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常規收集醫療數據開展觀察性研究,結果和討論怎么寫?

2019-6-12 作者:彭曉霞 等 譯   來源:醫咖會 我要評論0
Tags: 觀察性研究  

內容來自《藥物流行病學雜志》2019年第28卷第3期,原題目為《使用常規收集醫療衛生數據開展觀察性研究的報告規范(藥物流行病學版)》。文章譯自:BMJ, 2018, 363: k3532。譯者申明:RECORD-PE規范中文版翻譯得到RECORD指導委員會授權、認可發表。譯者為聶曉璐,武澤昊,趙厚宇,詹思延,孫鳳,彭曉霞。

將這篇文章分享給醫咖會的伙伴們,希望大家能從中有所收獲。

(感謝彭曉霞教授的授權)

今天這篇文章,我們將繼續對報告規范中研究結果、討論部分相關條目進行詳細說明,并同樣輔以實例解析。

研究結果

1.REC0RD-PE 規范條目

對于結果部分,在先前的 STROBE 規范以及 RECORD 規范推薦的條目中,無需特別在 RECORD-PE 規范中說明。

1.2 解釋

STROBE 規范中推薦,研究人員需要報告研究的每一階段中納入的個體數,以及排除的原因。RECORD 規范進一步強調了報告如何基于數據質量、可獲得性和鏈接進行篩選數據的重要性。在 STROBE 和 RECORD 規范中均推薦使用流程圖來說明研究人群的選擇 —— 注意區分此圖與 RECORD-PE 規范條目4.b中的研究設計圖。

在藥物流行病學研究中,高度的透明化也是十分重要的,因為常會運用額外的篩選標準(如基于用藥的適應證、洗脫期及滯后期),增加了研究對象篩選過程的復雜性。研究人員需要報告所有階段中納人的研究對象人數,包括分析階段的人數以及為了分析評估不同目標所用的人數(如亞組分析和敏感性分析)。

研究藥物不良事件或反應的藥物流行病學研究,應該報告研究者是否以及如何在個體水平上評估或者驗證結局(如研究過程中由對暴露情況不知情的專業人員進行記錄審查,以排除其他更可能引起結局的原因),這一過程可以用文字、表格或者流程圖來描述在審查后有多少事件被認為是由所研究藥物所引起的。

鼓勵對由于缺少足夠數據而不能明確劃分為非病例或病例的研究對象數量進行說明(最終被設置為可能或不確定病例)。由Kaye等完成的關于口服抗菌藥與肝臟損傷風險關聯的文章中,圖1就提供了良好范例。清晰劃分選擇過程有助于對研究結果的批判性評估,對研究結果適用性以及可重復性的評價。

關于描述性分析的結果,STROBE 規范推薦作者展示人口學分布、臨床和社會特征的詳細數據,包括有缺失數據的人數。

在使用常規收集數據開展的藥物流行病學研究中,缺失數據普遍存在。在使用常規收集數據進行的研究中,研究者可能不知道診斷、癥狀和管理等的信息(缺失)究竟是沒有記錄,還是沒有測量造成的。

隊列研究也應提供隨訪時間測量的概述。對于基于常規收集的數據,RECORD 規范沒有包括額外的條目。然而,就臨床變量而言,藥物流行病學研究需要報告所研究藥物適應證的分布。也推薦作者總結藥物暴露和非暴露的人時,包括如果合適的話,評價不同風險定義下“風險期(‘at risk’ periods)”的敏感性。此外,在藥物流行病學研究中越來越多應用到時間依賴變量的情況下,作者應該考慮報告有時間變化數據的個體數量和特征。

RECORD-PE 規范支持 STROBE 規范中關于呈現結局數據、主要結果和其他分析的推薦。因此,研究人員應該將事件的數量或者測量結局的方法的小結(或者病例對照研究中的暴露情況):未調整和調整的估計值以及他們的精確性、調整的混雜因子、將連續變量轉化為分類變量的界值、對有意義時間段的絕對風險測量(如果相關),以及使用的其他分析(包括亞組分析、交互作用以及敏感性分析)等進行報告。

作者也應該呈現不同方法得到的結果,可能會包括常規分析方法和更加復雜的分析方法。如果使用了多種方法試圖解釋混雜(如匹配和調整),所有方法的結果都需要呈現并討論不同之處。建議在傾向性評分匹配之前,呈現描述性分析的結果以體現協變量的分布(數量和百分比);如果合適,也需要對進行傾向性評分匹配之后的分布進行呈現。作者需要清楚地敘述分析方法是預先制定還是事后分析。

推薦研究人員報告發現和處理缺失數據的詳細結果,因為缺失數據在基于常規收集數據的藥物流行病學研究中是十分常見的。

討論(局限性)

1. REC0RD-PE 規范條目 19.1.a

描述所選擇數據庫充分捕捉待研究藥物暴露情況的程度。

1.2 解釋

作者應報告,如果沒有在研究所使用的數據庫中完全捕獲藥物暴露信息,所涉藥物暴露是否可以由另一種來源確定。RECORD-PE 規范條目8.a 中概述的一些解釋在這里也是相關的。

另一個相關的問題是,所研究藥物暴露是否可以通過非處方途徑獲得,以及所用的數據源是否捕捉了這種使用。如果沒有,作者可能需要探討錯分的可能程度。一個類似的情況是患者長期住院,而數據庫沒有記錄醫院內分配的藥物治療情況,那么錯分也有可能會發生。作者也應該討論數據庫是否會有診斷、癥狀以及管理的信息,以及研究結果的應用。

1.3 在數據庫中重復捕捉藥物暴露信息的實例

Weistein等報告,該分析僅限于處方使用對乙酰氨基酚和布洛芬的情況,并不清楚這些結果是否會外推到非處方藥物暴露。CPRD中,全科醫生開這些藥物的原因有很多,包括保持記錄和讓患者以較低費用獲得藥物,因為患者有資格獲得免費藥物。此外,長期使用這類藥物的患者通常可能需要比處方藥物更大的用量。因此,依據處方,可能將研究人群傾向于患有慢性病、經濟水平較低的老年人。

SuiSSa報告,在圖示中沒有考慮到在標簽日期前 30 d 期間無法測量的住院時間的簡單方法,導致處方吸人糖皮質激素相關的死亡率在此期間內降低了40%。然而,在與之相同的 30 d 期間內有 806 例病例(死亡)住院,他們在本次分析中因為沒收到處方被認定為未暴露。

這些病例在 30 d 內平均住院 16.2 d,在此期間他們無法收到門診處方;而在對照組中,僅有253 例屬于類似情況,平均住院時間為 8.8 d。事實上,在806例病例中有 190例 (24% ) 住院長達30 d,而對照組中僅有 7 例(3%)住院達 30 d ,這些人可能完全無法收到門診處方。

討論(解釋)

1.RECORD-PE 規范條目 20.a

必要時,討論潛在指示混雜、禁忌證或疾病嚴重程度引起的混雜,或潛在選擇偏倚(健康依從者或虛弱的停藥者)對研究結果的影響。

1.2 解釋

正如在方法部分討論的,指示混雜是解釋藥物流行病學研究結果時的重要問題,超出了使用常規收集數據開展研究的一般問題。

尤其是利用保險或者計費數據(如健康管理數據),研究對象的定義、藥物暴露、混雜因素和結局均是基于已編碼數據時,幾乎無法獲得描述藥物治療指征、患者和處方者個人偏好和價值觀、任何潛在的禁忌證或疾病嚴重程度等信息,這些都會對藥物與研究結局之間的關聯產生混雜。

甚至在臨床數據中(如電子醫療記錄中的數據),也不可能記錄用藥指征或禁忌證,也不可能包含在自由文本字段中,導致研究者無法獲得并使用這些數據開展藥物流行病學研究。研究者或讀者可能無法從研究報告中獲得重要的混雜變量。因此,作者應該盡最大努力報告在常規收集衛生數據中可能存在的潛在混雜,以及總體上如何處理混雜。

推薦在結論部分(或在其他討論部分)提供一個明確的聲明來闡明結局是否可以通過指示混雜解釋。這一聲明有助于減少對決策制定的誤導并提高證據和解釋的可信度。

這份聲明可以報告任何用以評估結果的穩健性和替代解釋的事后分析——例如,評估不同暴露組患者是否會因為類似的情況開具處方。如果個體發生轉診或轉移到其他保險數據庫而無法被追蹤到,作者應該清楚地概述個體的人時是否是唯一的(即僅從新注冊的日期考慮)并且討論丟失的既往暴露或事件對研究結果發現產生的影響。對因死亡以外的其他原因退出研究的人按年齡分組以及進入研究總體的人群的年齡分布繪制直方圖也可能是有用的。

此外,正如 RECORD-PE 規范條目12.1.b 中所述,當采用了多種設計、設計特征或者分析方法時,作者應該闡明對不同方法所得結果的考慮。如果這些方法得到不一致的結果,那么上述這些信息尤為重要,因此需要規范呈現結果并科學釋。

1.3 結果的替代解釋實例

Sujan等報告,現有的研究結論應考慮一些局限性。首先,也是最重要的,當前的觀察性設計無法完全找出所有混雜的來源。尤其同其他基于注冊登記的研究方法一樣,這種研究無法全面評估母親的抑郁及其嚴重程度,也不可能比較不同抗抑郁治療方法。因此,這種關聯可能會受抗抑郁藥的指示混雜的影響。

本研究采用多種設計來處理這一局限性,從而提供補充證據,每一種方法都可以幫助排除一些但不是所有的混雜來源。例如,同胞的比較可以排除所有穩定的混雜因素(如母親的慢性抑郁),但這種設計可能無法考慮懷孕期間母親抑郁情況發生變化所帶來的混雜。因此與早產有關的家庭內因素,可能是由于無法測量的隨時間而變化的母親抑郁程度所引起,而非抗抑郁藥物的使用造成。

Filion等報告,研究設計旨在考察藥物處方限制對藥物流行病學研究效果的影響,并以氟尿嘧陡/ 沙美特羅聯合治療為例。研究發現這些限制的實施會對藥物的使用產生深遠影響。

隨著這一政策的實施,處方率和新使用氟尿嘧旋/沙美特羅的比例大幅下降。這些處方的變化導致了指示征引起通道效應和混雜,使得在采取限制措施階段那些新使用氟尿嘧陡/沙美特羅的患者因呼吸系統原因的粗住院率顯著提升[粗風險比(HR)=1.41,95%置信區間 (CI) : (1.32,1.51)]。

因為存在更多嚴重的潛在呼吸道疾病。對潛在的混雜因素進行調整后減弱甚至逆轉了關聯,與無限制時期相比,在限制期內的新用藥者因呼吸系統原因住院率明顯較低 [完全調整的HR= 0.78,95% CI: (0.73,0.83)]。

這些結果表明,處方的使用限制可以導致大量且無法預知的指示混雜,并且威脅到試驗結果的合理性。這些結果也說明,由于處方限制存在,調整患者的人口統計學和臨床特征不足以解釋通道效應。因此,這樣的限制必須在藥物流行病學研究的設計和分析中納入考慮。

Schneeweiss等報告,在病情較重的患者中使用抑肽酶而不是氨基己酸,并且在通過協變量調整控制混雜后,相對死亡率估計值有所降低,這與存在指示混雜的假設相一致。多因素分析發現抑肽酶與死亡之間的關聯比未調整分析中報告的弱(未調整的相對危險度 1.83 ,調整的相對危險度 1.64 )。

在高度選擇的隊列中采用傾向性評分匹配的方法調整 了另外10個協變量,進一步降低相對危險度的估計。部分調整(而非全部)通常包含在進行了冠狀動脈旁路移植術(coronary artery bypass grafting,CABG)患者風險預測評分模型中的協變量。

然而,研究調整了很多不包含在模型內的因素,如果代理因素捕捉到與真正的混雜變量、暴露和結局的關系,那么對混雜變量的代理因素控制就會導致對混雜變量本身的控制。對CABG術前的 41 項特征進行了聯合調整,結果發現對住院死亡的預測效果與廣泛接受的 CABG 患者的臨床風險預測評分模型效果一樣好。接受抑肽酶的患者和接受氨基己酸的患者的預測結果幾乎相同。



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