В прошлом мы использовали военную базу данных здравоохранения, чтобы помочь определить, какие пациенты будут наиболее выгоду от лечения статинов, чтобы помочь уменьшить их шансы на будущий сердечный приступ. Наш протокол предлагает дорожную карту для любого поставщика медицинских услуг, который заинтересован в использовании больших данных для ответа на свои собственные клинические вопросы и может быть применен к далекому и почти безграничному числу тем. После получения одобрения от институционального совета по обзору, завершите заявку на соглашение об обмене данными, заботясь о том, чтобы указать поля данных и файлы, запрашиваемые на листе извлечений DRT MDR.
Укажите, запрашивает ли группа аналитика данных, поставку необработанных данных, будет ли группа напрямую получить доступ к MDR и является ли запрос для разового запроса данных или если регулярные запросы запрашиваются ежедневно, ежемесячно или ежегодно. Чтобы получить прямой доступ к МЛУ, выполните запрос на авторизацию МЛУ в формах MDR-CS-2875. При непосредственном доступе к MDR следуйте инструкциям по доступу и использованию MDR, включая требования к программному обеспечению и примеры программ SAS, которые доступны в руководстве пользователей MDR и функциональном руководстве MDR.
Чтобы получить дополнительные данные о бенефициарах MDR для вашей когорты, приобретите файлы VM6 с сервера и сливайтесь с файлом когорты. Используйте различные переменные имена в файлах розыгрыша данных vM6 и когорты для имен пациентов и дат рождения, чтобы помочь с последующей проверкой ошибок после слияния. Поскольку записи в базе данных никогда не могут быть полностью свободны от ошибок, используйте код для проверки ошибок предварительной формы после каждого важного шага, в дополнение к проверке журнала программы и вывода для любых потенциальных проблем.
При сравнении имен из когортного файла с файлом VM6, только соответствовать первые три буквы для повышения эффективности и уменьшить любые ложные ошибки, которые могут возникнуть с различиями в правописании или интервал между файлами. Затем просмотрите файл данных об ошибках, выполняя ручной обзор записи о состоянии здоровья по мере необходимости, чтобы проверить наличие других ошибок, вызывающих озабоченность. Для извлечения соответствующих данных, получить расовые и половые данные из файлов бенефициаров VM6, объединить эту дату с файлом когорты, и проверить на наличие ошибок, как только что продемонстрировано.
Получить данные о смерти из файла мастера смерти, объединить данные с файлом когорты и проверить на наличие ошибок. Затем получить дополнительные файлы данных по мере необходимости для анализа. Для слияния данных и суммирования файлов вы извлекайте базовые сопутствующие заболевания с использованием кодов ICD-9-CM или ICD-10-CM за период до даты индекса.
Забота о том, чтобы пациенты имели право на военную систему здравоохранения в течение базового периода, как у подтверждено в файле бенефициара VM6. Поиск базовых кодов диагностики в амбулаторных и / или стационарных файлов для установления базовых сопутствующих заболеваний в течение базового 12-месячного периода до даты индекса. При использовании Коморбидности Elixhauser используйте доступное программное обеспечение из базы данных проектов затрат на здравоохранение и использования, убедившись, что при необходимости измените названия переменных и файлов диагностики.
Чтобы установить дату окончания исследования для всех пациентов, как отрезать для последующей деятельности для пациентов, которые не продемонстрировали результат интереса, поиск VM6 бенефициара файл для обеспечения права на медицинское обслуживание через дату окончания исследования. Если важно ограничить исследование активными пользователями системы здравоохранения, независимо от права, а затем определить последний контакт здравоохранения в файлах данных и цензуры пациентов на эту дату. Когда вся необходимая информация была получена, создать случайный идентификатор пациента для каждого пациента, используя Ranuni.
Для моделирования вероятности лечения используйте логистическое прогрессирование для расчета весов с прогнозируемой вероятности. Затем стабилизуем счет склонности, разделив счет на средний вес. Для проверки балансировки после применения обратной вероятности лечения взвешивание стандартной дифференциации макро упрощает стандартизированные вычислительные средние различия для ко-дисперсий до и после взвешивания в SAS.
Для создания кумулятивного участка функции частоты в PROC PHREG, ссылаясь на ковариатный файл для указать ковариатные значения, которые будут использоваться при генерации участка в синтаксисе PROC PHREG, используйте выписку по весу, чтобы указать стандартизированную переменную оценки склонности и использовать исходное заявление для указать значения для базовых ковариатов для построения кумулятивной функции заболеваемости. Затем укажите слои для использования для участка с помощью ROWID. Вот пример соответствующего баланса в большой когорте из 10000 участников, использующих абсолютно стандартизированный макрос участка разницы, как показано на примере.
После применения оценки склонности абсолютные стандартизированные различия были значительно сокращены. Здесь можно наблюдать неудачные результаты попыток сбалансировать ковариаты в когорте из 100 участников. В этом примере PROC PHREG со стандартизированными весами оценки склонности были использованы для создания кумулятивного участка функции заболеваемости, показывая, что в этом анализе необработанная контрольная группа продемонстрировала большее количество событий и продемонстрировала сравнительно худшее выживание, чем обработанная группа.
В состав МДР входят бенефициары министерства обороны, в том числе пенсионеры и члены их семей. Так что это не ограничивается только пациентов старше 65 лет, и это не ограничивается только ветеранов. Этот протокол служит отправной точкой для использования MDR.
И обзор статистической техники может помочь устранить предубеждения, которые могут быть присущи в этом типе исследований.
