患者队列建立与分期分层
从癌症登记处和保险索赔中识别卵巢癌患者,并根据SEER分期定义早期和晚期进行分层。
从北卡罗来纳州癌症登记处(NCCCR)中筛选2009-2019年确诊的卵巢癌患者,并关联其诊断前一年内的多支付方保险索赔;早期定义为SEER分期为局部或区域(FIGO I-IIIA),晚期为远处(IIIB-IV)。
Symptom-related care and diagnoses before ovarian cancer detection: Patterns and differences by cancer stage
该研究为基于癌症登记处和保险索赔的回顾性观察性分析,无明确实验方法,主要为数据分析和统计比较,属于观察性分析。
北卡罗来纳州癌症登记处卵巢癌患者队列
诊断前12个月及持续保险覆盖的患者队列 按早期与晚期分层的SEER分期 使用ICD代码识别症状及相似疾病 诊断前30天和31-365天的两个就诊时间窗 2019年诊断年份和不同的保险类型
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。
从癌症登记处和保险索赔中识别卵巢癌患者,并根据SEER分期定义早期和晚期进行分层。
从北卡罗来纳州癌症登记处(NCCCR)中筛选2009-2019年确诊的卵巢癌患者,并关联其诊断前一年内的多支付方保险索赔;早期定义为SEER分期为局部或区域(FIGO I-IIIA),晚期为远处(IIIB-IV)。
利用ICD代码标准识别OC相关症状和症状相似疾病(SSDs)的就诊记录。
基于文献定义的五类OC症状(腹痛/压痛、胃肠道症状、尿急或尿频、腹部或盆腔肿胀和盆腔疼痛)及SSDs(焦虑、更年期障碍和胃肠道疾病)的ICD代码,在诊断前30天(诊断期)和31-365天(诊断前期)进行识别。
比较早期与晚期患者在不同时期内症状和SSDs的就诊比例,并识别最早的呈现时间点。
使用卡方检验比较早期与晚期患者各协变量频率,计算比例和95%CI,并计算标准化残差;绘制每月有症状或SSD就诊的患者比例,以确定至少20%患者就诊的最早月份。
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 |
|---|---|---|---|
| 数据来源 | 北卡罗来纳州中央癌症登记处 | -- | -- |
| 联邦医疗保险 | -- | -- | |
| 医疗补助 | -- | -- | |
| 私人保险 | -- | -- |
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 |
|---|---|
| 研究队列 | 患者来源及纳入标准(NC癌症登记处、2009-2019年、年龄、保险覆盖) 阅读提示:Methods - Study population and index date |
| 分期定义 | 早期和晚期的分期标准及SEER总结分期划分 阅读提示:Methods - Stage and covariates |
| 数据编码 | OC症状和SSD的ICD代码列表 阅读提示:Methods - Healthcare utilization related to potential OC symptoms 及补充表2和3 |
| 统计分析 | 卡方检验、标准化残差和置信区间的计算方法 阅读提示:Methods - Statistical analysis |