负对照校准的差异分析:解决RWD中未测量的混问题,并应用于种族/民族差异
Dazheng Zhang1,2, Bingyu Zhang1,3, Huiyuan Wang1,2
1The Center for Health AI and Synthesis of Evidence (CHASE), University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
一种新方法,负控校准差异差异 (NC-DiD),使用现实世界的数据可靠地研究医疗保健的影响. 它揭示了少数群体在COVID-19后的长期健康结果更差.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 来自电子健康记录的真实世界数据 (RWD) 提供了对医疗保健因果关系的影响的见解.
- 差异差异 (DiD) 分析是常见的,但易受时间变化的未测量混的影响,违反平行趋势.
- 没有测量的混可以从RWD中偏向因果推断.
研究的目的:
- 引入一种新的方法,负控校准差异差异 (NC-DiD),用于从RWD中进行可靠的因果推断.
- 为了解决标准DiD的局限性,当平行趋势被未测量的混所破坏时.
- 用NC-DiD评估后COVID-19健康结果中的种族/民族差异.
主要方法:
- 开发NC-DiD,利用干预前后的负控制结果 (NCOs) 来检测和调整混.
- 模拟数据用于评估NC-DiD的偏差减少,I型错误控制和估计准确性.
- 应用NC-DiD对8家儿童医院的15373名儿科患者的RWD,以分析COVID-19后的结果.
主要成果:
- 在模拟中,NC-DiD表明偏差减少,I型错误控制,以及估计准确度提高.
- 对儿科RWD的应用揭示了显著的长期健康结果差异.
- 与非西班牙裔白人患者相比,少数群体在COVID-19后的长期结果更差.
结论:
- NC-DiD提供了一个强大的框架,可以从数字健康数据中可靠地推断因果关系.
- 这种方法即使在部分不可靠的负控结果中也是有效的.
- 调查结果突出了在COVID-19后的护理中存在的种族/民族差异,为基于证据的决策提供了信息.
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