In der Vergangenheit haben wir die militärische Gesundheitsdatenbank verwendet, um zu bestimmen, welche Patienten am meisten von einer Statinbehandlung profitieren würden, um ihre Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Herzinfarkts zu verringern. Unser Protokoll bietet jedem medizinischen Anbieter, der an der Nutzung von Big Data interessiert ist, eine Roadmap zur Beantwortung eigener klinischer Fragen und kann auf eine weit reichende und nahezu unbegrenzte Anzahl von Themen angewendet werden. Nach Zustimmung des institutionellen Prüfungsausschusses führen Sie einen Antrag auf Datenfreigabevereinbarung aus, wobei Sie darauf achten, die Datenfelder und Dateien anzugeben, die im Arbeitsblatt für DRT-MDR-Extraktionen angefordert werden.
Geben Sie an, ob das Team einen Datenanalytiker anfordert, die Rohdaten liefert oder ob das Team direkt auf den MDR zugreift und ob die Anforderung für einen einmaligen Daten-Pull ist oder ob regelmäßige Pulls täglich, monatlich oder jährlich angefordert werden. Um direkt auf den MDR zuzugreifen, füllen Sie die MDR-Autorisierungsanforderung in den MDR-CS-2875-Formularen aus. Befolgen Sie beim direkten Zugriff auf den MDR die Anweisungen für den Zugriff auf und die Verwendung des MDR, einschließlich der Softwareanforderungen und Beispiel-SAS-Programme, die im MDR-Benutzerhandbuch und im MDR-Funktionshandbuch verfügbar sind.
Um zusätzliche MDR-Empfängerdaten für Ihre Kohorte zu erhalten, rufen Sie die VM6-Dateien vom Server ab und führen Sie mit Ihrer Kohortendatei zusammen. Verwenden Sie verschiedene Variablennamen in den VM6-Datenzeichnungs- und Kohortendateien für Patientennamen und Geburtsdaten, um bei der anschließenden Überprüfung auf Fehler nach dem Zusammenführen zu helfen. Da Datenbankeinträge nie völlig fehlerfrei sind, verwenden Sie den Code, um Fehlerprüfungen nach jedem hauptschrittschritt zu überführen, zusätzlich zur Überprüfung des Programmprotokolls und der Ausgabe auf mögliche Bedenken.
Wenn Sie Namen aus der Kohortendatei mit der VM6-Datei vergleichen, stimmen Sie nur mit den ersten drei Buchstaben überein, um die Effizienz zu verbessern und falsche Fehler zu reduzieren, die mit Unterschieden in der Rechtschreibung oder dem Abstand zwischen Dateien auftreten können. Überprüfen Sie dann die Fehlerdatendatei, und führen Sie bei Bedarf eine manuelle Überprüfung des Integritätsdatensatzes durch, um nach anderen besorgniserregenden Fehlern zu suchen. Für relevante Datenextraktion, erhalten Sie die Race- und Sex-Daten aus den VM6-Empfängerdateien, führen Sie dieses Datum mit der Kohortendatei zusammen und überprüfen Sie, ob Fehler wie gerade gezeigt wurden.
Erhalten Sie Todesdaten aus der Todesstammdatei, führen Sie die Daten mit der Kohortendatei zusammen und überprüfen Sie, ob Fehler aufgetreten sind. Dann erhalten Sie zusätzliche Datendateien nach Bedarf für die Analyse. Extrahieren Sie für die Datenzusammenführung und summative Dateierstellung basislinienbezogene Komorbiditäten mit ICD-9-CM- oder ICD-10-CM-Codes aus der Periode vor dem Indexdatum.
Pflege, dass die Patienten während des Basiszeitraums anspruchsberechtigt waren, wie in der VM6-Empfängerdatei überprüft. Durchsuchen Sie die Basisdiagnosecodes in den ambulanten und/oder stationären Dateien, um die Basiskomorbiditäten während des Basiszeitraums von 12 Monaten vor dem Indexdatum zu ermitteln. Wenn Sie Elixhauser-Komorbiditäten verwenden, verwenden Sie die verfügbare Software aus der Projektdatenbank für Kosten und Nutzung im Gesundheitswesen, um die Namen der Diagnosevariablen und -dateien nach Bedarf zu ändern.
Um ein Studienenddatum für alle Patienten als Folgemaßnahme für Patienten festzulegen, die das Ergebnis von Interesse nicht nachgewiesen haben, durchsuchen Sie die VM6-Empfängerdatei, um die Berechtigung für eine Gesundheitsversorgung bis zum Studienende zu gewährleisten. Wenn es wichtig ist, die Studie unabhängig von der Berechtigung auf aktive Nutzer des Gesundheitssystems zu beschränken, ermitteln Sie den letzten Kontakt im Gesundheitswesen in den Datendateien und zensieren Sie die Patienten zu diesem Zeitpunkt. Wenn alle erforderlichen Informationen erfasst wurden, generieren Sie eine zufällige Patientenkennung für jeden Patienten, der Ranuni verwendet.
Um die Wahrscheinlichkeit der Behandlung zu modellieren, verwenden Sie den logistischen Fortschritt, um die Gewichte aus der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit zu berechnen. Dann stabilisieren Sie die Neigungspunktzahl, indem Sie die Punktzahl durch das mittlere Gewicht dividiert. Die Überprüfung des Ausgleichs nach Anwendung der umgekehrten Wahrscheinlichkeit der Behandlungsgewichtung des Standarddifferenzierungsmakros vereinfacht die standardstandardisierten Mittelwertunterschiede für Kovarianzen vor und nach der Gewichtung in SAS.
Um ein kumulatives Inzidenzfunktionsdiagramm in PROC PHREG zu generieren, verweisen Sie auf eine kovariate Datei, um kovariatete Werte anzugeben, die beim Generieren des Diagramms in der PROC PHREG-Syntax verwendet werden sollen, verwenden Sie die Gewichtsanweisung, um die standardisierte Neigungs-Score-Variable anzugeben, und verwenden Sie die Baseline-Anweisung, um die Werte für Basisplan-Kovariaten anzugeben, um die kumulative Inzidenzfunktion darzustellen. Geben Sie dann die Schichten an, die für das Diagramm mit ROWID verwendet werden sollen. Hier ein Beispiel für das entsprechende Auswuchten in einer großen Kohorte von 10000 Teilnehmern mit dem absolut standardisierten Differenzdiagrammmakro, wie gezeigt.
Nach Anwendung des Neigungswerts wurden die absoluten standardisierten Unterschiede deutlich reduziert. Hier bei dem Versuch, Kovariaten in einer Kohorte von 100 Teilnehmern auszugleichen, können die erfolglosen Ergebnisse beobachtet werden. In diesem Beispiel wurden PROC PHREG mit standardisierten Neigungs-Score-Gewichten verwendet, um ein kumulatives Inzidenzfunktionsdiagramm zu generieren, was zeigt, dass die unbehandelte Kontrollgruppe in dieser Analyse eine größere Anzahl von Ereignissen zeigte und ein vergleichsweise schlechteres Überleben aufwies als die behandelte Gruppe.
Dem MDR gehören Begünstigte des Verteidigungsministeriums an, darunter Rentner und Familienangehörige. Es ist also nicht nur auf Patienten über 65 beschränkt, und es ist nicht nur auf Veteranen beschränkt. Dieses Protokoll bietet einen Ausgangspunkt für die Verwendung des MDR.
Und die statistische Technik-Übersicht kann dazu beitragen, Verzerrungen zu beseitigen, die in dieser Art von Forschung intrinsisch sein können.
