数据提取与患者队列构建
从PearlDiver™数据库识别2010-2020年接受乳房肿块切除术的患者,并依据伴随手术进行分组。
查询PearlDiver™全国索赔数据库,使用CPT代码19301识别接受肿块切除术的患者,并按伴随手术(LM、LR、LATR)分为四个队列。
Assessing Recent Trends in Lumpectomy and Concomitant Oncoplastic Procedures: A National Insurance Database Analysis
该研究为基于PearlDiver全国保险索赔数据库的回顾性数据库分析,无实验方法验证,未提供实验层级或功能验证。
486,368例接受肿块切除术的患者队列(源自PearlDiver数据库)
患者识别:使用CPT代码19301(肿块切除术) 分组:按伴随手术分为单独肿块切除术、LM(CPT 19316)、LR(CPT 19318)、LATR(CPT 14301/14302/19366) 时间范围:2010年1月1日至2020年12月31日 统计方法:Welch ANOVA和卡方检验,显著性定义为p < 0.05
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PearlDiver™数据库识别2010-2020年接受乳房肿块切除术的患者,并依据伴随手术进行分组。
查询PearlDiver™全国索赔数据库,使用CPT代码19301识别接受肿块切除术的患者,并按伴随手术(LM、LR、LATR)分为四个队列。
评估2010年至2020年间各手术组的年度手术量及比例变化趋势。
计算年度手术量,并使用线性最佳拟合线建模趋势。
比较不同手术组之间的人口统计学特征、合并症和保险状态的差异。
提取年龄、保险状态和合并症数据,进行组间比较。
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 | PearlDiver™全国行政索赔数据库 | PearlDiver | -- |
| 数据分析 | R版本4.5.2 | -- | -- |
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 |
|---|---|
| 数据提取 | 患者识别CPT代码(19301),时间范围(2010-2020),数据库来源(PearlDiver) 阅读提示:Patients and Methods 部分 |
| 分组 | 分组标准(单独肿块切除术、LM、LR、LATR的具体CPT代码) 阅读提示:Patients and Methods 部分 |
| 统计分析 | 统计方法(Welch ANOVA、卡方检验)、显著性水平(p < 0.05)、软件版本(R 4.5.2) 阅读提示:Patients and Methods 部分 |