计算县级HL和CI率
确定弗吉尼亚州各县的听力损失和人工耳蜗植入负担。
从弗吉尼亚州全支付方索赔数据库(APCD)提取2016-2020年按邮政编码区划(ZCTA)的HL(ICD-10代码H90.3, H90.4, H90.5)和CI(CPT代码69930)的聚合计数,转换为每100,000人的率,并通过人口加权平均聚合到县级。
Investigating Hearing Loss and Cochlear Implantation Disparities Through the County Health Rankings System
该研究为回顾性队列数据分析,包含县级HL和CI率的描述性统计及空间滞后模型关联分析,但缺乏功能验证或机制验证。
弗吉尼亚州133个县 弗吉尼亚州全支付方索赔数据库队列
HL和CI率的计算基于ICD-10代码H90.3、H90.4、H90.5和CPT代码69930 使用空间滞后模型调整种族、贫困、失业、教育和人口密度等ACS协变量 CHR子类别z评分与HL和CI率的关联分析 统计显著性水平为5%
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
确定弗吉尼亚州各县的听力损失和人工耳蜗植入负担。
从弗吉尼亚州全支付方索赔数据库(APCD)提取2016-2020年按邮政编码区划(ZCTA)的HL(ICD-10代码H90.3, H90.4, H90.5)和CI(CPT代码69930)的聚合计数,转换为每100,000人的率,并通过人口加权平均聚合到县级。
评估县健康排名子类别和社会经济因素与听力损失及人工耳蜗植入率的关联。
使用2020年CHR数据,包括六个子类别的z评分(寿命长度、生活质量、临床保健、健康行为、社会和经济因素、物理环境)以及ACS数据(种族、贫困、失业、教育、人口密度),通过空间滞后模型(负二项地理空间回归)分析其与HL和CI率的关联,调整协变量。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据收集 | 弗吉尼亚州全支付方索赔数据库 | -- | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 数据来源与样本 | 数据来源为弗吉尼亚州全支付方索赔数据库(APCD),时间范围为2016-2020年,覆盖133个县。需要核对使用ICD-10代码H90.3、H90.4、H90.5识别听力损失,CPT代码69930识别人工耳蜗植入。 阅读提示:Methods, Study Design and Setting |
| 统计分析 | 使用空间滞后模型分析,调整了ACS协变量(种族、贫困、失业、教育、人口密度)和年份。模型为负二项地理空间回归,使用log链接函数,并考虑了空间自相关。显著性水平为5%。 阅读提示:Methods, Statistical Methods |