Ciao. Grazie Voi per unendo noi Oggi
per Nostro presentazione SU,
"Misurare Modifica In Farmaco assistito Trattamento
per Partecipanti In progetto ECO Usando Amministrativo Assistenza sanitaria Affermazioni"
Noi Sono eccitato A condividere Come Noi utilizzo JMP COME UN chiave attrezzo In Nostro analitico lavoro.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Mio nome È Erica Pianta E IO Sono UN anziano scientifico dati analista
A IL Istituto per Salute Politica E Pratica
A IL Università Di Nuovo Hampshire.
IO Sono partecipato di Dott. Michele Capozzoli, Anziano Docente
In IL Dipartimento Di Matematica E Statistiche,
Anche A IL Università Di Nuovo Hampshire.
Nessuno dei due Michele né IO Avere conflitti Di interesse A divulgare.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Prima Noi descrivere Nostro lavoro,
IO volevo Piace A fornire UN breve panoramica SU Progetto ECO.
Progetto ECO era fondato In 2003 di Dott. Sanjeev Arora
A IL Università Di Nuovo Messico.
Dott. Arora È UN Medico specializzandosi In Gastroenterologia E Epatologia.
Lui era vedendo pazienti con Epatite C morire A allarmante aliquote
Perché Essi Potevo non accesso cura
per Questo trattabile malattia In UN tempestivo maniera.
Lui cercato A Portare fornitori insieme A modulo UN Comunità Di pratica
Dove dottori E altro specialisti Potere Imparare da ogni altro.
ECO È UN "Tutto insegnare, Tutto Imparare" modello,
E IL sessioni Sono Spesso centrato in giro UN chiave problema O condizione.
IL Università Di Nuovo Hampshire lanciato suo progetto ECO centro In 2018
E ha Da prodotto UN numero Di ECO programmi,
Compreso IL Associazione per Accademico Clinico Telepratica, Farmaci
per Dipendenza Trattamento, O PATTO-MAT.
Prossimo diapositiva, Per favore.
IL primario obiettivo Di PATTO-MAT ECO È
A aumento IL numero Di infermiera praticante studenti
In laureato E post-laurea programmi Chi ricevere rinuncia formazione,
fare domanda a per IL rinuncia, E successivamente prescrivere STUOIA.
Secondariamente, IL progetto cerca A aumento fornitore se stesso- efficacia
In gestire pazienti con Sostanza- utilizzo Disturbo.
IL programma sviluppato UN apprendimento Comunità
Quello abilitato UN cultura Quello inteso dipendenza
COME UN cronico malattia E era preparato A indirizzo
IL allineare Di problemi Quello è emerso durante IL processi Di trattamento.
Nello specifico, Questo programma focalizzata SU Tutto partecipanti divenire competente
E culturalmente competente In prescrizione E trattare SUD,
COME BENE COME potenziando capacità E qualità Di Servizi disponibile
A pazienti In loro comunità Attraverso loro fornitori.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Dopo IL completamento Di IL Primo PATTO-MAT sessione,
IL squadra era interessato In rispondendo Alcuni domande
Di IL PATTO-MAT ECO Attraverso Affermazioni Dati Analisi.
Ma ecco Alcuni nucleo informazione Di IL analitico progetto.
IL analitico periodo Di interesse era da 2018 Attraverso Giugno 2020.
Questo era A catturare dati prima di e dopo IL Primo PATTO-MAT ECO sessione.
IL progetto era finanziato
di IL Sostanza Abuso E Mentale Salute Servizi Amministrazione ( SAMSA),
COME parte Di 150K 3 anni concessione.
IL del progetto principale investigatore era Dott. Marcy Doyle.
Noi erano volendo A chiedere UN pochi domande Di IL effettivo ECO programma
E Come Noi erano capace A Vedere Se fornitore pratiche avevo cambiato
Dopo In realtà partecipando In IL ECO.
E IL Centro per Salute Analitica Di Informatica
A IL Istituto per Salute Politica E Pratica A UNH.
Erano fortunato Abbastanza A Avere accesso A assistenza sanitaria, amministrativo affermazioni,
E iscrizione dati per commerciale E Nuovo Hampshire aiuto medico politiche.
Perciò, IL CA squadra era portato in IL ricerca progetto
A raccogliere E aggregato IL dati,
E UNH Dipartimento Di Matematica E Statistiche era portato In
A costruire Modelli E eseguire analisi.
Prossimo diapositiva, Per favore.
E questi Sono IL domande Quello Noi chiesto COME Nostro nucleo ricerca domande.
Fatto IL PATTO-MAT ECO Serie Avere UN impatto
SU dei partecipanti STUOIA prescrizione pratiche?
E Potere Noi con successo eseguire UN caso/ controllo studio SU fornitori
utilizzando amministrativo affermazioni dati?
Prossimo diapositiva, Per favore.
Quando raccolta salute cura affermazioni,
Noi incluso Tutto membri, età zero A 64 Chi avevo medico
E farmacia iscrizione In IL mese Di interesse.
PATTO-MAT partecipanti se stesso- segnalato loro nome, titoli, NPI,
dell'organizzazione nome E indirizzo, E loro rinuncia stato.
Noi attraverso- referenziato Quello dati contro CMS Nazionale Piano
E Fornitore Enumerazione Sistema, Anche conosciuto COME IL NPPS Registro di sistema.
In IL casi Di UN mancata corrispondenza fra IL se stesso- segnalato dati
E IL NPPS registro, IL se stesso segnalato dati era considerato
IL maggior parte su A data E era usato per IL analisi.
Informazione SU Nostro controllo gruppo era di provenienza soltanto da IL NPPS.
Prossimo diapositiva, Per favore.
E affermazioni riflettere Se uno O Di più servizio linee incluso
UN STUOIA procedura codice O farmaco codice,
Essi erano Anche contrassegnato
se uno Correlati agli oppioidi Disturbo diagnosi codice era trovato.
Medico fornitori erano selezionato COME avendo fatturato per STUOIA Se A meno
uno servizio linea incluso loro NPI O uno Di IL STUOIA CPT codici.
Prescrizione fornitori erano selezionato COME avendo prescritta STUOIA se almeno
uno farmacia servizio linea incluso loro NPI COME IL prescrittore
E A meno uno Di IL STUOIA NDC codici.
IL caso E controllo popolazioni ogni avevo due coppie Di set di dati.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Uno paio per ogni assicurazione tipo, commerciale O Nuovo Hampshire Aiuto medico.
IL Primo data incluso Là IL fornitori NPI E informazione,
COME BENE COME totale aggregati di mese Di Tutto fornitori,
pazienti E affermazioni.
Pazienti con Oppiacei- Utilizzo Disturbo (OUD),
pazienti con Qualunque farmaco Assistito trattamento,
E pazienti con Entrambi OUD E STUOIA.
IL secondo insieme di dati fornito IL Stesso insieme di dati COME IL Primo dati impostato...
Stesso dati COME IL Primo dati impostato, con l'aggregazione
A IL membro demografico livello,
come COME età, categoria, contea, E sesso.
NO identificabile membro dati era applicato A IL statistici.
Ora Io sono andando A passaggio IL presentazione A Mio collega, Dott. Capozzoli.
Grazie Voi, Erica.
Una volta Noi ottenere IL dati.
IL dati era In realtà analizzato di Rebecca l.Parco.
Lei era UN UNH del maestro alunno Sotto IL supervisione Di me stessa
E Dott. Filippo Ramsey.
Noi ricevuto IL tre dati imposta.
Uno era IL praticanti demografia come COME nome,
Nazionale Fornitore Identificatore, titolo, pratica indirizzo.
IL altro due erano IL affermazioni set di dati.
Uno per IL aiuto medico E uno per IL commerciale.
COSÌ IL originale dati era estremamente grande
per Entrambi IL commerciale E per aiuto medico
per ogni praticante, Esso tracciato ogni Di loro STUOIA dei pazienti storia
Sopra IL studio periodo.
COSÌ IL originale Pensiero era Tentativo A...
Utilizzo loro modello Di comportamento Di loro pazienti Sopra tempo.
Abbastanza velocemente, Esso divenne apparente Quello Questo approccio era UN poco morso problematico
E Anche Noi corso in Alcuni intimità legislazione In provando A Fare Sicuro
Quello Tutto identificativo marcatori erano non disponibile.
COSÌ Che cosa Noi fatto era Noi affinato In
SU parecchi Di IL variabili per IL demografia.
COSÌ Noi affinato In SU IL Nazionale Fornitore Identificatore,
loro titolo, E IL città Di loro pratica.
E Poi da IL affermazioni dati, Noi focalizzata In SU IL mese E anno.
COSÌ Questo brani Che cosa mese E anno
Quello Noi erano guardare A.
IL fase Di IL programma era IL Pre,
COSÌ Questo È Pre Prima ECO,
In corso È durante ECO, La posta è ovviamente Dopo ECO.
COSÌ Poi Noi aggregato IL dati E COSÌ Invece Di guardare A
ogni separare visita, Che cosa Noi guardato A erano mesi
E Noi guardato A paziente totali.
COSÌ IL Primo, Noi ovviamente guardato A era IL numero Di pazienti totale
per Quello praticante durante Quello mese,
IL numero Di pazienti con Oppioide-U se Disturbo,
IL numero Di pazienti Chi avevo Qualunque STUOIA,
IL numero Di pazienti con OUD Chi avevo Qualunque STUOIA.
Ulteriore, Quando guardare A IL aiuto medico
contro IL commerciale cura, durante IL esplorativo analisi,
Esso divenne apparente Quello Noi erano andando A Bisogno A messa a fuoco In SU IL aiuto medico dati
dovuto A IL Basso paziente numeri In IL commerciale cura.
COSÌ Qui per esempio, Quando Noi erano guardare A Esso,
Esso divenne apparente;
COSÌ SU media Essi avevo uno paziente per mese con qualsiasi TAPPETO.
E COSÌ Che cosa Noi erano facendo era c'è UN quantità Di scarso dati Qui
E Esso era Appena non favorevole A provando A adatto Modelli.
COSÌ Noi focalizzata In SU IL aiuto medico dati.
Ulteriore, Noi inizialmente avevo 20 fornitori,
Quale Noi avevo A ridurre giù A nove fornitori.
E IL motivo essendo È Quello Alcuni Di IL fornitori
avevo pure molti mesi Di mancante dati.
Alcuni Di loro, Noi avevo A eliminare
Perché IL maggioranza Di IL mesi, Essi no Avere Qualunque pazienti Chi avevo STUOIA.
E Poi ulteriore, COME Noi iniziato A adatto IL Modelli,
Esso divenne apparente Quello Noi Anche necessario UN minimo Di 10 totale pazienti per mese.
COSÌ Noi fatto FINE su con UN molto più piccola campione misurare
di Noi avevo originariamente Pensiero Noi volevo Avere.
IL altro pezzo, COME Noi erano esplorando IL dati,
utilizzando Alcuni Di IL utensili Quello John fornisce,
Noi si accorse Quello IL nove praticanti avevo SU media IL numero Di pazienti
O numero Di totale pazienti differito.
COSÌ per esempio, Essi Potevo Avere,
IO pensare Esso era fra UN totale allineare Di uno A 161 pazienti.
COSÌ fra Quello E Poi guardare A IL tendenza Sopra tempo,
COSÌ Noi guardato A IL media numero Di pazienti totale
E COME Voi avviso Questo, IL blu linea,
Voi avviso Quello Appena In generale c'è UN aumento Di pazienti Sopra tempo.
Noi Anche guardato A IL media numero Di pazienti
con IL Uso di oppioidi D isorder
E quelli Chi avevo Qualunque MAT, e quelli Chi erano diagnosticato
con OUD E avevo Qualunque STUOIA.
E Se Voi avviso, Tutto quattro Avere UN simile tendenza Di UN crescente tendenza.
COSÌ A combattere Quello, Perché Che cosa Noi Volere A Sapere È,
sono i praticanti crescente loro prescrivere?
Non Quello Essi Sono avendo Di più nei pazienti Sopra tempo,
Noi normalizzato IL dati di creando UN nuovo variabile.
COSÌ Che cosa Noi creato era IL proporzione Di pazienti
Chi avevo Qualunque STUOIA In confronto A IL totale numero Di pazienti.
E IL motivo Quello Noi fatto utilizzo IL pazienti Chi avevo qualsiasi TAPPETO
è dovuto A IL fatto Quello UN diagnosi Di UN OUD fa Avere UN certo stigmatismo.
E COSÌ Noi sentito Quello Esso volevo Essere Meglio A Aspetto A Qualunque STUOIA.
COSÌ Analisi Considerazioni.
Da IL inizio Noi sapevo Quello Noi avevo
UN piccolo campione misurare Di praticanti, soltanto nove.
IL altro cosa Quello divenne apparente
Attraverso UN quantità Di IL grafico rappresentazioni Di IL dati
era Quello Noi avevo UN quantità Di rumore.
E COSÌ In prendendo Questo in considerazione,
Noi deciso A tentativo parecchi diverso approcci.
IL Primo approccio era fondamentalmente, tuo significa confronto:
ANOVA e abbinati coppie.
Poi Noi Pensiero Di portando In Quello tempo variabile.
E COSÌ Noi fatto Aspetto A loro In parecchi diverso modi,
da Appena semplice Regressione lineare, da IL inizio.
Noi fatto prendere in considerazione Strutturale Equazione Modelli.
Dott. Laura Castro- Scilo da JMP avevo Venire A uno Di Dott. Le lezioni di Ramsey
E dato una chiacchierata SU questi Modelli.
COSÌ originariamente, Quando...
Noi erano guardare A IL dati, Noi Pensiero Quello questi Modelli
Potrebbe Essere adeguata.
Ma Esso divenne apparente velocemente Perché Di IL le difficoltà Quello Noi avevo
Quello Essi Appena erano non lavorando per noi.
COSÌ IL Prossimo, Noi lavorato con Regressione segmentata.
Quello era scelto
Perché In Alcuni precedente lavoro con affermazioni dati ,
Esso era portato su Quello Forse IL Regressione segmentata volevo lavoro BENE
Perché Noi avevo dati Quello era guardare A pre E inviare.
COSÌ Noi Pensiero Quello con Nostro pre, in corso e post,
Quello Forse IL Regressione segmentata volevo Essere adeguata.
Noi Anche guardato A Esponenziale Regressione E Logistico Regressione.
Noi Anche guardato A loro Generalizzato Regressione Modelli
E Compreso Appena IL regolare E Poi zero- gonfiato Poison,
Binomiale, E Negativo Binomiale Modelli.
E IL motivo Perché Noi deciso A Aspetto A IL Poison,
E Binomiale E Negativo Binomiale È
IL dati È inerente Quello Esso ha conta E COSÌ Noi Pensiero Quello Forse
questi Potrebbe Essere adeguata.
E COSÌ Che cosa Io sono andando A messa a fuoco SU Oggi Sono IL Significa Confronto,
IL Regressione segmentata E IL zero- gonfiato Poison
E Questo È andando A Essere per Entrambi Appena guardare A IL ECO gruppo
E Poi IL Abbinato Coppie confrontando IL controllo gruppo A IL ECO gruppo.
COSÌ IL Primo analisi ignora IL tempo variabile
E erano Appena guardare A medie.
Cosa c'è IL media proporzione Di pazienti In tuo pre, in corso, E inviare.
E Appena da IL significa, Esso È velocemente apparente E da IL grafico
Quello Nostro pre fase È decisamente inferiore di IL in corso e posta.
Noi Anche testato per il...
Perché Noi Avere piccolo campione con praticanti,
Noi fatto Aspetto A IL varianza E Noi notato Quello Noi fatto Avere UN problema
con non- pari varianza E COSÌ Noi fatto utilizzo Welch test
Invece Di IL tradizionale ANOVA
A condotta A Vedere Se Noi avevo differenze fra IL fasi E ovviamente Noi Fare.
E Poi A determinare statisticamente Quale quelli erano diverso,
Noi fatto Aspetto A IL Tutto Coppie tacchino- Kramer Test.
E Esso fatto Confermare Quello Nostro pre fase era diverso di IL in corso E inviare,
Ma IL in corso E inviare erano molto simile.
E COSÌ Questo ha dato noi Alcuni...
Questo ovviamente È indicando Quello Noi Fare Avere Alcuni differenze.
IL ECO programma È fabbricazione UN differenza.
COSÌ Questo Regressione segmentata, COME IO notato Prima,
era suggerito Perché Noi Fare Avere IL tre fasi: pre, in corso, E inviare.
E Noi erano capace...
Dott. Ramsey avevo suggerito Quello Noi utilizzo UN copione
Quello È Fatto di Davide Burnham, di Pega Analitica.
Se Voi Sono interessato In Questo copione, IL collegamento È Qui SU IL sito web,
Esso dà Voi IL codice E Esso Anche dà Voi
UN molto dettagliato descrizione da linea A linea,
Che cosa Lui È facendo In Questo codice.
E COSÌ cosa c'è accadendo Qui, Quando Noi corso IL copione,
Noi erano capace A adatto separato regressioni A IL tre diverso fasi
COME BENE COME Ottenere IL adatto,
UN R², e test IL significato Di IL pendenza.
E COSÌ Ancora, erano vedendo Questo modello Quello Noi sega con IL ANOVA.
Voi Fare Vedere Quello IL pre È decisamente inferiore di IL in corso e posta.
Purtroppo, IL pendii per Tutto Di IL tre fasi
erano non significativo.
Voi Potere Anche Vedere Quello Noi Fare Avere UN significativo quantità Di variabilità.
COSÌ dopo, cosa Noi considerato era IL fatto Quello Noi avevo due tipi...
O due categorie Di praticanti;
Noi avevo quelli Chi erano infermiera praticanti, medico assistenti;
E Poi Noi avevo IL medici.
Anche Anche se Essi erano piccolo campione dimensioni.
Noi deciso A Vedere, "Va bene, Potere Noi Vedere Alcuni Tipo Di UN segnale?"
"Che cosa È andando SU Qui?"
E Quando Noi guardato A IL infermiera praticanti Ancora,
Voi Vedere Quello comportamento Di IL pre essendo inferiore di IL in corso E IL inviare.
E Che cosa Noi notato È Quello per IL pre fase,
Noi Sono vedendo UN poco morso Di UN significato Anche Anche se Esso È 0,07,
Esso È detto Quello Là È UN segnale Qui E Noi Fare Avere qualcosa andando SU.
Purtroppo per IL in corso E inviare,
erano non vedendo Quello significato Ma Ancora Noi Sono vedendo Quello tendenza.
Cosa c'è interessante È Quando Noi guardato A IL posizioni.
E Noi notato Quello ovviamente Noi Fare non Avere...
IL pendii Sono decisamente non di significato
E Là no sembrare A Essere Qualunque differenza
se Loro sono In IL pre, in corso, O inviare.
COSÌ Esso sembra Mentre Esso Maggio non Essere UN pratico significato,
Voglio dire che Maggio non Essere UN statistico significato
Di pratico interesse È IL fatto Quello IL ECO gruppo fa sembrare A Essere
beneficiando Questo infermiera praticante, medici assistenti gruppo.
COSÌ IL Prossimo cosa Noi provato era IL Zero Inflazione Poison modello.
Noi scelto IL Poison Modello dovuto A IL fatto Quello Noi avevo conta
E Noi Anche scelto IL Zero Inflazione...
Noi fatto Entrambi IL regolare E IL Zero Inflazione
E Noi scelto IL Zero Inflazione Perché Noi fatto Avere UN quantità Di zeri
In Nostro dati.
E COSÌ Quando Noi fatto Esso,
lo farai avviso Quello Noi Fare Avere Questo lieve tendenza
Di aumento di proporzione Di Pazienti MAT nel tempo.
E guardando A il p arametro Stime, mese È significativo.
Nota Quello IL Zero Inflazione È zero.
COSÌ Se Voi Aspetto A Esso, non lo era Veramente facendo tanto per Esso
A Avere IL Zero Inflazione Ma...
Esso era Informativo per noi.
Purtroppo, Quando Noi andato A valutare IL adatto Di IL modello,
Esso divenne velocemente apparente Quello Esso era UN povero adatto.
COSÌ per esempio, Quando Noi guardato A tuo generalizzato R², suo molto Basso.
E Poi Noi Avere Questo...
Quando Noi guardato A IL effettivo contro predetto complotto,
cosa c'è accadendo È Quello
Qui Sono IL predetto valori
E Loro sono Veramente che vanno fra 0.1 E 0.4
Dove IL effettivo dati È che vanno fra zero E uno.
COSÌ cosa c'è accadendo È Quello IL dati fra Qui È Veramente spingendo Questo modello.
E COSÌ ovviamente, Che cosa Noi volevo Avere mi è piaciuto aver visto
A Avere È Di più Di IL predizioni seguente Questo linea.
Avendo disse Quello, Noi fatto Vedere Alcuni tendenze E Anche Anche se Noi no Avere Forse
UN statistico pezzo, Noi fatto Avere Alcuni pratico interpretazione.
COSÌ in movimento SU, Noi fatto Avere UN controllo gruppo.
E COSÌ Che cosa Noi fatto
È Quello Noi preso IL nove controllo fornitori
erano direttamente rispetto A IL nove ECO fornitori
E Essi erano equivalente In titolo E città.
COSÌ Noi erano provando A incontro se Essi erano UN infermiera praticante,
del medico assistente O UN medico,
E Poi Dove loro pratica principalmente era, loro primario città.
E IL pezzo Di Quello È Quello Là È UN molto diverso demografico Quando Noi andare
da IL Sud Di Nuovo Hampshire su A IL Nord Di Nuovo Hampshire.
COSÌ Noi ricercato A Fare Sicuro Quello Noi catturato Qualunque Di quelli.
COSÌ Quando Noi fatto IL Abbinato Coppie Test, Noi creato UN fiducia intervallo
per IL proporzione Di pazienti Chi avevo Qualunque MAT a IL totale numero Di pazienti.
Noi guardato A IL differenza
fra Nostro controllo E Nostro fornitori
E Noi Sapere In Quello...
Primo spento, Quando Voi Aspetto A IL fiducia, zero È non In Là.
COSÌ Noi Fare Avere UN differenza.
E Noi Nota Quello Quando Noi guardato A IL effettivo significa
Voi Avere Di tuo trattamento, ECO È circa 0,2...
Avere 0.2 proporzione Di pazienti Avere STUOIA.
E Poi per IL controllo era soltanto 0.13.
COSÌ Noi Fare Avere UN differenza di 0,07 .
COSÌ Noi Sono vedendo Quello Nostro ECO gruppo È
prescrizione STUOIA Di più frequentemente di Nostro controllo gruppo.
COSÌ IL Prossimo era A Tentativo A Portare In Quello Ancora,
Quello tempo variabile.
E COSÌ Noi guardato A IL Zero Inflazione Poison Modello
E COSÌ Che cosa Noi Vedere Qui,
COSÌ Primo spento IL ECO gruppo È In rosso
E Poi IL controllo gruppo È In blu.
COSÌ guardare A Esso graficamente, Noi Sono vedendo UN aumento In tempo.
Esso È evidente Quello IL ECO gruppo È leggermente più alto In prescrizione,
UN proporzione Di prescrizione di Nostro controllo gruppo.
Ancora guardare A IL parametri In Nostro modello, Essi Sono significativo.
Purtroppo Quando Noi mosso Ancora A valutare Nostro modello,
Noi avevo UN molto simile
risultato COME Noi fatto con Appena guardare A IL ECO,
Quale È alquanto non sorprendente In IL senso Quello Noi Sono utilizzando
IL simile dati.
E COSÌ Ancora sei guardare A tuo Generalizzato R², suo molto Basso,
E Ancora erano notando Quello Nostro effettivo contro previsto,
Nostro modello È predire probabilmente fra Ora 0,05 E 0,4,
mentre Noi erano sperando Quello Esso volevo prevedere lungo
IL allineare da zero A uno.
COSÌ riscontri.
Quindi nel complesso Noi erano capace A rilevare
IL differenza In fornitore diagnostico modelli
Prima E Dopo Essi predetto In progetto ECO.
Noi fatto Vedere UN piccolo differenza In fornitore diagnostico modelli
fra IL fornitori Quello fatto partecipare In progetto ECO
E quelli Chi fatto non.
Uno Di IL cose Quello Noi fatto non controllo SU era IL numero Di totale pazienti.
COSÌ Quello Maggio Essere qualcosa A prendere in considerazione Dopo.
E Poi Noi Anche notato Quello Là Maggio Essere UN differenza SU IL impatto Di progetto ECO
da IL diverso fornitore livello titolo.
E Noi Bisogno A Forse ulteriore scavare in Quello.
COSÌ Prossimo passi, Questo È UN in corso progetto.
Questi Sono IL Prossimo passi Quello Noi Sono considerando.
COSÌ Primo spento, Che cosa Noi volevo Piace A Fare È A includere aggiuntivo fornitori
A aumento IL misurare Di IL Banca dati.
E uno Di IL modi Quello Noi Sono guardare A facendo Quello È A includere
Alcuni Di più Di IL ECO periodi.
COSÌ Noi Fare Avere uno Quello era finitura su Questo anno.
COSÌ erano sperando A aggiungere praticanti In da Quello periodo.
E Noi Anche Maggio Volere A prendere in considerazione IL metodologia per rilevamento STUOIA
E IL medico E farmacia affermazioni dati.
Anche Noi volevo Piace A analizzare A IL pratica livello
con caso controllo studi A aiuto combattere IL piccolo campione misurare.
E Ancora, IL complessivamente obiettivo È A adatto UN adeguata modello.
COSÌ Noi ricercato A Grazie Voi per prendendo IL tempo A Ascoltare A Nostro presentazione
SU IL PATTO-MAT ECO.
Se Voi Avere Qualunque domande, Per favore contatto noi A Nostro seguente e-mail.
Godere IL riposo Di tuo conferenza.
Grazie Voi.
Grazie Voi.
