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

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。