안녕하세요. 감사하다 너 ~을 위한 합류 우리를 오늘
~을 위한 우리의 프레젠테이션 에,
"자질 변화 ~에 약물 지원 치료
~을 위한 참가자들 ~에 프로젝트 에코 사용 행정 보건 의료 주장"
우리 ~이다 흥분한 에게 공유하다 어떻게 우리 사용 JMP ~처럼 ㅏ 열쇠 도구 ~에 우리의 분석적 일하다.
다음 미끄러지 다, 제발.
나의 이름 ~이다 에리카 플랜테 그리고 나 ~이다 ㅏ 상위 과학적 데이터 분석자
~에 그만큼 학회 ~을 위한 건강 정책 그리고 관행
~에 그만큼 대학교 ~의 새로운 햄프셔.
나 ~이다 가입 ~에 의해 박사 미셸 카포졸리, 상위 강사
~에 그만큼 부서 ~의 수학 그리고 통계,
또한 ~에 그만큼 대학교 ~의 새로운 햄프셔.
어느 것도 아니다 미셸 ...도 아니다 나 가지다 갈등 ~의 관심 에게 드러내다.
다음 미끄러지 다, 제발.
전에 우리 설명하다 우리의 일하다,
나 ~일 것이다 좋다 에게 제공하다 ㅏ 짧은 개요 ~에 프로젝트 에코.
프로젝트 에코 ~였다 설립 ~에 2003년 ~에 의해 박사 산지브 아로라
~에 그만큼 대학교 ~의 새로운 멕시코.
박사 아로라 ~이다 ㅏ 내과 의사 전문 ~에 위장병학 그리고 간장학.
그 ~였다 봄 환자 ~와 함께 간염 씨 주사위 ~에 놀라운 요금
왜냐하면 그들 ~할 수 있었다 ~ 아니다 입장 케어
~을 위한 이것 치료 가능 질병 ~에 ㅏ 시기 적절한 방법.
그 찾았다 에게 가져오다 공급자 함께 에게 형태 ㅏ 지역 사회 ~의 관행
어디 의사들 그리고 다른 전문가 ~할 수 있다 배우다 ~에서 각 다른.
에코 ~이다 한 "모두 가르치다, 모두 배우다" 모델,
그리고 그만큼 세션 ~이다 자주 중심 약 ㅏ 열쇠 문제 또는 상태.
그만큼 대학교 ~의 새로운 햄프셔 출시 그것은 프로젝트 에코 바퀴통 ~에 2018년
그리고 가지다 ~부터 생산 ㅏ 숫자 ~의 에코 프로그램들,
포함 그만큼 협력 관계 ~을 위한 학생 객관적인 원격 진료, 약물
~을 위한 탐닉 치료, 또는 팩트매트.
다음 미끄러지 다, 제발.
그만큼 주요한 목표 ~의 팩트매트 에코 ~이다
에게 증가하다 그만큼 숫자 ~의 간호사 실무자 재학생
~에 졸업하다 그리고 대학 졸업 후의 프로그램들 WHO 받다 기권 훈련,
적용하다 ~을 위한 그만큼 기권, 그리고 그후 처방하다 매트.
이차적으로, 그만큼 프로젝트 구하다 에게 증가하다 공급자 본인- 효능
~에 관리 환자 ~와 함께 물질- 사용 무질서.
그만큼 프로그램 개발 ㅏ 학습 지역 사회
저것 가능 ㅏ 문화 저것 이해했다 탐닉
~처럼 ㅏ 만성병 환자 질병 그리고 ~였다 준비된 에게 주소
그만큼 범위 ~의 문제 저것 나타났다 ~ 동안 그만큼 프로세스 ~의 치료.
구체적으로, 이것 프로그램 집중 ~에 모두 참가자들 어울리는 능숙하다
그리고 문화적으로 능숙한 ~에 처방 그리고 치료 수드,
~처럼 잘 ~처럼 향상 용량 그리고 자질 ~의 서비스 사용 가능
에게 환자 ~에 그들의 커뮤니티 ~을 통해 그들의 공급자.
다음 미끄러지 다, 제발.
후에 그만큼 완성 ~의 그만큼 첫 번째 팩트매트 세션,
그만큼 팀 ~였다 관심 있는 ~에 응답 일부 질문
~에 대한 그만큼 팩트매트 에코 ~을 통해 클레임 데이터 분석.
하지만 여기 일부 핵심 정보 ~에 대한 그만큼 분석적 프로젝트.
그만큼 분석적 기간 ~의 관심 ~였다 ~에서 2018년 ~을 통해 6월 2020.
이것 ~였다 에게 포착 이전 데이터 그리고 후에 그만큼 첫 번째 팩트매트 에코 세션.
그만큼 프로젝트 ~였다 자금 지원
~에 의해 그만큼 물질 남용 그리고 정신적인 건강 서비스 관리 ( SAMHSA),
~처럼 부분 ~의 150K 3년 승인하다.
그만큼 프로젝트의 주요한 조사자 ~였다 박사 마시 도일.
우리 ~이었다 이 없이 에게 묻다 ㅏ 약간의 질문 ~에 대한 그만큼 실제 에코 프로그램
그리고 어떻게 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 보다 만약에 공급자 관행 가졌다 변경
~ 후에 실제로 참여 ~에 그만큼 에코.
그리고 그만큼 센터 ~을 위한 건강 해석학 ~의 정보학
~에 그만큼 학회 ~을 위한 건강 정책 그리고 관행 ~에 UNH.
이었다 운이 좋은 충분한 에게 가지다 입장 에게 보건 의료, 행정 주장,
그리고 등록 데이터 ~을 위한 광고 그리고 새로운 햄프셔 메디케이드 정책.
그러므로, 그만큼 차 팀 ~였다 가져왔다 ~ 안으로 그만큼 연구 프로젝트
에게 모으다 그리고 골재 그만큼 데이터,
그리고 UNH의 부서 ~의 수학 그리고 통계 ~였다 가져왔다 ~에
에게 짓다 모델 그리고 공연하다 분석.
다음 미끄러지 다, 제발.
그리고 이것들 ~이다 그만큼 질문 저것 우리 물었다 ~처럼 우리의 핵심 연구 질문.
했다 그만큼 팩트매트 에코 시리즈 가지다 한 영향
~에 참가자들' 매트 처방 연습?
그리고 ~할 수 있다 우리 성공적으로 공연하다 ㅏ 사례/ 제어 공부하다 ~에 공급자
사용 행정 주장 데이터?
다음 미끄러지 다, 제발.
언제 수집 건강 케어 주장,
우리 포함 모두 회원, 나이 영 에게 64 WHO 가졌다 의료
그리고 약국 등록 ~에 그만큼 월 ~의 관심.
팩트매트 참가자들 본인- 신고 그들의 이름, 제목, NPI,
조직의 이름 그리고 주소, 그리고 그들의 기권 상태.
우리 십자가- 참조 저것 데이터 ~에 맞서 CMS의 국가의 계획
그리고 공급자 열거 체계, 또한 모두 다 아는 ~처럼 그만큼 원전 기재.
~ 안에 그만큼 사례 ~의 ㅏ 불일치 ~ 사이 그만큼 본인- 신고 데이터
그리고 그만큼 원전 기재, 그만큼 본인 신고 데이터 ~였다 존경받는
그만큼 최대 위로 에게 날짜 그리고 ~였다 사용된 ~을 위한 그만큼 분석.
정보 ~에 우리의 제어 그룹 ~였다 출처 오직 ~에서 그만큼 NPPES.
다음 미끄러지 다, 제발.
그리고 주장 반영하다 만약에 하나 또는 더 서비스 윤곽 포함
한 매트 절차 암호 또는 의약품 암호,
그들 ~이었다 또한 신고
만약 오피오이드 관련 무질서 진단 암호 ~였다 설립하다.
의료 공급자 ~이었다 선택된 ~처럼 데 청구 ~을 위한 매트 만약에 ~에 최소
하나 서비스 선 포함 그들의 NPI 또는 하나 ~의 그만큼 매트 CPT 코드.
처방 공급자 ~이었다 선택된 ~처럼 데 처방 매트 적어도
하나 약국 서비스 선 포함 그들의 NPI ~처럼 그만큼 처방자
그리고 ~에 최소 하나 ~의 그만큼 매트 NDC 코드.
그만큼 사례 그리고 제어 인구 각 가졌다 둘 한 쌍 ~의 데이터 세트.
다음 미끄러지 다, 제발.
하나 쌍 ~을 위한 각 보험 유형, 광고 또는 새로운 햄프셔 메디케이드.
그만큼 첫 번째 날짜 포함 거기 그만큼 공급자 NPI 그리고 정보,
~처럼 잘 ~처럼 총 집계 ~에 의해 월 ~의 모두 공급자,
환자 그리고 주장.
환자 ~와 함께 오피오이드- 사용 무질서 (OUD),
환자 ~와 함께 어느 약물 어시스트 치료,
그리고 환자 ~와 함께 둘 다 OUD 그리고 매트.
그만큼 두번째 데이터 세트 제공된 그만큼 같은 데이터 세트 ~처럼 그만큼 첫 번째 데이터 세트...
같은 데이터 ~처럼 그만큼 첫 번째 데이터 세트, ~와 함께 집계
~에 그만큼 회원 인구 통계 수준,
그런 ~처럼 나이, 범주, 군, 그리고 섹스.
아니요 식별 가능 회원 데이터 ~였다 적용된 에게 그만큼 통계학자.
지금 나는 가고 있다 에게 통과하다 그만큼 프레젠테이션 에게 나의 동료, 박사 카포졸리.
감사하다 너, 에리카.
한 번 우리 얻다 그만큼 데이터.
그만큼 데이터 ~였다 실제로 분석 ~에 의해 레베카 엘.공원.
그녀 ~였다 ㅏ UNH 석사 학생 아래에 그만큼 감독 ~의 내 자신
그리고 박사 필립 램지.
우리 받았다 그만큼 삼 데이터 설정합니다.
하나 ~였다 그만큼 실무자 인구 통계 그런 ~처럼 이름,
국가의 공급자 식별자, 제목, 관행 주소.
그만큼 다른 둘 ~이었다 그만큼 주장 데이터 세트.
하나 ~을 위한 그만큼 메디케이드 그리고 하나 ~을 위한 그만큼 광고.
그래서 그만큼 원래의 데이터 ~였다 극도로 크기가 큰
~을 위한 둘 다 그만큼 광고 그리고 ~을 위한 메디케이드
~을 위한 각 개업의, 그것 추적 각 ~의 그들의 매트 환자의 역사
~ 위에 그만큼 공부하다 기간.
그래서 그만큼 원래의 생각 ~였다 노력하다 에게...
사용 그들의 무늬 ~의 행동 ~의 그들의 환자 ~ 위에 시간.
상당히 빠르게, 그것 ~가 되었다 명백한 저것 이것 접근하다 ~였다 ㅏ 작은 조금 문제가 있는
그리고 또한 우리 달렸다 ~ 안으로 일부 은둔 법률 ~에 견딜 수 없는 에게 만들다 확신하는
저것 모두 식별 마커 ~이었다 ~ 아니다 사용 가능.
그래서 무엇 우리 했다 ~였다 우리 연마 ~에
~에 여러 개의 ~의 그만큼 변수 ~을 위한 그만큼 인구 통계.
그래서 우리 연마 ~에 ~에 그만큼 국가의 공급자 식별자,
그들의 제목, 그리고 그만큼 도시 ~의 그들의 관행.
그리고 그 다음에 ~에서 그만큼 주장 데이터, 우리 집중 ~에 ~에 그만큼 월 그리고 년도.
그래서 이것 트랙 무엇 월 그리고 년도
저것 우리 ~이었다 찾고 에.
그만큼 단계 ~의 그만큼 프로그램 ~였다 그만큼 사전,
그래서 이것 ~이다 사전 ~ 전에 에코,
전진 ~이다 ~ 동안 에코, 포스트는 확실히 ~ 후에 에코.
그래서 그 다음에 우리 집계 그만큼 데이터 그리고 그래서 대신에 ~의 찾고 ~에
모든 하나의 방문하다, 무엇 우리 보았다 ~에 ~이었다 개월
그리고 우리 보았다 ~에 인내심 있는 합계.
그래서 그만큼 첫 번째, 우리 확실히 보았다 ~에 ~였다 그만큼 숫자 ~의 환자 총
~을 위한 저것 실무자 ~ 동안 저것 월,
그만큼 숫자 ~의 환자 ~와 함께 오피오이드-U 그 자체 무질서,
그만큼 숫자 ~의 환자 WHO 가졌다 어느 매트,
그만큼 숫자 ~의 환자 ~와 함께 OUD WHO 가졌다 어느 매트.
더 나아가, 언제 찾고 ~에 그만큼 메디케이드
~ 대 그만큼 광고 케어, ~ 동안 그만큼 탐험 분석,
그것 ~가 되었다 명백한 저것 우리 ~이었다 가고 있다 에게 필요 에게 집중하다 ~에 ~에 그만큼 메디케이드 데이터
~로 인한 에게 그만큼 낮은 인내심 있는 숫자 ~에 그만큼 광고 케어.
그래서 여기 ~을 위한 예, 언제 우리 ~이었다 찾고 ~에 그것,
그것 ~가 되었다 명백한;
그래서 ~에 평균 그들 가졌다 하나 인내심 있는 당 월 ~와 함께 모든 매트.
그리고 그래서 무엇 우리 ~이었다 행위 ~였다 있다 ㅏ 많은 ~의 부족한 데이터 여기
그리고 그것 ~였다 단지 ~ 아니다 도움이 되는 에게 견딜 수 없는 에게 맞다 모델.
그래서 우리 집중 ~에 ~에 그만큼 메디케이드 데이터.
더 나아가, 우리 처음에 가졌다 20 공급자,
어느 우리 가졌다 에게 줄이다 아래에 에게 아홉 공급자.
그리고 그만큼 이유 존재 ~이다 저것 일부 ~의 그만큼 공급자
가졌다 ~도 많은 개월 ~의 없어진 데이터.
일부 ~의 그들을, 우리 가졌다 에게 제거하다
왜냐하면 그만큼 다수 ~의 그만큼 몇 달, 그들 하지 않았다 가지다 어느 환자 WHO 가졌다 매트.
그리고 그 다음에 더 나아가, ~처럼 우리 시작했다 에게 맞다 그만큼 모델,
그것 ~가 되었다 명백한 저것 우리 또한 필요한 ㅏ 최저한의 ~의 10 총 환자 당 월.
그래서 우리 했다 끝 위로 ~와 함께 ㅏ 매우 더 작은 견본 크기
~보다 우리 가졌다 원래 생각 우리 ~일 것이다 가지다.
그만큼 다른 조각, ~처럼 우리 ~이었다 탐험하다 그만큼 데이터,
사용 일부 ~의 그만큼 도구 저것 남자 제공,
우리 주목 저것 그만큼 아홉 실무자 가졌다 ~에 평균 그만큼 숫자 ~의 환자
또는 숫자 ~의 총 환자 달랐다.
그래서 ~을 위한 예, 그들 ~할 수 있었다 가지다,
나 생각하다 그것 ~였다 ~ 사이 ㅏ 총 범위 ~의 하나 에게 161 환자.
그래서 ~ 사이 저것 그리고 그 다음에 찾고 ~에 그만큼 경향 ~ 위에 시간,
그래서 우리 보았다 ~에 그만큼 평균 숫자 ~의 환자 총
그리고 ~처럼 너 알아채다 이것, 그만큼 파란색 선,
너 알아채다 저것 단지 ~에 일반적인 있다 한 증가하다 ~의 환자 ~ 위에 시간.
우리 또한 보았다 ~에 그만큼 평균 숫자 ~의 환자
~와 함께 그만큼 오피오이드 사용 D 등위
그리고 저것들 WHO 가졌다 어느 매트, 그리고 저것들 WHO ~이었다 진단
~와 함께 OUD 그리고 가졌다 어느 매트.
그리고 만약에 너 알아채다, 모두 네 가지다 ㅏ 비슷한 경향 ~의 한 증가 경향.
그래서 에게 전투 저것, 왜냐하면 무엇 우리 원하다 에게 알다 이다,
는 실무자 증가 그들의 처방?
아니다 저것 그들 ~이다 데 더 환자에서 ~ 위에 시간,
우리 정규화 그만큼 데이터 ~에 의해 생성 ㅏ 새로운 변하기 쉬운.
그래서 무엇 우리 만들어진 ~였다 그만큼 비율 ~의 환자
WHO 가졌다 어느 매트 ~에 비교 에게 그만큼 총 숫자 ~의 환자.
그리고 그만큼 이유 저것 우리 했다 사용 그만큼 환자 WHO 가졌다 모든 MAT
때문이다 에게 그만큼 사실 저것 ㅏ 진단 ~의 한 OUD 하다 가지다 ㅏ 확실한 낙인.
그리고 그래서 우리 펠트 저것 그것 ~일 것이다 BE 더 나은 에게 바라보다 ~에 어느 매트.
그래서 분석 고려 사항.
에서 그만큼 시작 우리 알고 있었다 저것 우리 가졌다
ㅏ 작은 견본 크기 ~의 실무자, 오직 아홉.
그만큼 다른 물건 저것 ~가 되었다 명백한
~을 통해 ㅏ 많은 ~의 그만큼 그래픽 표현 ~의 그만큼 데이터
~였다 저것 우리 가졌다 ㅏ 많은 ~의 소음.
그리고 그래서 ~에 취득 이것 ~ 안으로 고려 사항,
우리 결정했다 에게 시도 여러 개의 다른 구혼.
그만큼 첫 번째 접근하다 ~였다 원래, 당신의 수단 비교:
분산 분석 및 일치 한 쌍.
그 다음에 우리 생각 ~에 대한 가져오다 ~에 저것 시간 변하기 쉬운.
그리고 그래서 우리 했다 바라보다 ~에 그들을 ~에 여러 개의 다른 방법,
~에서 단지 단순한 선형 회귀, ~에서 그만큼 시작.
우리 했다 고려하다 구조적 방정식 모델.
박사 로라 카스트로- 실로 ~에서 JMP 가졌다 오다 에게 하나 ~의 박사 램지의 수업
그리고 주어진 대화 ~에 이것들 모델.
그래서 원래, 언제...
우리 ~이었다 찾고 ~에 그만큼 데이터, 우리 생각 저것 이것들 모델
~할 것 같다 BE 적절한.
하지만 그것 ~가 되었다 명백한 빠르게 왜냐하면 ~의 그만큼 어려움 저것 우리 가졌다
저것 그들 단지 ~이었다 ~ 아니다 일하고 있는 ~을 위한 우리를.
그래서 그만큼 다음, 우리 일했다 ~와 함께 세그먼트 회귀.
저것 ~였다 선택된
왜냐하면 ~에 일부 이전의 일하다 ~와 함께 주장 데이터 ,
그것 ~였다 가져왔다 위로 저것 아마도 그만큼 세그먼트 회귀 ~일 것이다 일하다 잘
왜냐하면 우리 가졌다 데이터 저것 ~였다 찾고 ~에 미리 그리고 우편.
그래서 우리 생각 저것 ~와 함께 우리의 사전, 진행 중 및 사후,
저것 아마도 그만큼 세그먼트 회귀 ~일 것이다 BE 적절한.
우리 또한 보았다 ~에 지수 회귀 그리고 물류 회귀.
우리 또한 보았다 ~에 그들의 일반화 회귀 모델
그리고 포함 단지 그만큼 정기적인 그리고 그 다음에 영- 부풀어 오른 푸아송,
이항식, 그리고 부정적인 이항식 모델.
그리고 그만큼 이유 왜 우리 결정했다 에게 바라보다 ~에 그만큼 푸아송,
그리고 이항식 그리고 부정적인 이항식 ~이다
그만큼 데이터 ~이다 내재적 저것 그것 가지다 카운트 그리고 그래서 우리 생각 저것 아마도
이것들 ~할 것 같다 BE 적절한.
그리고 그래서 무엇 나는 가고 있다 에게 집중하다 ~에 오늘 ~이다 그만큼 수단 비교,
그만큼 세그먼트 회귀 그리고 그만큼 영- 부풀어 오른 푸아송
그리고 이것 ~이다 가고 있다 에게 BE ~을 위한 둘 다 단지 찾고 ~에 그만큼 에코 그룹
그리고 그 다음에 그만큼 일치 한 쌍 비교 그만큼 제어 그룹 에게 그만큼 에코 그룹.
그래서 그만큼 첫 번째 분석 무시하다 그만큼 시간 변하기 쉬운
그리고 이었다 단지 찾고 ~에 평균.
뭐야 그만큼 평균 비율 ~의 환자 ~에 당신의 사전, 전진, 그리고 우편.
그리고 단지 ~에서 그만큼 수단, 그것 ~이다 빠르게 명백한 그리고 ~에서 그만큼 그래프
저것 우리의 미리 단계 ~이다 분명히 낮추다 ~보다 그만큼 전진 그리고 포스트.
우리 또한 에 대한 테스트...
왜냐하면 우리 가지다 작은 견본 ~와 함께 실무자,
우리 했다 바라보다 ~에 그만큼 변화 그리고 우리 유명한 저것 우리 했다 가지다 한 문제
~와 함께 비- 동일한 변화 그리고 그래서 우리 했다 사용 웰치스 시험
대신에 ~의 그만큼 전통적인 분산 분석
에게 지휘하다 에게 보다 만약에 우리 가졌다 차이 ~ 사이 그만큼 단계 그리고 확실히 우리 하다.
그리고 그 다음에 에게 결정하다 통계적으로 어느 것들 ~이었다 다른,
우리 했다 바라보다 ~에 그만큼 모두 한 쌍 투키- 크레이머 시험.
그리고 그것 했다 확인하다 저것 우리의 미리 단계 ~였다 다른 ~보다 그만큼 전진 그리고 우편,
하지만 그만큼 전진 그리고 우편 ~이었다 매우 비슷한.
그리고 그래서 이것 준 우리를 일부...
이것 확실히 ~이다 나타내는 저것 우리 하다 가지다 일부 차이점.
그만큼 에코 프로그램 ~이다 만들기 ㅏ 차이점.
그래서 이것 세그먼트 회귀, ~처럼 나 유명한 전에,
~였다 제안 왜냐하면 우리 하다 가지다 그만큼 삼 단계: 사전, 전진, 그리고 우편.
그리고 우리 ~이었다 할 수 있는...
박사 램지 가졌다 제안 저것 우리 사용 ㅏ 스크립트
저것 ~이다 완료 ~에 의해 다윗 번햄, ~에 의해 페가 해석학.
만약에 너 ~이다 관심 있는 ~에 이것 스크립트, 그만큼 링크 ~이다 여기 ~에 그만큼 웹 사이트,
그것 준다 너 그만큼 암호 그리고 그것 또한 준다 너
ㅏ 매우 상세한 설명 ~에서 선 에게 선,
무엇 그 ~이다 행위 ~에 이것 암호.
그리고 그래서 뭐야 사고 여기, 언제 우리 달렸다 그만큼 스크립트,
우리 ~이었다 할 수 있는 에게 맞다 분리된 회귀 에게 그만큼 삼 다른 단계
~처럼 잘 ~처럼 얻다 그만큼 맞다,
한 R² 및 시험 그만큼 중요성 ~의 그만큼 경사.
그리고 그래서 다시, 이었다 봄 이것 무늬 저것 우리 봤다 ~와 함께 그만큼 분산 분석
너 하다 보다 저것 그만큼 미리 ~이다 분명히 낮추다 ~보다 그만큼 전진 그리고 포스트.
안타깝게도, 그만큼 슬로프 ~을 위한 모두 ~의 그만큼 삼 단계
~이었다 ~ 아니다 중요한.
너 ~할 수 있다 또한 보다 저것 우리 하다 가지다 ㅏ 중요한 양 ~의 가변성.
그래서 다음, 무엇 우리 존경받는 ~였다 그만큼 사실 저것 우리 가졌다 둘 종류...
또는 둘 카테고리 ~의 실무자;
우리 가졌다 저것들 WHO ~이었다 간호사 실무자, 내과 의사 조수;
그리고 그 다음에 우리 가졌다 그만큼 의사.
심지어 그렇지만 그들 ~이었다 작은 견본 크기.
우리 결정했다 에게 보다, "좋아요, ~할 수 있다 우리 보다 일부 친절한 ~의 ㅏ 신호?"
"무엇 ~이다 가고 있다 ~에 여기?"
그리고 언제 우리 보았다 ~에 그만큼 간호사 실무자 다시,
너 보다 저것 행동 ~의 그만큼 미리 존재 낮추다 ~보다 그만큼 전진 그리고 그만큼 우편.
그리고 무엇 우리 유명한 ~이다 저것 ~을 위한 그만큼 미리 단계,
우리 ~이다 봄 ㅏ 작은 조금 ~의 ㅏ 중요성 심지어 그렇지만 그것 ~이다 0.07,
그것 ~이다 속담 저것 거기 ~이다 ㅏ 신호 여기 그리고 우리 하다 가지다 무엇 가고 있다 에.
안타깝게도 ~을 위한 그만큼 전진 그리고 우편,
이었다 ~ 아니다 봄 저것 중요성 하지만 다시 우리 ~이다 봄 저것 경향.
뭐야 흥미로운 ~이다 언제 우리 보았다 ~에 그만큼 위치.
그리고 우리 유명한 저것 확실히 우리 하다 ~ 아니다 가지다...
그만큼 슬로프 ~이다 분명히 ~의 중요성
그리고 거기 하지 않는다 ~인 것 같다 에게 BE 어느 차이점
~이든 그들은 ~에 그만큼 사전, 전진, 또는 우편.
그래서 그것 보인다 ~하는 동안 그것 5월 ~ 아니다 BE ㅏ 현실적인 중요성,
진심이야 5월 ~ 아니다 BE ㅏ 통계적 중요성
~의 현실적인 관심 ~이다 그만큼 사실 저것 그만큼 에코 그룹 하다 ~인 것 같다 에게 BE
혜택 이것 간호사 개업의, 의사 조수 그룹.
그래서 그만큼 다음 물건 우리 시험을 마친 ~였다 그만큼 영 인플레이션 푸아송 모델.
우리 선택 그만큼 푸아송 모델 ~로 인한 에게 그만큼 사실 저것 우리 가졌다 카운트
그리고 우리 또한 선택 그만큼 영 인플레이션...
우리 했다 둘 다 그만큼 정기적인 그리고 그만큼 영 인플레이션
그리고 우리 선택 그만큼 영 인플레이션 왜냐하면 우리 했다 가지다 ㅏ 많은 ~의 제로
~에 우리의 데이터.
그리고 그래서 언제 우리 했다 그것,
당신은 알아채다 저것 우리 하다 가지다 이것 근소한 경향
~의 의 증가 비율 ~의 시간 경과에 따른 MAT 환자.
그리고 찾고 ~에 P 매개변수 추정, 월 ~이다 중요한.
메모 저것 그만큼 제로 인플레이션 ~이다 영.
그래서 만약에 너 바라보다 ~에 그것, 그것은 아니었다 정말 행위 많이 ~을 위한 그것
에게 가지다 그만큼 제로 인플레이션 하지만...
그것 ~였다 유익한 ~을 위한 우리를.
안타깝게도, 언제 우리 갔다 에게 평가하다 그만큼 맞다 ~의 그만큼 모델,
그것 ~가 되었다 빠르게 명백한 저것 그것 ~였다 ㅏ 가난한 맞다.
그래서 ~을 위한 예, 언제 우리 보았다 ~에 당신의 일반화 R², 그것은 매우 낮은.
그리고 그 다음에 우리 가지다 이것...
언제 우리 보았다 ~에 그만큼 실제 ~ 대 예측 구성,
뭐야 사고 ~이다 저것
여기 ~이다 그만큼 예측 값
그리고 그들은 정말 범위 ~ 사이 0.1 그리고 0.4
어디 그만큼 실제 데이터 ~이다 범위 ~ 사이 영 그리고 하나.
그래서 뭐야 사고 ~이다 저것 그만큼 데이터 ~ 사이 여기 ~이다 정말 미는 이것 모델.
그리고 그래서 확실히, 무엇 우리 ~일 것이다 가지다 보기를 좋아했다
에게 가지다 ~이다 더 ~의 그만큼 예측 수행원 이것 선.
데 말했다 저것, 우리 했다 보다 일부 트렌드 그리고 심지어 그렇지만 우리 하지 않았다 가지다 아마도
ㅏ 통계적 조각, 우리 했다 가지다 일부 현실적인 해석.
그래서 움직이는 에, 우리 했다 가지다 ㅏ 제어 그룹.
그리고 그래서 무엇 우리 했다
~이다 저것 우리 가지고 갔다 그만큼 아홉 제어 공급자
~이었다 곧장 비교 에게 그만큼 아홉 에코 공급자
그리고 그들 ~이었다 동등한 ~에 제목 그리고 도시.
그래서 우리 ~이었다 견딜 수 없는 에게 성냥 ~이든 그들 ~이었다 ㅏ 간호사 개업의,
의사의 어시스턴트 또는 ㅏ 내과 의사,
그리고 그 다음에 어디 그들의 관행 주로 였다, 그들의 주요한 도시.
그리고 그만큼 조각 ~의 저것 ~이다 저것 거기 ~이다 ㅏ 매우 다른 인구 통계 언제 우리 가다
~에서 그만큼 남쪽 ~의 새로운 햄프셔 위로 에게 그만큼 북쪽 ~의 새로운 햄프셔.
그래서 우리 원하는 에게 만들다 확신하는 저것 우리 캡처 어느 ~의 저것들.
그래서 언제 우리 했다 그만큼 일치 한 쌍 시험, 우리 만들어진 ㅏ 신뢰 간격
~을 위한 그만큼 비율 ~의 환자 WHO 가졌다 어느 MAT 에 그만큼 총 숫자 ~의 환자.
우리 보았다 ~에 그만큼 차이점
~ 사이 우리의 제어 그리고 우리의 공급자
그리고 우리 알다 ~에 저것...
첫 번째 끄다, 언제 너 바라보다 ~에 그만큼 신뢰, 영 ~이다 ~ 아니다 ~에 거기.
그래서 우리 하다 가지다 ㅏ 차이점.
그리고 우리 메모 저것 언제 우리 보았다 ~에 그만큼 실제 수단
너 가지다 ~에 대한 당신의 치료, 에코 ~이다 약 0.2...
0.2를 가지고 비율 ~의 환자 가지다 매트.
그리고 그 다음에 ~을 위한 그만큼 제어 ~였다 오직 0.13.
그래서 우리 하다 가지다 ㅏ 차이점 0.07 중 .
그래서 우리 ~이다 봄 저것 우리의 에코 그룹 ~이다
처방 매트 더 자주 ~보다 우리의 제어 그룹.
그래서 그만큼 다음 ~였다 에게 노력하다 에게 가져오다 ~에 저것 다시,
저것 시간 변하기 쉬운.
그리고 그래서 우리 보았다 ~에 그만큼 제로 인플레이션 푸아송 모델
그리고 그래서 무엇 우리 보다 여기,
그래서 첫 번째 끄다 그만큼 에코 그룹 ~이다 ~에 빨간색
그리고 그 다음에 그만큼 제어 그룹 ~이다 ~에 파란색.
그래서 찾고 ~에 그것 그래픽으로, 우리 ~이다 봄 한 증가하다 ~에 시간.
그것 ~이다 분명한 저것 그만큼 에코 그룹 ~이다 약간 더 높은 ~에 처방,
ㅏ 비율 ~의 처방 ~보다 우리의 제어 그룹.
다시 찾고 ~에 그만큼 매개변수 ~에 우리의 모델, 그들 ~이다 중요한.
안타깝게도 언제 우리 움직이는 다시 에게 평가하다 우리의 모델,
우리 가졌다 ㅏ 매우 비슷한
결과 ~처럼 우리 했다 ~와 함께 단지 찾고 ~에 그만큼 에코,
어느 ~이다 약간 ~ 아니다 놀라운 ~에 그만큼 감각 저것 우리 ~이다 사용
그만큼 비슷한 데이터.
그리고 그래서 다시 너는 찾고 ~에 당신의 일반화 R², 그것은 매우 낮은,
그리고 다시 이었다 주목 저것 우리의 실제 ~ 대 예측,
우리의 모델 ~이다 예측 아마 ~ 사이 지금 0.05 그리고 0.4,
반면 우리 ~이었다 바라고 저것 그것 ~일 것이다 예측하다 ~을 따라
그만큼 범위 ~에서 영 에게 하나.
그래서 결과.
그래서 전반적으로 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 감지하다
그만큼 차이점 ~에 공급자 특수 증상 패턴
~ 전에 그리고 ~ 후에 그들 예측 ~에 프로젝트 에코.
우리 했다 보다 ㅏ 작은 차이점 ~에 공급자 특수 증상 패턴
~ 사이 그만큼 공급자 저것 했다 참가하다 ~에 프로젝트 에코
그리고 저것들 WHO 했다 아니다.
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그리고 그 다음에 우리 또한 유명한 저것 거기 5월 BE ㅏ 차이점 ~에 그만큼 영향 ~의 프로젝트 에코
~에서 그만큼 다른 공급자 수준 제목.
그리고 우리 필요 에게 아마도 더 나아가 동굴 ~ 안으로 저것.
그래서 다음 단계, 이것 ~이다 한 전진 프로젝트.
이것들 ~이다 그만큼 다음 단계 저것 우리 ~이다 고려하면.
그래서 첫 번째 끄다, 무엇 우리 ~일 것이다 좋다 에게 하다 ~이다 에게 포함하다 추가의 공급자
에게 증가하다 그만큼 크기 ~의 그만큼 데이터 베이스.
그리고 하나 ~의 그만큼 방법 저것 우리 ~이다 찾고 ~에 행위 저것 ~이다 에게 포함하다
일부 더 ~의 그만큼 에코 미문.
그래서 우리 하다 가지다 하나 저것 ~였다 마무리 손질 위로 이것 년도.
그래서 이었다 바라고 에게 추가하다 실무자 ~에 ~에서 저것 기간.
그리고 우리 또한 5월 원하다 에게 고려하다 그만큼 방법론 ~을 위한 감지 매트
그리고 그만큼 의료 그리고 약국 주장 데이터.
또한 우리 ~일 것이다 좋다 에게 분석하다 ~에 그만큼 관행 수준
~와 함께 사례 제어 연구 에게 돕다 전투 그만큼 작은 견본 크기.
그리고 다시, 그만큼 전반적인 목표 ~이다 에게 맞다 한 적절한 모델.
그래서 우리 원하는 에게 감사하다 너 ~을 위한 취득 그만큼 시간 에게 듣다 에게 우리의 프레젠테이션
~에 그만큼 팩트매트 에코.
만약에 너 가지다 어느 질문, 제발 연락하다 우리를 ~에 우리의 수행원 이메일.
즐기다 그만큼 나머지 ~의 당신의 회의.
감사하다 너.
감사하다 너.
