Ciao. Grazie Voi per incontro noi Oggi
per Nostro presentazione SU,
"Misurazione Modifica In Somministrazione di farmaci assistita Trattamento
per Partecipanti In progetto ECO Utilizzando Amministrativo Assistenza sanitaria Affermazioni"
Noi Sono eccitato A condividere Come Noi utilizzo JMP COME a chiave attrezzo In Nostro analitico lavoro.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Mio nome È Erica piante E I Sono a senior scientifico dati analista
A IL Istituto per Salute Politica E Pratica
A IL Università Di Nuovo Hampshire
I Sono partecipato di Dott. Michelle Capozzoli, Programma Docente
In IL Dipartimento Di Matematica E Statistica,
Anche A IL Università Di Nuovo Hampshire
Nessuno dei due Michelle né I Avere conflitti Di interesse A rivelare.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Prima Noi descrivere Nostro lavoro,
I volevo Piace A fornire a breve panoramica SU Progetto ECO.
Progetto ECO era fondato In 2003 di Dott. Sanjeev Arora
A IL Università Di Nuovo Messico.
Dott. Arora È a Medico specializzazione In Gastroenterologia E Epatologia.
Lui era vedere pazienti con Epatite C IL A allarmante tassi
Perché Essi Potevo non accesso cura
per Questo trattabile malattia In a tempestivo maniera.
Lui cercato A Portare fornitori insieme A modulo a comunità Di pratica
Dove medici E altro specialisti Potere Imparare da ogni altro.
ECO È UN "Tutto insegnare, Tutto Imparare" modello,
E IL sessioni Sono Spesso centro in giro a chiave problema O condizione.
IL Università Di Nuovo Hampshire lanciato suo progetto ECO centro In 2018
E ha Da prodotto a numero Di ECO programmi,
Tra cui IL La questione per Accademico Clinico Telepratica, Farmaci
per Dipendenza Trattamento, O PACT-MAT.
Prossimo diapositiva, Per favore.
IL primario obiettivo Di PACT-MAT ECO È
A aumento IL numero Di infermiera professionista studenti
In laureato E post-laurea programmi Chi ricevere rinuncia formazione,
fare domanda a per IL rinuncia, E successivamente prescrivere INSIEME A.
In secondo luogo, IL progetto cerca A aumento fornitore se stesso- efficacia
In gestione pazienti con Sostanza- utilizzo Disturbo.
IL programma sviluppato a apprendimento comunità
Quello abilitato a cultura Quello inteso dipendenza
COME a cronico malattia E era preparato A indirizzo
IL allineare Di problemi Quello emerso durante IL processo Di trattamento.
Nello specifico, Questo programma focalizzato SU Tutto partecipanti diventare competente
E culturalmente competente In prescrizione E classificazione SUD,
COME BENE COME migliorare capacità E qualità Di cucine disponibile
A pazienti In loro comunità Attraverso loro fornitori.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Dopo IL completamento Di IL Primo PACT-MAT sessione,
IL squadra era interessato In rispondere Alcuni domande
Di IL PACT-MAT ECO Attraverso Affermazioni Dati Analisi.
Ma ecco Alcuni nucleo informazioni Di IL analitico progetto.
IL analitico periodo Di interesse era da 2018 Attraverso Giugno 2020.
Questo era A catturare dati precedenti a e dopo IL Primo PACT-MAT ECO sessione.
IL progetto era finanziato
di IL Sostanza Abuso E Mentale Salute Fibre Amministrazione ( SAMHSA),
COME parte Di 150.000 3 anni concessione.
IL del progetto principale investigatore era Dott. Marcy Doyle.
Noi erano volere A chiedere a pochi domande Di IL orso ECO programma
E Come Noi erano capace A Vedere Se fornitore pratiche avevo cambiato
Dopo In realtà partecipare In IL ECO.
E IL Centro per Salute Analisi 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 Medicaid politiche.
Perciò, IL CHA squadra era portato in IL ricerca progetto
A raccogliere E aggregato IL dati,
E dell'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 PACT-MAT ECO Serie Avere UN impatto
SU partecipanti INSIEME A prescrizione pratiche?
E Potere Noi con successo eseguire a caso/ controllare 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.
PACT-MAT partecipanti se stesso- segnalato loro nome, titoli, NPI,
dell'organizzazione nome E indirizzo, E loro rinuncia stato.
Noi attraverso- citato Quello dati contro CMS Nazionale Piano
E Fornitore Enumerazione Sistema, Anche conosciuto COME IL NPPES Registro.
In IL casi Di a non corrispondenza fra IL se stesso- segnalato dati
E IL NPPES registro, IL se stesso segnalato dati era considerato
IL maggior parte su A data E era usato per IL analisi.
Informazioni SU Nostro controllare gruppo era fonte soltanto da IL NPPPES.
Prossimo diapositiva, Per favore.
E affermazioni riflettere Se uno O Di più servizio linee incluso
UN INSIEME A procedura codice O farmaco codice,
Essi erano Anche segnalato
se un Correlato agli oppioidi Disturbo diagnosi codice era trovato.
Medico fornitori erano selezionato COME avendo fatturato per INSIEME A Se A meno
uno servizio linea incluso loro NPI O uno Di IL INSIEME A CPT codici.
Prescrivere fornitori erano selezionato COME avendo prescritto INSIEME A se almeno
uno farmacia servizio linea incluso loro NPI COME IL prescrittore
E A meno uno Di IL INSIEME A NDC codici.
IL caso E controllare popolazioni ogni avevo due coppie Di set di dati.
Prossimo diapositiva, Per favore.
Uno paio per ogni assicurazione tipo, commerciale O Nuovo Hampshire Medicaid.
IL Primo data incluso Là IL fornitori NPI E informazioni,
COME BENE COME totale aggregati di mese Di Tutto fornitori,
pazienti E affermazioni.
pazienti con Oppioide- Utilizzo Disturbo (VECCHIO),
pazienti con Qualunque farmaco assistito trattamento,
E pazienti con Entrambi VECCHIO E INSIEME A.
IL secondo set di dati fornito IL Stesso set di dati COME IL Primo dati impostato...
Stesso dati COME IL Primo dati impostato, con la 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 Abraham L. Park.
Lei era a UNH master studente Sotto IL supervisione Di me stessa
E Dott. Filippo Ramsey.
Noi ricevuto IL tre dati insiemi.
Uno era IL professionisti dati demografici come COME nome,
Nazionale Fornitore Identificatore, titolo, pratica indirizzo.
IL altro due erano IL affermazioni set di dati.
Uno per IL Medicaid E uno per IL commerciale.
COSÌ IL originale dati era estremamente grande
per Entrambi IL commerciale E per Medicaid
per ogni professionista, Esso tracciato ogni Di loro INSIEME A 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 a poco morso problematico
E Anche Noi corso in Alcuni privacy legislazione In provando A Fare Sicuro
Quello Tutto identificare marcatori erano non disponibile.
COSÌ Che cosa Noi fatto era Noi affilato In
SU parecchi Di IL variabili per IL dati demografici.
COSÌ Noi affilato In SU IL Nazionale Fornitore Identificatore,
loro titolo, E IL città Di loro pratica.
E Poi da IL affermazioni dati, Noi focalizzato In SU IL mese E anno.
COSÌ Questo tracce 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, Posta è ovviamente Dopo ECO.
COSÌ Poi Noi aggregato IL dati E COSÌ Invece Di guardare A
ogni separare visita, Che cosa Noi ha guardato A erano mesi
E Noi ha guardato A paziente totali.
COSÌ IL Primo, Noi ovviamente ha guardato A era IL numero Di pazienti totale
per Quello professionista durante Quello mese,
IL numero Di pazienti con Oppioidi-U con Disturbo,
IL numero Di pazienti Chi avevo Qualunque INSIEME A,
IL numero Di pazienti con VECCHIO Chi avevo Qualunque INSIEME A.
Ulteriore, Quando guardare A IL Medicaid
rapporto IL commerciale cura, durante IL esplorativo analisi,
Esso divenne apparente Quello Noi erano andando A Bisogno A messa a fuoco In SU IL Medicaid 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 MAT.
E COSÌ Che cosa Noi erano facendo era c'è a quantità Di scarso dati Qui
E Esso era Appena non favorevole A provando A adatto modelli.
COSÌ Noi focalizzato In SU IL Medicaid dati.
Ulteriore, Noi insieme 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 non l'ha fatto Avere Qualunque pazienti Chi avevo INSIEME A.
E Poi ulteriore, COME Noi iniziato A adatto IL modelli,
Esso divenne apparente Quello Noi Anche necessario a minimo Di 10 totale pazienti per mese.
COSÌ Noi fatto FINE su con a molto più piccolo campione misurare
di Noi avevo originariamente Pensiero Noi volevo Avere.
IL altro pezzo, COME Noi erano Esplorare IL dati,
utilizzando Alcuni Di IL utensili Quello Giovanni fornisce,
Noi salutare Quello IL nove professionisti avevo SU media IL numero Di pazienti
O numero Di totale pazienti differivano.
COSÌ per esempio, Essi Potevo Avere,
I pensare Esso era fra a totale allineare Di uno A 161 pazienti.
COSÌ fra Quello E Poi guardare A IL tendenza Sopra tempo,
COSÌ Noi ha 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 ha 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 VECCHIO E avevo Qualunque INSIEME A.
E Se Voi avviso, Tutto quattro Avere a simile tendenza Di UN crescente tendenza.
COSÌ A combattere Quello, Perché Che cosa Noi Volere A Sapere È,
sono i professionisti crescente loro prescrivere?
Non Quello Essi Sono avendo Di più nei pazienti Sopra tempo,
Noi normalizzato IL dati di scrivere a nuovo variabile.
COSÌ Che cosa Noi creato era IL proporzione Di pazienti
Chi avevo Qualunque INSIEME A In confronto A IL totale numero Di pazienti.
E IL motivo Quello Noi fatto utilizzo IL pazienti Chi avevo qualsiasi MAT
è dovuto A IL fatto Quello a diagnosi Di UN VECCHIO fa Avere a certo stigmatizzazione.
E COSÌ Noi sentito Quello Esso volevo Essere Meglio A Aspetto A Qualunque INSIEME A.
COSÌ Analisi Considerazioni.
Da IL inizio Noi sapevo Quello Noi avevo
a piccolo campione misurare Di professionisti, soltanto nove.
IL altro cosa Quello divenne apparente
Attraverso a quantità Di IL grafico rappresentazioni Di IL dati
era Quello Noi avevo a 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 abbinamenti 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 considerare Strutturale Equazione Modelli.
Dott. Rosa Castro- Shiloh da JMP avevo Venire A uno Di Dott. Le lezioni di Ramsey
E dato un discorso SU questi modelli.
COSÌ originariamente, Quando...
Noi erano guardare A IL dati, Noi Pensiero Quello questi modelli
Potrebbe Essere corretto.
Ma Esso divenne apparente velocemente Perché Di IL 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 prima, durante e dopo,
Quello Forse IL Regressione segmentata volevo Essere corretto.
Noi Anche ha guardato A Esponenziale Regressione E Logistica Regressione.
Noi Anche ha guardato A loro Generalizzato Regressione Modelli
E Tra cui Appena IL regolare E Poi zero- gonfiato Poisson,
Binomiale, E Negativo Binomiale Modelli.
E IL motivo Perché Noi deciso A Aspetto A IL Poisson,
E Binomiale E Negativo Binomiale È
IL dati È non idoneo Quello Esso ha conteggi E COSÌ Noi Pensiero Quello Forse
questi Potrebbe Essere corretto.
E COSÌ Che cosa Io sono andando A messa a fuoco SU Oggi Sono IL Significa Confronto,
IL Regressione segmentata E IL zero- gonfiato Veleno
E Questo È andando A Essere per Entrambi Appena guardare A IL ECO gruppo
E Poi IL Corrispondenza Coppie confronto IL controllare gruppo A IL ECO gruppo.
COSÌ IL Primo analisi ignora IL tempo variabile
E erano Appena guardare A medie.
Che cosa 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 postare.
Noi Anche testato per il...
Perché Noi Avere piccolo campione con professionisti,
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's 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 Turchia- 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 indicare Quello Noi Fare Avere Alcuni differenze.
IL ECO programma È fabbricazione a differenza.
COSÌ Questo Regressione segmentata, COME I 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 a script
Quello È Fatto di Davide Burnham, di Maniglia Analisi.
Se Voi Sono interessato In Questo sceneggiatura, IL collegamento È Qui SU IL sito web,
Esso dà Voi IL codice E Esso Anche dà Voi
a molto dettagliato descrizione da linea A linea,
Che cosa Lui È facendo In Questo codice.
E COSÌ che cosa è accadendo Qui, Quando Noi corso IL sceneggiatura,
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 vedere Questo modello Quello Noi sega con IL ANOVA.
Voi Fare Vedere Quello IL pre È decisamente inferiore di IL in corso e postare.
Purtroppo, IL pendii per Tutto Di IL tre fasi
erano non significativo.
Voi Potere Anche Vedere Quello Noi Fare Avere a significativo quantità Di variabilità.
COSÌ poi, cosa Noi considerato era IL fatto Quello Noi avevo due tipi...
O due categorie Di professionisti;
Noi avevo quelli Chi erano infermiera professionisti, 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 a segnale?"
"Che cosa È andando SU Qui?"
E Quando Noi ha guardato A IL infermiera professionisti 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 vedere a poco morso Di a significato Anche Anche se Esso È 0,07,
Esso È detto Quello Là È a segnale Qui E Noi Fare Avere qualcosa andando SU.
Purtroppo per IL in corso E inviare,
erano non vedere Quello significato Ma Ancora Noi Sono vedere Quello tendenza.
Che cosa è interessante È Quando Noi ha guardato A IL posizioni.
E Noi notato Quello ovviamente Noi Fare non Avere...
IL pendii Sono decisamente non di significato
E Là non lo fa sembrare A Essere Qualunque differenza
se loro sono In IL pre, in corso, O inviare.
COSÌ Esso sembra Mentre Esso Maggio non Essere a pratico significato,
Voglio dire che Maggio non Essere a carenza significato
Di pratico interesse È IL fatto Quello IL ECO gruppo fa sembrare A Essere
beneficiando Questo infermiera professionista, medici assistenti gruppo.
COSÌ IL Prossimo cosa Noi provato era IL Zero Inflazione Veleno modello.
Noi scelto IL Veleno Modello dovuto A IL fatto Quello Noi avevo conteggi
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 a quantità Di zeri
In Nostro dati.
E COSÌ Quando Noi fatto Esso,
tu avviso Quello Noi Fare Avere Questo lieve tendenza
Di aumento di proporzione Di Pazienti affetti da MAT nel corso del tempo.
E guardando A la P arametro Stime, mese È significativo.
Nota Quello IL Inflazione zero È zero.
COSÌ Se Voi Aspetto A Esso, non lo era Veramente facendo tanto per Esso
A Avere IL Inflazione zero Ma...
Esso era informativo per noi.
Purtroppo, Quando Noi andato A valutare IL adatto Di IL modello,
Esso divenne velocemente apparente Quello Esso era a povero adatto.
COSÌ per esempio, Quando Noi ha guardato A tuo generalizzato R², suo molto Basso.
E Poi Noi Avere Questo...
Quando Noi ha guardato A IL orso rapporto previsto complotto,
che cosa è accadendo È Quello
Qui Sono IL previsto valori
E loro sono Veramente Scalare fra 0,1 E 0,4
Dove IL orso dati È Scalare fra zero E uno.
COSÌ che cosa è accadendo È Quello IL dati fra Qui È Veramente spingendo Questo modello.
E COSÌ ovviamente, Che cosa Noi volevo Avere mi sarebbe piaciuto vedere
A Avere È Di più Di IL previsioni seguente Questo linea.
Avendo disse Quello, Noi fatto Vedere Alcuni tendenze E Anche Anche se Noi non l'ha fatto Avere Forse
a carenza pezzo, Noi fatto Avere Alcuni pratico interpretazione.
COSÌ trasloco SU, Noi fatto Avere a controllare gruppo.
E COSÌ Che cosa Noi fatto
È Quello Noi preso IL nove controllare fornitori
erano direttamente confrontato A IL nove ECO fornitori
E Essi erano equivalente In titolo E città.
COSÌ Noi erano provando A incontro se Essi erano a infermiera professionista,
del medico assistente O a medico,
E Poi Dove loro pratica principalmente era, loro primario città.
E IL pezzo Di Quello È Quello Là È a 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 Corrispondenza Coppie Test, Noi creato a fiducia intervallo
per IL proporzione Di pazienti Chi avevo Qualunque MAT a IL totale numero Di pazienti.
Noi ha guardato A IL differenza
fra Nostro controllare 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 a differenza.
E Noi nota Quello Quando Noi ha guardato A IL orso significa
Voi Avere Di tuo trattamento, ECO È circa 0,2...
Avere 0,2 proporzione Di pazienti Avere INSIEME A.
E Poi per IL controllare era soltanto 0,13.
COSÌ Noi Fare Avere a differenza di 0,07 .
COSÌ Noi Sono vedere Quello Nostro ECO gruppo È
prescrizione INSIEME A Di più spesso di Nostro controllare gruppo.
COSÌ IL Prossimo era A Tentativo A Portare In Quello Ancora,
Quello tempo variabile.
E COSÌ Noi ha guardato A IL Inflazione zero Veleno Modello
E COSÌ Che cosa Noi Vedere Qui,
COSÌ Primo spento IL ECO gruppo È In rosso
E Poi IL controllare gruppo È In blu.
COSÌ guardare A Esso graficamente, Noi Sono vedere UN aumento In tempo.
Esso È evidente Quello IL ECO gruppo È leggermente più alto In prescrivere,
a proporzione Di prescrizione di Nostro controllare gruppo.
Ancora guardare A IL parametri In Nostro modello, Essi Sono significativo.
Purtroppo Quando Noi mosso Ancora A valutare Nostro modello,
Noi avevo a molto simile
risultato COME Noi fatto con Appena guardare A IL ECO,
Quale È in qualche modo non sorprendente In IL senso Quello Noi Sono utilizzando
IL simile dati.
E COSÌ Ancora tu sei guardare A tuo Generalizzato R², suo molto Basso,
E Ancora erano notando Quello Nostro orso rapporto previsto,
Nostro modello È prevedere probabilmente fra Ora 0,05 E 0,4,
mentre Noi erano sperando Quello Esso volevo prevedere lungo
IL allineare da zero A uno.
COSÌ risultati.
Quindi, nel complesso Noi erano capace A Rilevare
IL differenza In fornitore diagnosi modelli
Prima E Dopo Essi previsto In progetto ECO.
Noi fatto Vedere a piccolo differenza In fornitore diagnosi modelli
fra IL fornitori Quello fatto partecipare In progetto ECO
E quelli Chi fatto non.
Uno Di IL cose Quello Noi fatto non controllare SU era IL numero Di totale pazienti.
COSÌ Quello Maggio Essere qualcosa A considerare Dopo.
E Poi Noi Anche notato Quello Là Maggio Essere a differenza SU IL impatto Di progetto ECO
da IL diverso fornitore livello titolo.
E Noi Bisogno A Forse ulteriore approfondire 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 affermare ulteriore fornitori
A aumento IL misurare Di IL database.
E uno Di IL modi Quello Noi Sono guardare A facendo Quello È A affermare
Alcuni Di più Di IL ECO periodi.
COSÌ Noi Fare Avere uno Quello era finitura su Questo anno.
COSÌ erano sperando A aggiungere professionisti In da Quello periodo.
E Noi Anche Maggio Volere A considerare IL metodologia per rilevamento INSIEME A
E IL medico E farmacia affermazioni dati.
Anche Noi volevo Piace A analizzare A IL pratica livello
con caso controllare Studi A aiuto combattere IL piccolo campione misurare.
E Ancora, IL complessivamente obiettivo È A adatto UN grafico modello.
COSÌ Noi ricercato A Grazie Voi per prendendo IL tempo A Ascoltare A Nostro presentazione
SU IL PACT-MAT ECO.
Se Voi Avere Qualunque domande, Per favore contatto noi A Nostro seguente email.
Godere IL riposo Di tuo conferenza.
Grazie Voi.
Grazie Voi.
