。データのマージおよび合計ファイル構築の場合、インデックス日付の前の期間から ICD-9-CM または ICD-10-CM コードを使用してベースラインの連番を抽出します。VM6受益者ファイルで検証されたベースライン期間中に患者が軍の医療システムの適格性を持っていたという注意を払う。外来および/または入院ファイルのベースライン診断コードを検索して、インデックス日付の12ヶ月前のベースラインの間にベースラインの併存状態を確立します。Elixhauser の併存情報を使用する場合は、医療費用と利用状況のプロジェクト データベースから利用可能なソフトウェアを使用し、必要に応じて診断変数とファイルの名前を変更してください。関心のある結果を実証していない患者のフォローアップのカットオフとしてすべての患者の研究終了日を設定するには、VM6受益者ファイルを検索して、研究終了日を通じて医療の適格性を確保します。適格性に関係なく、医療システムのアクティブユーザーに研究を制限することが重要である場合は、データファイル内の最後の医療接触を決定し、その日に患者を検閲します。必要な情報がすべて取得されたら、ラヌニを使用して患者ごとにランダムな患者識別子を生成します。処理の確率をモデル化するには、ロジスティック進行を使用して予測確率から重みを計算します。次に、平均重量でスコアを割って傾向スコアを安定させる。標準分化マクロを重み付けする処理の逆確率を適用した後にバランスを検証するために、SASで重み付けする前後の共分散の計算標準化平均差を単純化する。PROC PHREG で累積発生率関数プロットを生成するには、共変量ファイルを参照して、PROC PHREG 構文でプロットを生成するときに使用する共変量値を指定し、重みステートメントを使用して標準化傾向スコア変数を指定し、ベースラインステートメントを使用して累積入率関数をプロットするためにベースライン共変量の値を指定します。次に、ROWID を使用してプロットに使用する地層を指定します。ここで、図示のように絶対標準化差分プロットマクロを用いて10000人の参加者の大きなコホートで適切なバランスをとる例を示す。傾向スコアの適用後、絶対的な標準化された違いは大幅に減少した。ここでは、100人の参加者のコホートにおける共変量のバランスをとろうとした結果が見られない。この例では、標準化された傾向スコアの重みを持つPROC PHREGを使用して累積発生率関数プロットを生成し、この分析では、未治療対照群はより多くの事象を示し、治療された群よりも比較的悪い生存率を示したことを明らかにした。MDRには、退職者や家族を含む国防総省の受益者が含まれます。だから、それは65歳以上の患者だけに限定されるものではなく、退役軍人だけに限定されるものではありません。このプロトコルは、MDR を使用するための開始点を提供します。統計的手法の概要は、この種の研究に組み込まれる可能性のあるバイアスを排除するのに役立ちます。

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Medicine

医学

ここで提示されるプロトコルは、Cox比例ハザード回帰モデルと競合するリスク回帰モデルに基づいてノモグラムを構築するためのプロトコルです。競合する方法は、生存解析に競合する事象が存在する場合に適用する、より合理的な方法です。...

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敗血症は、細菌感染に起因する全身性炎症反応症候群を指し、盲腸結紮穿刺（CLP）と呼ばれる手術法によってシミュレートすることができます。ここでは、治療薬のために薬草をスクリーニングするためのCLP-誘導動物モデルを使用する方法を説明します。...

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腹膜の整合性の損失は、子宮内膜症の軽度のフォームを持つ女性の慢性骨盤痛を理解し、治療するための新たなパラダイムを提供し、容易に腹腔鏡検査の時に染料の術中点滴を用いて検出することができる。...

微妙な子宮内膜症の術中検出：腹膜整合性の喪失に伴う骨盤痛の検出および治療のための新たなパラダイム

プローブベースの共焦点レーザーendomicroscopyは、細胞レベルの解像度でこのような膀胱癌などの病理学的状態の動的な生体内イメージングを提供し、膀胱鏡検査中に人間の尿路のリアルタイム顕微鏡検査が可能になります。...

尿路のプローブベースの共焦点レーザーEndomicroscopy：テクニック

このビデオは、Weil-Blakesleyコンコトームを使用して、ヒトの外側広筋の経皮的筋生検の技術を示しています。...

人間<em&gt;外側広筋</emワイル・ブレークスリーConchotomeを使用&gt;骨格筋生検

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このプロトコルは、側頭葉てんかん(TLE)患者における近心ネットワーク測定の進展を追跡する手順を説明しています。これは、頭蓋内記録とデータ分析のための新しい数値技術の組み合わせに基づいています。具体的には、卵円孔の記録のネットワーク解析のためのプロトコルを提示します。...

薬剤耐性側頭葉てんかん患者における孔開存電極レコーディングのネットワーク解析

網膜は脳と顕著な類似性を共有し、従って非侵襲的血管と脳の神経構造を研究するためのユニークなウィンドウを表します。このプロトコルでは、網膜のイメージング技術を用いた痴呆を調査する手法について説明します。このメソッドは、潜在的認知症の診断とリスク...

眼底イメージングを使用して認知症を研究するには

多能性幹細胞由来の奇形の治療戦略に関する研究は、幹細胞治療の臨床翻訳にとって重要です。ここでは、まず、マウスや、その後、選択的にターゲットに幹細胞由来の奇形を生成し、小動物照射を用いた生体内でのこれらの腫瘍を扱うのためのプロトコルについて述べる。...

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学ぶ治療重み付けの逆確率法を用いた軍事保健システムデータリポジトリの活用方法。大規模医療データを用いた後ろ向き研究のバイアス低減と臨床意思決定支援のプロトコルを解説します。

軍事保健システムデータリポジトリと国家死亡指数を用いた治療重み付け(傾向スコア)の逆確率

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