研究设计与数据来源
确定研究方法和数据源,以支持成本估算
采用回顾性观察性匹配队列设计,使用MarketScan商业和Medicare补充数据库(2016-2019年)的医疗和药房索赔数据。
Attributable Cost of Adult Respiratory Syncytial Virus Illness Beyond the Acute Phase
采用回顾性观察性匹配队列设计,基于美国2016-2019年医疗索赔数据,比较RSV-LRTI患者与匹配对照的医疗支出,并进行了年龄和合并症亚组分析。
RSV-LRTI住院患者队列 RSV-LRTI急诊就诊患者队列 RSV-LRTI门诊患者队列 匹配对照队列
RSV-LRTI患者识别算法基于诊断代码(ICD-10),需验证其敏感性和特异性 匹配变量包括年龄、性别、保险类型和合并症状况,需核对匹配准确性 急性期和长期阶段的定义(住院患者30天和1年)需核对 支出基于索赔的支付金额,并调整为2020年美元,需核对调整方法 使用非参数自举法估计95%置信区间,需核对抽样次数和重复数
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。
确定研究方法和数据源,以支持成本估算
采用回顾性观察性匹配队列设计,使用MarketScan商业和Medicare补充数据库(2016-2019年)的医疗和药房索赔数据。
从数据库中识别符合条件的RSV-LRTI患者及其护理环境
根据诊断代码识别2017年1月至2018年12月期间成人RSV-LRTI事件,包括住院和门诊事件,并排除不符合条件者。
为每个RSV-LRTI患者匹配一个可比对照,以估算归因费用
在相同月份中,基于年龄、性别、保险类型和合并症状况匹配对照患者,随机选择。
计算急性期和长期阶段的医疗支出,并估算归因费用
统计RSV-LRTI患者和对照在急性期(住院:入院至出院后30天;门诊:就诊期间)和长期阶段(急性期后至1年结束)的全因医疗支出,并计算差异。
评估不同年龄和合并症状况对归因费用的影响
按年龄(18-64岁,≥65岁)和合并症状况(CMC-、CMC+、免疫受损)进行亚组分析。
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 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | SAS 9.4版本 | -- | -- |
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 |
|---|---|
| 研究设计 | 数据来源(MarketScan数据库)、时间范围(2016-2019)、纳入排除标准 阅读提示:Methods:Study Design and Data Source, Study Population |
| 患者识别 | RSV-LRTI诊断代码组合、事件定义(30天间隔)、住院和门诊分类 阅读提示:Methods:Study Population, RSV-LRTI Patients |
| 匹配 | 匹配变量(年龄、性别、保险类型、合并症状况)、匹配月份、对照选择 阅读提示:Methods:Study Population, Comparison Patients |
| 支出统计 | 急性期和长期阶段定义、支出类型(全因)、货币调整(2020年美元) 阅读提示:Methods:Study Outcomes |
| 统计分析 | 自举法(1000次抽样)、置信区间计算 阅读提示:Methods:Statistical Methods |