방법 논문

군 보건 시스템 데이터 저장소 및 국가 사망 지수를 사용하여 치료 가중치의 역 확률 (성향 점수)

DOI:

10.3791/59825

⸱

2020년 1월 8일

 ,  ,  ,  , 
1Cardiovascular Division, Washington University School of Medicine, 2General Medical Sciences, Washington University School of Medicine, 3Center for Advancing Population Science, Medical College of Wisconsin, 4Cardiology Service, Department of Medicine, Walter Reed National Military Medical Center

이 논문에서

요약

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무작위 통제 예심이 실현 가능하지 않은 경우에, 군사 건강 시스템 데이터 저장소와 같은 포괄적인 건강 관리 데이터 소스는 소급 분석을 위한 매력적인 대안을 제공합니다. 국가 사망 지수에서 사망률 데이터를 통합하고 성향 가중치를 사용하여 그룹 간의 차이를 균형을 조정하면 회고적 디자인에 내재된 편견을 줄일 수 있습니다.

초록

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무작위 통제 실험이 실현 가능하지 않은 경우, 빅 데이터를 사용한 소급 연구는 치료 선택 편향의 위험에 처해 있지만 효율적이고 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 치료 선택 편향은 치료 선택이 또한 결과와 연관되는 전처리 특성에 기초할 때 비무작위 연구에서 발생합니다. 이러한 전처리 특성 또는 혼란은 결과에 대한 치료의 영향 평가에 영향을 미칠 수 있습니다. 성향 점수는 치료 그룹 간의 알려진 혼란 사이의 균형을 조정하여 이러한 편견을 최소화합니다. 성향 점수, 성향 일치 및 치료 가중치 (IPTW)의 역 확률에 의해 계층화를 포함하여 성향 점수 분석을 수행하는 몇 가지 접근 방식이 있습니다. 여기에 설명된 IPTW는 미군 보건 시스템 데이터 저장소(MDR) 내의 환자 집단에서 기준선 동반조절의 균형을 맞추는 데 사용됩니다. MDR은 상대적으로 최적의 데이터 소스, 그것은 포함 된 코호트를 제공 하는 입원 환자 및 외래 환자 서비스에 대 한 거의 완전 한 정보를 적격 한 수혜자에 대 한 사용할 수 있는. 아래에 설명된 MDR은 강력한 사망률 데이터를 제공하기 위해 국가 사망 지수의 정보로 보충된 MDR의 사용입니다. 또한 관리 데이터 사용에 대한 제안도 제공됩니다. 마지막으로 프로토콜은 IPTW를 사용하여 알려진 혼란자의 균형을 맞추고 관심 결과에 대한 누적 발생률 함수를 플로팅하기 위한 SAS 코드를 공유합니다.

서론

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무작위화, 위약 대조 시험은 치료의 효능을 정량화하는 가장 강력한 연구 설계이지만, 비용과 시간 요구 사항 또는 치료 그룹 사이의 균형의 부족으로 인해 항상 실현 가능하지는 않습니다1. 이러한 경우, 대규모 관리 데이터("빅 데이터")를 사용하는 회고적 코호트 설계는 종종 효율적이고 비용 효율적인 대안을 제공하지만 무작위화의 부족은 치료 선택 편향을 도입합니다2. 치료 선택 편향은 치료 결정이 관심의 결과와 관련된 전처리 특성에 의존할 때 비무작위 연구에서 발생합니다. 이러한 특성을 혼동 요인으로 알려져 있습니다.

성향 점수는 치료 그룹 사이의 알려진 혼란사이의 균형을 조정하여이러한 편견을 최소화하기 때문에, 그들은 점점 더 인기를 끌고있다3. 성향 점수는 외과 접근 4및 의학 식이요법5를비교하기 위하여 이용되었습니다. 최근에는 관상동맥 칼슘의 존재 및 중증도에 기초하여 심혈관 결과의 1차 예방에 스타틴의 효과를 평가하기 위해 미국 군 보건 시스템 데이터 저장소(MDR)의 데이터에 대한 성향 분석을 사용했습니다

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프로토콜

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다음 의정서는 기관 윤리 위원회의 지침을 따릅니다.

1. 코호트 정의

  1. 1) 레지스트리 또는 2) 진단 또는 절차에 대한 관리 코드(즉, 2개 이상의 모든 환자)와 같이 MDR에서 추출할 수 있는 데이터 포인트를 사용하여 계획된 코호트의 포함 및 배제 기준을 결정하고 명확하게 정의합니다. 외래 환자 진단 또는 심방 세동의 한 입원 환자 진단).
    1. 레지스트리를 사용하는 경우 의료 기록 번호(patuniq 및 edipn으로 다른 데이터 세트에 나열됨), 전체 이름, 생년월일 및/또는 스폰서의 사회 보장 번호와 같은 군 보건 시스템 데이터 저장소와 정확하게 일치하기 위해 두 개 이상의 환자 식별자를 포함합니다.
      참고: 개인 건강 정보를 활용하는 모든 연구와 마찬가지로 안전 장치가 필요하며 준수해야 합니다. 수집 과정에서 적절한 암호화 및 데이터 관리를 사용해야 하며 가능한 한 빨리 정보를 식별 해제해야 합니다.
      참고: 스폰서의 사회 보장 번호(sponssn)를 참조할 때, 모든 환자는 후원자, 배우자 및 자녀에 대한 식별자를 포함하여 군인(또는 후원자)과의 관계에 대해 나열됩니다. 환자가 성인이 되고 결혼하거나 이혼할 때 데이터 세트에서 관계 코드및 스폰서의 사회 보장 번호가 시간이 지남에 따라 변경될 수 있....

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결과

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IPTW가 완료되면 stddiff 매크로 코드 또는 asdplot 매크로 코드를 사용하여 절대 표준화 된 차이점의 테이블이나 플롯을 각각 생성 할 수 있습니다. 그림 1은 asdplot 매크로를 사용하여 10,000명의 참가자의 대규모 코호트에서 적절한 균형 조정의 예를 보여줍니다. 성향 점수를 적용 한 후, 절대 표준화 된 차이는 크게 감소되었다. 절대 표준화 된 차이에 사용되는 컷오프는 0.1이 자주 사용되며 두 그룹 간의 무시할 만한 차이를 나타내지만 다소 임의적입니다. 작은 코호트에서 적절한 균형을 이루는 것이 더 어렵습니다. 그림 2는 100명의 참가자집단에서 동변량의 균형을 맞추려는 시도가 실패한 결과를 보여줍니다.

표준화된 성향 점수가 생성되면 .......

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토론

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대규모 관리 데이터 세트를 사용한 회고적 분석은 무작위 통제 시험이 실현 가능하지 않을 때 효율적이고 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 적절한 데이터 세트는 인구와 관심 변수에 따라 달라지지만 MDR은 메디케어 데이터에서 볼 수있는 연령 제한이없는 매력적인 옵션입니다. 모든 데이터 집합에서는 레이아웃 및 데이터 사전에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 전체 데이터가 캡처되고 데이터가 정확하게 일치하고 병합되도록 주의를 기울여야 합니다.

진단을 위한 코드는 할당된 진단의 가치를 최대화하기 위하여 ICD-9-CM 및 ICD-10-CM 코딩 시스템의 기존 문헌 및 철저한 이해를 사용하여 정의되어야 합니다. Elixhauser27 또는 정제 된 Charlson comorbidity 인덱스28,29를포함하는 기존의 comorbidity 코드 세트.......

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공개 사항

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저자는 공개 할 것이 없다.

감사의 글

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이 간행물에 보고된 연구는 수상 번호 UL1 TR002345의 밑에 건강의 국가 학회의 전진 번역 과학을 위한 국가 센터에 의해 지원되었습니다. 이 내용은 전적으로 저자의 책임이며 반드시 국립 보건원의 공식 견해를 나타내는 것은 아닙니다.

면책 조항 : 또한,이 문서에 표현 된 견해는 저자의 견해이며 미국 정부, 미국 국방부 (DoD) 또는 미국 국방부의 어떤 식으로든 대표되는 것으로 해석되어서는 안됩니다. 육군. 특정 제품 또는 과학 기기의 식별은 과학적 노력의 필수적인 부분으로 간주되며 저자, DoD 또는 구성 요소 기관의 보증 또는 묵시적 보증을 구성하지 않습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
CD 버너 (NDI 요청 용)
컴퓨터
Putty.exePutty.org
SAS 9.4SAS Institute Cary, NC
WinSCP 또는 기타 FTP 소프트웨어< href = "https://winscp.net/eng/index.php" target = "_blank">https://winscp.net/eng/index.php< / a>

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Concato, J., Shah, N., Horwitz, R. I. Randomized, controlled trials, observational studies, and the hierarchy of research designs. New England Journal of Medicine. 342 (25), 1887-1892 (2000).
  2. Austin, P. C., Platt, R. W.

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재인쇄 및 허가

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