こんにちは。 感謝あなたために接合私たち今日
ために私たちのプレゼンテーションの上、
「測定変化の投薬支援処理
ために参加者の計画エコー使用する行政健康管理請求"
私たちそれは興奮したに共有どうやって私たち使用JMPとしてa鍵道具の私たちの分析的な仕事。
次滑り台、お願いします。
私の名前はエリカプランテと私午前aシニア科学的データアナリスト
での研究所ために健康ポリシーと練習
での大学の新しいハンプシャー。
私午前参加しましたに博士ミシェルカポッツォリ、シニア講師
ののデパートメントの数学と統計、
またでの大学の新しいハンプシャー。
ないミシェルまたは私もつ競合の興味に開示。
次滑り台、お願いします。
前私たち説明私たちの仕事、
私だろう好きに提供a簡単に概要の上計画エコー。
計画エコーだった設立の2003年に博士サンジーブアローラ
での大学の新しいメキシコ。
博士アローラはa医師専門化の消化器科と肝臓学。
彼だった見て忍耐と肝炎ハ死ぬで憂慮すべき料金
なぜなら彼らできるいいえアクセスお手入れ
ためにこれ治療可能疾患のaタイムリーな方法。
彼求めたに持っていくプロバイダ一緒に形状aコミュニティの練習
どこ医師と他のスペシャリストできる学びから各他の。
エコーはを"全て教える、全て学び"モデル、
とのセッションそれは頻繁中央揃えその周りa鍵問題また状態。
の大学の新しいハンプシャーローンチこれは計画エコーハブの2018年
ともっている以来生産されたa番号のエコープログラム、
含むのパートナーシップためにアカデミック臨床テレプラクティス、薬
ために中毒処理、またパクトマット。
次滑り台、お願いします。
の主要なゴールのパクトマットエコーは
に増加の番号の看護婦開業医学生
の卒業と大学院生プログラムWHO受け取る権利放棄トレーニング、
申し込みためにの放棄、と続いて処方するマット。
二次的に、の計画求めるに増加プロバイダ自己-有効性
の管理します忍耐と物質-使用障害。
のプログラム発展したa学ぶコミュニティ
それか有効a文化それか了解した中毒
としてa慢性疾患とだった準備に住所
の範囲の問題それか現れたその間のプロセスの処理。
具体的には、これプログラム集中の上全て参加者なり熟練した
と文化的に有能の処方すると治療するシュッド、
として良いとして強化容量と資質のサービス利用可能
に忍耐の彼らのコミュニティ終えた彼らのプロバイダー。
次滑り台、お願いします。
後の完了のの初めパクトマットセッション、
のチームだった興味があるの答えるいくつかの質問
だいたいのパクトマットエコー終えた請求データ分析。
しかしここですいくつかの芯情報だいたいの分析的な計画。
の分析的な期間の興味だったから2018年終えた六月2020年。
これだったに捕獲以前のデータ以降の初めパクトマットエコーセッション。
の計画だった資金提供
にの物質乱用とメンタル健康サービス管理 （サムサ)、
として部の150K 3 年許す。
のプロジェクトの主要捜査官だった博士マーシードイル。
私たちそうだった欲しいに聞くa少し質問だいたいの実際エコープログラム
とどうやって私たちそうだったできるに見るもしもプロバイダープラクティスもっていたかわった
後実際参加ののエコー。
との中心ために健康分析の情報学
での研究所ために健康ポリシーと練習でUNH.
そうだった幸運な十分にもつアクセスに健康管理、行政請求、
と入学データために商業と新しいハンプシャーメディケイドポリシー。
したがって、のチャチームだった持ってくるの中へのリサーチ計画
に収集と集計のデータ、
とUNH'sデパートメントの数学と統計だった持ってくるの
に建てるモデルと実行分析。
次滑り台、お願いします。
とこれらはそれはの質問それか私たち尋ねたとして私たちの芯リサーチ質問。
したのパクトマットエコーシリーズもつを影響
の上参加者'マット処方する練習？
とできる私たち首尾よく実行a場合/コントロール勉強の上プロバイダ
使用して行政請求データ？
次滑り台、お願いします。
いつ収集健康お手入れ請求、
私たち含まれている全てメンバー、年齢ゼロに64 WHOもっていた医学
と薬局入学のの月の興味。
パクトマット参加者自己-報告彼らの名前、タイトル、 NPI、
組織の名前と住所、と彼らの権利放棄スターテス。
私たちクロス-参照したそれかデータに対してCMSの全国プラン
とプロバイダー列挙システム、また知られているとしてのNPPESレジストリ。
ののケースのaミスマッチ間の自己-報告データ
とのNPPESレジストリ、の自己報告データだった考慮
の多くの上に日にちとだった使用済みためにの分析。
情報の上私たちのコントロールグループだった調達したそれだけからのNPPES。
次滑り台、お願いします。
と請求反射もしも一またもっとサービス行含まれている
をマット手順コードまた薬コード、
彼らそうだったまたフラグ付き
もしオピオイド関連障害診断コードだった見つかった。
医学プロバイダーそうだった選択済みとして持つ請求済みためにマットもしもで少しでも
一サービスライン含まれている彼らのNPIまた一ののマットCPTコード。
処方プロバイダそうだった選択済みとして持つ所定マット少なくとも
一薬局サービスライン含まれている彼らのNPIとしての処方者
とで少しでも一ののマットNDCコード。
の場合とコントロール人口各もっていた二ペアのデータセット。
次滑り台、お願いします。
一ペアために各保険タイプ、商業また新しいハンプシャーメディケイド。
の初め日にち含まれているそこにはのプロバイダNPIと情報、
として良いとして合計骨材に月の全てプロバイダ、
忍耐と請求。
忍耐とオピオイド-使用障害(OUD)、
忍耐とどれでも投薬助けた処理、
と忍耐と両方ウードとマット。
の2番データセット提供されたの同じデータセットとしての初めデータ設定...
同じデータとしての初めデータ設定、と集計
でのメンバー人口統計レベル、
そのようなとして年、カテゴリー、郡、とセックス。
いいえ識別可能なメンバーデータだった適用にの統計学者。
今わたしは行きますに合格のプレゼンテーションに私の同僚、博士カポッツォリ。
感謝あなた、エリカ。
一度私たち入手のデータ。
のデータだった実際分析したにレベッカL.公園。
彼女だったa UNHマスターの学生下の監督の自分自身
と博士フィリップラムジー。
私たち受け取ったの三つデータセット。
一だったの開業医人口統計そのようなとして名前、
全国プロバイダー識別子、タイトル、練習住所。
の他の二そうだったの請求データセット。
一ためにのメディケイドと一ためにの商業。
それでのオリジナルデータだった非常に大きい
ために両方の商業とためにメディケイド
ために各開業医、それ追跡された各の彼らのマット忍耐'歴史
以上の勉強期間。
それでのオリジナル考えだった試すに...
使用彼らのパターンの行動の彼らの忍耐以上時間。
とても素早く、それなりました見かけ上それかこれアプローチだったa少し少し問題のある
とまた私たち走ったの中へいくつかのプライバシー法律のしようとしているに作るもちろん
それか全て識別マーカーそうだったいいえ利用可能。
それで何私たちしただった私たち研ぎ澄まされたの
の上いくつかののの変数ためにの人口統計。
それで私たち研ぎ澄まされたのの上の全国プロバイダー識別子、
彼らのタイトル、との街の彼らの練習。
とそれからからの請求データ、私たち集中のの上の月と年。
それでこれトラック何月と年
それか私たちそうだった見ているで。
の段階ののプログラムだったの前、
それでこれはプレ前エコー、
進行中はその間エコー、ポストは明らかに後エコー。
それでそれから私たち集約されたのデータとそれでその代わりの見ているで
毎日独身訪問、何私たち見えたでそうだった月
と私たち見えたで忍耐強い合計。
それでの初め、私たち明らかに見えたでだったの番号の忍耐合計
ためにそれか開業医その間それか月、
の番号の忍耐とオピオイド-Uせ障害、
の番号の忍耐WHOもっていたどれでもマット、
の番号の忍耐とウードWHOもっていたどれでもマット。
さらに遠く、いつ見ているでのメディケイド
対の商業お手入れ、その間の探索的な分析、
それなりました見かけ上それか私たちそうだった行きますに必要に集中のの上のメディケイドデータ
期限にの低い忍耐強い数字のの商業お手入れ。
それでここために例、いつ私たちそうだった見ているでそれ、
それなりました見かけ上;
それでの上平均彼らもっていた一忍耐強いあたり月と任意のマット。
とそれで何私たちそうだったやっているだったありますa多くのまばらなデータここ
とそれだったただいいえ助けになるにしようとしているにフィットモデル。
それで私たち集中のの上のメディケイドデータ。
さらに遠く、私たち最初はもっていた20プロバイダー、
どれの私たちもっていたに減らす下に九プロバイダー。
との理由であることはそれかいくつかのののプロバイダ
もっていたそれも多くの月のないデータ。
いくつかのの彼ら、私たちもっていたに排除
なぜならの多数のの月、彼らしませんでしたもつどれでも忍耐WHOもっていたマット。
とそれからさらに遠く、として私たち始めましたにフィットのモデル、
それなりました見かけ上それか私たちまた必要a最小の10合計忍耐あたり月。
それで私たちした終わり上とaとても小さいサンプルサイズ
よりも私たちもっていた元は考え私たちだろうもつ。
の他のピース、として私たちそうだった探検するのデータ、
使用していくつかのののツールそれかジョン提供し、
私たち気がついたそれかの九開業医もっていたの上平均の番号の忍耐
また番号の合計忍耐違いました。
それでために例、彼らできるもつ、
私考えそれだった間a合計範囲の一に161忍耐。
それで間それかとそれから見ているでの傾向以上時間、
それで私たち見えたでの平均番号の忍耐合計
ととしてあなた知らせこれ、の青ライン、
あなた知らせそれかただの全般的ありますを増加の忍耐以上時間。
私たちまた見えたでの平均番号の忍耐
とのオピオイド使用 D等号
とそれらのWHOもっていたどれでもマット、およびそれらのWHOそうだった診断された
とウードともっていたどれでもマット。
ともしもあなた知らせ、全て四もつa似ている傾向のを増加している傾向。
それでに戦闘それか、なぜなら何私たち欲しいに知るは、
は開業医増加している彼らの処方？
いいえそれか彼らそれは持つもっと患者で以上時間、
私たち正規化されたのデータに作成a新しい変数。
それで何私たち作成しただったの割合の忍耐
WHOもっていたどれでもマットの比較にの合計番号の忍耐。
との理由それか私たちした使用の忍耐WHOもっていた任意のマット
によるものであるにの事実それかa診断のをウードするもつa特定汚名。
とそれで私たち感じたそれかそれだろうなれより良いに見てでどれでもマット。
それで分析考慮事項。
からの始まり私たち知っていたそれか私たちもっていた
a小さいサンプルサイズの開業医、それだけ九。
の他のものそれかなりました見かけ上
終えたa多くののグラフィカル表現ののデータ
だったそれか私たちもっていたa多くのノイズ。
とそれでの取るこれの中へ考慮、
私たち決めたに試みいくつかの違うアプローチします。
の初めアプローチだった基本的、あなたの意味比較：
ANOVA と一致ペア。
それから私たち考えだいたいもたらすのそれか時間変数。
とそれで私たちした見てで彼らのいくつかの違う方法、
からただ単純線形回帰、からの始まり。
私たちした検討構造的方程式モデル。
博士ローラカストロ-シロからJMPもっていた来てに一の博士ラムジーのクラス
と与えられた話の上これらはモデル。
それで元は、いつ...
私たちそうだった見ているでのデータ、私たち考えそれかこれらはモデル
そうかもしれないなれ適切な。
しかしそれなりました見かけ上素早くなぜならのの困難それか私たちもっていた
それか彼らただそうだったいいえ働くために私たち。
それでの次、私たち働いたとセグメント化された回帰。
それかだった選ばれた
なぜならのいくつかの前仕事と請求データ、
それだった持ってくる上それか多分のセグメント化された回帰だろう仕事良い
なぜなら私たちもっていたデータそれかだった見ているで前と役職。
それで私たち考えそれかと私たちの事前、進行中、事後、
それか多分のセグメント化された回帰だろうなれ適切な。
私たちまた見えたで指数関数的回帰と物流回帰。
私たちまた見えたで彼らの一般化された回帰モデル
と含むただの通常とそれからゼロ-膨らんだポアソン、
二項、とネガティブ二項モデル。
との理由なぜ私たち決めたに見てでのポアソン、
と二項とネガティブ二項は
のデータは固有それかそれもっている数えますとそれで私たち考えそれか多分
これらはそうかもしれないなれ適切な。
とそれで何わたしは行きますに集中の上今日それはの意味比較、
のセグメント化された回帰とのゼロ-膨らんだポアソン
とこれは行きますになれために両方ただ見ているでのエコーグループ
とそれからのマッチしたペア比較するのコントロールグループにのエコーグループ。
それでの初め分析無視しますの時間変数
とそうだったただ見ているで平均。
なにの平均割合の忍耐のあなたの前、進行中、と役職。
とただからの意味、それは素早く見かけ上とからのグラフ
それか私たちの前段階は絶対低いよりもの進行中と投稿します。
私たちまたのためにテストされた...
なぜなら私たちもつ小さいサンプルと開業医、
私たちした見てでの分散と私たち了解しましたそれか私たちしたもつを問題
と非同等分散とそれで私たちした使用ウェルチテスト
その代わりのの伝統的分散分析
に行為に見るもしも私たちもっていた違い間のフェーズと明らかに私たちする。
とそれからに決定統計的にどれのものそうだった違う、
私たちした見てでの全てペアテューキークレイマーテスト。
とそれした確認それか私たちの前段階だった違うよりもの進行中と役職、
しかしの進行中と役職そうだったとても似ている。
とそれでこれ与えた私たちいくつかの...
これ明らかには示すそれか私たちするもついくつかの違い。
のエコープログラムは作るa違い。
それでこれセグメント化された回帰、として私了解しました前、
だった提案されたなぜなら私たちするもつの三つフェーズ:前、進行中、と役職。
と私たちそうだったできる...
博士ラムジーもっていた提案されたそれか私たち使用a脚本
それかは終わりにデビッドバーナム、にペガ分析。
もしもあなたそれは興味があるのこれ脚本、のリンクはここの上のWebサイト、
それ与えるあなたのコードとそれまた与えるあなた
aとても詳細な説明からラインにライン、
何彼はやっているのこれコード。
とそれでなにハプニングここ、いつ私たち走ったの脚本、
私たちそうだったできるにフィット別回帰にの三つ違うフェーズ
として良いとして得るのフィット、
をR²、およびテストの意義ののスロープ。
とそれでまた、そうだった見てこれパターンそれか私たち見たとの分散分析。
あなたする見るそれかの前は絶対低いよりもの進行中と投稿します。
不幸にも、の斜面ために全てのの三つフェーズ
そうだったいいえ重要。
あなたできるまた見るそれか私たちするもつa重要額の変動性。
それで次に、何私たち考慮だったの事実それか私たちもっていた二種類...
また二カテゴリーの開業医;
私たちもっていたそれらのWHOそうだった看護婦開業医、医師アシスタント;
とそれから私たちもっていたの医師。
平けれど彼らそうだった小さいサンプルサイズ。
私たち決めたに見る、 "わかった、できる私たち見るいくつかの親切のa信号？"
"何は行きますの上ここ？"
といつ私たち見えたでの看護婦開業医また、
あなた見るそれか行動のの前であること低いよりもの進行中との役職。
と何私たち了解しましたはそれかためにの前段階、
私たちそれは見てa少し少しのa意義平けれどそれは0.07、
それは言ってそれかそこにははa信号ここと私たちするもつ何か行きますの上。
不幸にもためにの進行中と役職、
そうだったいいえ見てそれか意義しかしまた私たちそれは見てそれか傾向。
なに面白いはいつ私たち見えたでのポジション。
と私たち了解しましたそれか明らかに私たちするいいえもつ...
の斜面それは絶対ではない意義
とそこにはしません思われるになれどれでも違い
どうにか彼らはのの前、進行中、また役職。
それでそれらしいその間それ5月いいえなれa実用的意義、
私は真剣です5月いいえなれa統計意義
の実用的興味はの事実それかのエコーグループする思われるになれ
恩恵を受けるこれ看護婦開業医、医師アシスタントグループ。
それでの次もの私たち試しただったのゼロインフレーションポアソンモデル。
私たち選んだのポアソンモデル期限にの事実それか私たちもっていた数えます
と私たちまた選んだのゼロインフレーション...
私たちした両方の通常とのゼロインフレーション
と私たち選んだのゼロインフレーションなぜなら私たちしたもつa多くのゼロ
の私たちのデータ。
とそれでいつ私たちしたそれ、
あなたは知らせそれか私たちするもつこれわずかな傾向
のの増加割合の経時的なMAT患者。
そして見ているでPパラメーター見積り、月は重要。
ノートそれかのゼロインフレはゼロ。
それでもしもあなた見てでそれ、そうではなかった本当やっている多くのためにそれ
にもつのゼロインフレしかし...
それだった有益なために私たち。
不幸にも、いつ私たち行ったに評価のフィットののモデル、
それなりました素早く見かけ上それかそれだったa貧しいフィット。
それでために例、いつ私たち見えたであなたの一般化されたR²、これはとても低い。
とそれから私たちもつこれ...
いつ私たち見えたでの実際対予測したプロット、
なにハプニングはそれか
ここそれはの予測した値
と彼らは本当範囲間0.1と0.4
どこの実際データは範囲間ゼロと一。
それでなにハプニングはそれかのデータ間ここは本当押すこれモデル。
とそれで明らかに、何私たちだろうもつ見たかった
にもつはもっとのの予測続くこれライン。
持つ言ったそれか、私たちした見るいくつかのトレンドと平けれど私たちしませんでしたもつ多分
a統計ピース、私たちしたもついくつかの実用的解釈。
それで動くの上、私たちしたもつaコントロールグループ。
とそれで何私たちした
はそれか私たち取ったの九コントロールプロバイダー
そうだった直接比較したにの九エコープロバイダー
と彼らそうだった同等のタイトルと街。
それで私たちそうだったしようとしているにマッチどうにか彼らそうだったa看護婦開業医、
医師のアシスタントまたa医師、
とそれからどこ彼らの練習主にだった、彼らの主要な街。
とのピースのそれかはそれかそこにははaとても違う人口統計いつ私たち行く
からの南の新しいハンプシャー上にの北の新しいハンプシャー。
それで私たち欲しかったに作るもちろんそれか私たち捕獲されたどれでものそれらの。
それでいつ私たちしたのマッチしたペアテスト、私たち作成したa自信間隔
ためにの割合の忍耐WHOもっていたどれでもマットへの合計番号の忍耐。
私たち見えたでの違い
間私たちのコントロールと私たちのプロバイダー
と私たち知るのそれか...
初めオフ、いつあなた見てでの自信、ゼロはいいえのそこには。
それで私たちするもつa違い。
と私たちノートそれかいつ私たち見えたでの実際意味
あなたもつだいたいあなたの処理、エコーは約0.2...
持っている 0.2割合の忍耐もつマット。
とそれからためにのコントロールだったそれだけ0.13。
それで私たちするもつa違い0.07の.
それで私たちそれは見てそれか私たちのエコーグループは
処方するマットもっと頻繁によりも私たちのコントロールグループ。
それでの次だったに試すに持っていくのそれかまた、
それか時間変数。
とそれで私たち見えたでのゼロインフレポアソンモデル
とそれで何私たち見るここ、
それで初めオフのエコーグループはの赤
とそれからのコントロールグループはの青。
それで見ているでそれグラフィカルに、私たちそれは見てを増加の時間。
それは明らかそれかのエコーグループは少しより高いの処方、
a割合の処方するよりも私たちのコントロールグループ。
また見ているでのパラメーターの私たちのモデル、彼らそれは重要。
不幸にもいつ私たち移動したまたに評価私たちのモデル、
私たちもっていたaとても似ている
結果として私たちしたとただ見ているでのエコー、
どれのは幾分いいえ驚くべきのの検出それか私たちそれは使用して
の似ているデータ。
とそれでまたあなたは見ているであなたの一般化されたR²、これはとても低い、
とまたそうだった注意するそれか私たちの実際対予測、
私たちのモデルは予測するおそらく間今0.05と0.4、
一方私たちそうだった希望それかそれだろう予測する平行
の範囲からゼロに一。
それで所見。
全体的に私たちそうだったできるに探知
の違いのプロバイダー診断パターン
前と後彼ら予測したの計画エコー。
私たちした見るa小さい違いのプロバイダー診断パターン
間のプロバイダーそれかした参加の計画エコー
とそれらのWHOしたいいえ。
一ののものそれか私たちしたいいえコントロールの上だったの番号の合計忍耐。
それでそれか5月なれ何かに検討後で。
とそれから私たちまた了解しましたそれかそこには5月なれa違いの上の影響の計画エコー
からの違うプロバイダレベルタイトル。
と私たち必要に多分さらに遠く掘り下げるの中へそれか。
それで次ステップ、これはを進行中計画。
これらはそれはの次ステップそれか私たちそれは検討中。
それで初めオフ、何私たちだろう好きにするはに含む追加プロバイダ
に増加のサイズののデータベース。
と一のの方法それか私たちそれは見ているでやっているそれかはに含む
いくつかのもっとののエコーピリオド。
それで私たちするもつ一それかだった仕上げ上これ年。
それでそうだった希望に追加開業医のからそれか期間。
と私たちまた5月欲しいに検討の方法論ために検出マット
との医学と薬局請求データ。
また私たちだろう好きに分析するでの練習レベル
と場合コントロール研究にヘルプ戦闘の小さいサンプルサイズ。
とまた、の全体ゴールはにフィットを適切なモデル。
それで私たち欲しかったに感謝あなたために取るの時間に聞くに私たちのプレゼンテーション
の上のパクトマットエコー。
もしもあなたもつどれでも質問、お願いしますコンタクト私たちで私たちの続くメール。
楽しみの休みのあなたの会議。
感謝あなた。
感謝あなた。
