こんにちは。 感謝 あなた のために 接合 私たち 今日
のために 私たちの プレゼンテーション の上、
「測定する」 変化 で 薬物療法による 処理
のために 参加者 で プロジェクト エコー 使用 管理 健康管理 クレーム
私たちは は 興奮した に 共有 どうやって 私たちは 使用 JMP として a 鍵 道具 で 私たちの 分析的 仕事。
次 スライド、 お願いします。
私の 名前 は エリカ 植物 そして I 午前 a シニア 科学的な データ アナリスト
で の 研究所 のために 健康 ポリシー そして 練習する
で の 大学 の 新しい ハンプシャー。
I 午前 参加しました による 博士 ミシェル カポッツォーリ、 シニア 講師
で の 部門 の 数学 そして 統計、
また で の 大学 の 新しい ハンプシャー。
どちらでもない ミシェル または I 持っている 紛争 の 興味 に 開示する。
次 スライド、 お願いします。
前に 私たちは 説明する 私たちの 仕事、
I だろう のように に 提供する a 簡単な 概要 の上 プロジェクト エコー。
プロジェクト エコー だった 設立 で 2003 による 博士 サンジーヴ 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 で 消化器病学 そして 肝臓病学。
彼 だった 見る 患者 と 肝炎 C の で 憂慮すべき 料金
なぜなら 彼らは できた ない アクセス ケア
のために これ 治療可能 病気 で a タイムリー 態度。
彼 求めた に 持ってくる プロバイダー 一緒に に 形状 a コミュニティ の 練習する
どこ 医師 そして 他の 専門家 できる 学ぶ から それぞれ 他の。
エコー は 1 "全て 教える、 全て 学ぶ" モデル、
そして の セッション は 頻繁 中央揃え その周り a 鍵 問題 または 状態。
の 大学 の 新しい ハンプシャー 発売 その プロジェクト エコー ハブ で 2018
そして もっている 以来 生産した a 番号 の エコー プログラム、
含む の パートナーシップ のために アカデミック 臨床 遠隔医療、 薬
のために 依存症 処理、 または PACT-MAT。
次 スライド、 お願いします。
の 主要な ゴール の PACT-MAT エコー は
に 増加 の 番号 の 看護師 実践者 学生
で 卒業 そして 大学院 プログラム 誰が 受け取る 免除 トレーニング、
適用する のために の 免除、 そして その後 処方する とともに。
第二に、 の プロジェクト 求める に 増加 プロバイダー 自己- 有効性
で 管理 患者 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 有効 a 文化 それ 理解した 中毒
として a 慢性 病気 そして だった 準備した に 住所
の 範囲 の 問題 それ 出現した 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 になる 熟練した
そして 文化的に 有能な で 処方 そして 治療 南、
として 良い として 強化 容量 そして 特性 の サービス 利用可能
に 患者 で 彼らの コミュニティ を通して 彼らの プロバイダー。
次 スライド、 お願いします。
後 の 完了 の の 初め PACT-MAT セッション、
の チーム だった 興味がある で 回答 いくつかの 質問
について の PACT-MAT エコー を通して クレーム データ 分析。
しかし ここに いくつかの コア 情報 について の 分析的 プロジェクト。
の 分析的 期間 の 興味 だった から 2018 を通して 6月 2020年。
これ だった に 捕獲 以前のデータ そしてその後 の 初め PACT-MAT エコー セッション。
の プロジェクト だった 資金提供を受けた
による の 物質 乱用 そして 精神的 健康 サービス 管理 （ SAMHSA）、
として 一部 の 15万ドル、3年間 付与。
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。
私たちは だった 欲しい に 聞く a 少し 質問 について の 実際の エコー プログラム
そして どうやって 私たちは だった できる に 見る もし プロバイダー 実践 持っていた 変更しました
後 実は 参加 で の エコー。
そして の 中心 のために 健康 分析 の 情報科学
で の 研究所 のために 健康 ポリシー そして 練習する で ニューハンプシャー大学。
だった 幸運な 十分 に 持っている アクセス に 健康管理、 管理 主張、
そして 登録 データ のために コマーシャル そして 新しい ハンプシャー メディケイド 方針。
したがって、 の CHA チーム だった 持ってくる の中へ の 研究 プロジェクト
に 集める そして 集計 の データ、
そして UNHの 部門 の 数学 そして 統計 だった 持ってくる で
に 建てる モデル そして 実行する 分析。
次 スライド、 お願いします。
そして これら は の 質問 それ 私たちは 尋ねた として 私たちの コア 研究 質問。
した の PACT-MAT エコー シリーズ 持っている 1 インパクト
の上 参加者' とともに 処方 実践？
そして できる 私たちは 成功 実行する a 場合/ コントロール 勉強 の上 プロバイダー
使用 管理 主張 データ？
次 スライド、 お願いします。
いつ 収集 健康 ケア 主張、
私たちは 含まれる 全て メンバー、 年齢 ゼロ に 64 誰が 持っていた 医学
そして 薬局 登録 で の 月 の 興味。
PACT-MAT 参加者 自己- 報告された 彼らの 名前、 タイトル、 NPI、
組織の 名前 そして 住所、 そして 彼らの 免除 状態。
私たちは クロス- 参照 それ データ に対して CMSの 全国 プラン
そして 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 登録簿。
で の ケース の a ミスマッチ 間 の 自己- 報告された データ
そして の NPPES レジストリ、 の 自己 報告された データ だった 考慮された
の ほとんど 上 に 日付 そして だった 使用済み のために の 分析。
情報 の上 私たちの コントロール グループ だった 調達元 のみ から の NPPES。
次 スライド、 お願いします。
そして 主張 反映する もし 1つ または もっと サービス 線 含まれる
1 とともに 手順 コード または 薬 コード、
彼らは だった また フラグが立てられた
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 だった 選択済み として 持っている 請求された のために とともに もし で 少しでも
1つ サービス ライン 含まれる 彼らの NPI または 1つ の の とともに キャプテン コード。
処方 プロバイダー だった 選択済み として 持っている 所定 とともに 少なくとも
1つ 薬局 サービス ライン 含まれる 彼らの NPI として の 処方者
そして で 少しでも 1つ の の とともに NDC コード。
の 場合 そして コントロール 人口 それぞれ 持っていた 二 ペア の データセット。
次 スライド、 お願いします。
1つ ペア のために それぞれ 保険 タイプ、 コマーシャル または 新しい ハンプシャー メディケイド。
の 初め 日付 含まれる そこには の プロバイダー NPI そして 情報、
として 良い として 合計 集合体 による 月 の 全て プロバイダー、
患者 そして 主張。
患者 と オピオイド- 使用 障害 （古い）、
患者 と どれでも 薬 支援した 処理、
そして 患者 と 両方 古い そして とともに。
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 セット...
同じ データ として の 初め データ セット、 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、 郡、 そして セックス。
いいえ 識別可能 メンバー データ だった 適用済み に の 統計学者。
今 私は 行く に 合格 の プレゼンテーション に 私の 同僚、 博士 カポッツォーリ。
感謝 あなた、 エリカ。
一度 私たちは 得る の データ。
の データ だった 実は 分析 による レベッカ L. パーク。
彼女 だった a ニューハンプシャー大学 修士号 学生 下 の 監督 の 自分自身
そして 博士 フィリップ ラムジー。
私たちは 受け取った の 三つ データ セット。
1つ だった の 実務家 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、 練習する 住所。
の 他の 二 だった の 主張 データセット。
1つ のために の メディケイド そして 1つ のために の コマーシャル。
それで の オリジナル データ だった 非常に 大きい
のために 両方 の コマーシャル そして のために メディケイド
のために それぞれ 実践者、 それ 追跡 それぞれ の 彼らの とともに 患者' 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 患者 以上 時間。
とても 素早く、 それ になった 明らかな それ これ アプローチ だった a 少し 少し 問題のある
そして また 私たちは 走った の中へ いくつかの プライバシー 法律 で 試している に 作る もちろん
それ 全て 識別する マーカー だった ない 利用可能。
それで 何 私たちは した だった 私たちは 磨き上げた で
の上 いくつかの の の 変数 のために の 人口統計。
それで 私たちは 磨き上げた で の上 の 全国 プロバイダー 識別子、
彼らの タイトル、 そして の 市 の 彼らの 練習する。
そして それから から の 主張 データ、 私たちは 集中 で の上 の 月 そして 年。
それで これ トラック 何 月 そして 年
それ 私たちは だった 探しています で。
の 段階 の の プログラム だった の プレ、
それで これ は プレ 前に エコー、
継続中 は その間 エコー、 投稿は 明らかに 後 エコー。
それで それから 私たちは 集計 の データ そして それで その代わり の 探しています で
毎 シングル 訪問、 何 私たちは 見た で だった 数ヶ月
そして 私たちは 見た で 忍耐強い 合計。
それで の 初め、 私たちは 明らかに 見た で だった の 番号 の 患者 合計
のために それ 実践者 その間 それ 月、
の 番号 の 患者 と オピオイドU と 障害、
の 番号 の 患者 誰が 持っていた どれでも とともに、
の 番号 の 患者 と 古い 誰が 持っていた どれでも とともに。
さらに遠く、 いつ 探しています で の メディケイド
対 の コマーシャル ケア、 その間 の 探索的 分析、
それ になった 明らかな それ 私たちは だった 行く に 必要 に 集中 で の上 の メディケイド データ
期限 に の 低い 忍耐強い 数字 で の コマーシャル ケア。
それで ここ のために 例、 いつ 私たちは だった 探しています で それ、
それ になった 明らかな;
それで の上 平均 彼らは 持っていた 1つ 忍耐強い 1回あたり 月 と 任意のMAT。
そして それで 何 私たちは だった 行う だった そこには a 多く の 疎 データ ここ
そして それ だった ただ ない 好ましい に 試している に フィット モデル。
それで 私たちは 集中 で の上 の メディケイド データ。
さらに遠く、 私たちは 最初は 持っていた 20 プロバイダー、
どれの 私たちは 持っていた に 減らす 下 に 九 プロバイダー。
そして の 理由 いる は それ いくつかの の の プロバイダー
持っていた あまりにも 多くの 数ヶ月 の ない データ。
いくつかの の 彼ら、 私たちは 持っていた に なくす
なぜなら の 過半数 の の 数ヶ月、 彼らは しなかった 持っている どれでも 患者 誰が 持っていた とともに。
そして それから さらに遠く、 として 私たちは 開始 に フィット の モデル、
それ になった 明らかな それ 私たちは また 必要 a 最小 の 10 合計 患者 1回あたり 月。
それで 私たちは した 終わり 上 と a とても 小さい サンプル サイズ
よりも 私たちは 持っていた 元は 考え 私たちは だろう 持っている。
の 他の ピース、 として 私たちは だった 探索中 の データ、
使用 いくつかの の の ツール それ ジョン 提供する、
私たちは 気づいた それ の 九 実務家 持っていた の上 平均 の 番号 の 患者
または 番号 の 合計 患者 意見が異なった。
それで のために 例、 彼らは できた 持っている、
I 考える それ だった 間 a 合計 範囲 の 1つ に 161 患者。
それで 間 それ そして それから 探しています で の 傾向 以上 時間、
それで 私たちは 見た で の 平均 番号 の 患者 合計
そして として あなた 知らせ これ、 の 青 ライン、
あなた 知らせ それ ただ で 一般的な そこには 1 増加 の 患者 以上 時間。
私たちは また 見た で の 平均 番号 の 患者
と の オピオイド使用D 秩序
そして それらの 誰が 持っていた どれでも MAT、そして それらの 誰が だった 診断された
と 古い そして 持っていた どれでも とともに。
そして もし あなた 知らせ、 全て 4 持っている a 似ている 傾向 の 1 増加 傾向。
それで に 戦闘 それ、 なぜなら 何 私たちは 欲しい に 知る は、
は 実務家 増加 彼らの 処方箋？
ない それ 彼らは は 持っている もっと 患者において 以上 時間、
私たちは 正規化 の データ による 作成 a 新しい 変数。
それで 何 私たちは 作成済み だった の 割合 の 患者
誰が 持っていた どれでも とともに で 比較 に の 合計 番号 の 患者。
そして の 理由 それ 私たちは した 使用 の 患者 誰が 持っていた MAT（数学技術）
期限が に の 事実 それ a 診断 の 1 古い する 持っている a ある 偏見。
そして それで 私たちは 感じた それ それ だろう なれ より良い に 見て で どれでも とともに。
それで 分析 考慮事項。
から の 始まり 私たちは 知っていた それ 私たちは 持っていた
a 小さい サンプル サイズ の 実務家、 のみ 九。
の 他の もの それ になった 明らかな
を通して a 多く の の グラフィカル 表現 の の データ
だった それ 私たちは 持っていた a 多く の ノイズ。
そして それで で 取っている これ の中へ 考慮、
私たちは 決めた に 試み いくつかの 違う アプローチ。
の 初め アプローチ だった 基本的に、 あなたの 手段 比較：
ANOVAと対応のある ペア。
それから 私たちは 考え について もたらす で それ 時間 変数。
そして それで 私たちは した 見て で 彼ら で 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。
私たちは した 考慮する 構造 方程式 モデル。
博士 ローラ カストロ- シャイロー から JMP 持っていた 来る に 1つ の 博士 ラムジーの授業
そして 与えられた 講演 の上 これら モデル。
それで 元は、 いつ...
私たちは だった 探しています で の データ、 私たちは 考え それ これら モデル
かもしれない なれ 適切な。
しかし それ になった 明らかな 素早く なぜなら の の 困難 それ 私たちは 持っていた
それ 彼らは ただ だった ない 働く のために 私たち。
それで の 次、 私たちは 働いた と セグメント回帰。
それ だった 選ばれた
なぜなら で いくつかの 前の 仕事 と 主張 データ ,
それ だった 持ってくる 上 それ 多分 の セグメント回帰 だろう 仕事 良い
なぜなら 私たちは 持っていた データ それ だった 探しています で プレ そして 役職。
それで 私たちは 考え それ と 私たちの 事前、進行中、事後、
それ 多分 の セグメント回帰 だろう なれ 適切な。
私たちは また 見た で 指数関数的 回帰 そして 物流 回帰分析。
私たちは また 見た で 彼らの 一般化された 回帰 モデル
そして 含む ただ の 通常 そして それから ゼロ- 膨らんだ ポアソン、
二項式、 そして ネガティブ 二項式 モデル。
そして の 理由 なぜ 私たちは 決めた に 見て で の ポアソン、
そして 二項式 そして ネガティブ 二項式 は
の データ は 固有の それ それ もっている カウント そして それで 私たちは 考え それ 多分
これら かもしれない なれ 適切な。
そして それで 何 私は 行く に 集中 の上 今日 は の 手段 比較、
の セグメント回帰 そして の ゼロ- 膨らんだ ポアソン
そして これ は 行く に なれ のために 両方 ただ 探しています で の エコー グループ
そして それから の マッチしました ペア 比較 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 無視する の 時間 変数
そして だった ただ 探しています で 平均値。
何ですか の 平均 割合 の 患者 で あなたの 前、 進行中、 そして 役職。
そして ただ から の 手段、 それ は 素早く 明らかな そして から の グラフ
それ 私たちの プレ 段階 は 絶対に より低い よりも の 進行中 そして投稿する。
私たちは また 検査済み...
なぜなら 私たちは 持っている 小さい サンプル と 実務家、
私たちは した 見て で の 分散 そして 私たちは 了解しました それ 私たちは した 持っている 1 問題
と 非 等しい 分散 そして それで 私たちは 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 私たちは 持っていた 違い 間 の 段階 そして 明らかに 私たちは する。
そして それから に 決定する 統計的に どれの 1つ だった 違う、
私たちは した 見て で の 全て ペア テューキー- クレイマー テスト。
そして それ した 確認する それ 私たちの プレ 段階 だった 違う よりも の 進行中 そして 役職、
しかし の 進行中 そして 役職 だった とても 似ている。
そして 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 私たちは する 持っている 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 セグメント回帰、 として I 了解しました 前に、
だった 提案 なぜなら 私たちは する 持っている の 三つ 段階: 前、 進行中、 そして 役職。
そして 私たちは だった できる...
博士 ラムジー 持っていた 提案 それ 私たちは 使用 a スクリプト
それ は 終わり による デビッド バーナム、 による ハンドル 分析。
もし あなた は 興味がある で これ スクリプト、 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 そして それ また 与える あなた
a とても 詳細 説明 から ライン に ライン、
何 彼 は 行う で これ コード。
そして それで 何ですか ハプニング ここ、 いつ 私たちは 走った の スクリプト、
私たちは だった できる に フィット 別 回帰 に の 三つ 違う 段階
として 良い として 得る の フィット、
1 R²、 テスト の 意義 の の スロープ。
そして それで また、 だった 見る これ パターン それ 私たちは 見た と の 分散分析。
あなた する 見る それ の プレ は 絶対に より低い よりも の 進行中 そして投稿する。
残念ながら、 の 斜面 のために 全て の の 三つ 段階
だった ない 重要な。
あなた できる また 見る それ 私たちは する 持っている a 重要な 額 の 変動性。
それで 次に、 私たちは 考慮された だった の 事実 それ 私たちは 持っていた 二 種類...
または 二 カテゴリ の 実務家;
私たちは 持っていた それらの 誰が だった 看護師 実務家、 医師 アシスタント;
そして それから 私たちは 持っていた の 医師たち。
平 けれど 彼らは だった 小さい サンプル サイズ。
私たちは 決めた に 見る、 "わかった、 できる 私たちは 見る いくつかの 親切 の a 信号？"
"何 は 行く の上 ここ？"
そして いつ 私たちは 見た で の 看護師 実務家 また、
あなた 見る それ 行動 の の プレ いる より低い よりも の 進行中 そして の 役職。
そして 何 私たちは 了解しました は それ のために の プレ 段階、
私たちは は 見る a 少し 少し の a 意義 平 けれど それ は 0.07、
それ は 言う それ そこには は a 信号 ここ そして 私たちは する 持っている 何か 行く の上。
残念ながら のために の 進行中 そして 役職、
だった ない 見る それ 意義 しかし また 私たちは は 見る それ 傾向。
何ですか 面白い は いつ 私たちは 見た で の 役職。
そして 私たちは 了解しました それ 明らかに 私たちは する ない 持っている...
の 斜面 は 絶対に のではない 意義
そして そこには しない 思われる に なれ どれでも 違い
かどうか 彼らは で の 前、 進行中、 または 役職。
それで それ どうやら その間 それ 5月 ない なれ a 実用的 意義、
私は真剣です 5月 ない なれ a 統計 意義
の 実用的 興味 は の 事実 それ の エコー グループ する 思われる に なれ
利益を得る これ 看護師 実践者、 医師 アシスタント グループ。
それで の 次 もの 私たちは 試してみた だった の ゼロ インフレーション ポアソン モデル。
私たちは 選んだ の ポアソン モデル 期限 に の 事実 それ 私たちは 持っていた カウント
そして 私たちは また 選んだ の ゼロ インフレーション...
私たちは した 両方 の 通常 そして の ゼロ インフレーション
そして 私たちは 選んだ の ゼロ インフレーション なぜなら 私たちは した 持っている a 多く の ゼロ
で 私たちの データ。
そして それで いつ 私たちは した それ、
あなたは 知らせ それ 私たちは する 持っている これ わずかな 傾向
の 増加 割合 の MAT治療を受けた患者の経過。
そして見てみると で P パラメータ 推定値、 月 は 重要な。
注記 それ の ゼロインフレ は ゼロ。
それで もし あなた 見て で それ、 そうではなかった 本当に 行う 多くの のために それ
に 持っている の ゼロインフレ しかし...
それ だった 有益な情報 のために 私たち。
残念ながら、 いつ 私たちは 行った に 評価する の フィット の の モデル、
それ になった 素早く 明らかな それ それ だった a 貧しい フィット。
それで のために 例、 いつ 私たちは 見た で あなたの 一般化された R²、 その とても 低い。
そして それから 私たちは 持っている これ...
いつ 私たちは 見た で の 実際の 対 予測 プロット、
何ですか ハプニング は それ
ここ は の 予測 値
そして 彼らは 本当に 範囲 間 0.1 そして 0.4
どこ の 実際の データ は 範囲 間 ゼロ そして 1つ。
それで 何ですか ハプニング は それ の データ 間 ここ は 本当に 押す これ モデル。
そして それで 明らかに、 何 私たちは だろう 持っている 見たかった
に 持っている は もっと の の 予測 続く これ ライン。
持つ 言った それ、 私たちは した 見る いくつかの トレンド そして 平 けれど 私たちは しなかった 持っている 多分
a 統計 ピース、 私たちは した 持っている いくつかの 実用的 解釈。
それで 引っ越し の上、 私たちは した 持っている a コントロール グループ。
そして それで 何 私たちは した
は それ 私たちは 取った の 九 コントロール プロバイダー
だった 直接 比較 に の 九 エコー プロバイダー
そして 彼らは だった 同等 で タイトル そして 市。
それで 私たちは だった 試している に マッチ かどうか 彼らは だった a 看護師 実践者、
医師の アシスタント または a 医師、
そして それから どこ 彼らの 練習する 主に だった、 彼らの 主要な 市。
そして の ピース の それ は それ そこには は a とても 違う 人口統計 いつ 私たちは 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 私たちは 指名手配 に 作る もちろん それ 私たちは 捕獲された どれでも の それらの。
それで いつ 私たちは した の マッチしました ペア テスト、 私たちは 作成済み a 自信 間隔
のために の 割合 の 患者 誰が 持っていた どれでも MATへ の 合計 番号 の 患者。
私たちは 見た で の 違い
間 私たちの コントロール そして 私たちの プロバイダー
そして 私たちは 知る で それ...
初め オフ、 いつ あなた 見て で の 自信、 ゼロ は ない で そこには。
それで 私たちは する 持っている a 違い。
そして 私たちは 注記 それ いつ 私たちは 見た で の 実際の 手段
あなた 持っている について あなたの 処理、 エコー は 約0.2...
0.2 割合 の 患者 持っている とともに。
そして それから のために の コントロール だった のみ 0.13。
それで 私たちは する 持っている a 違い 0.07 .
それで 私たちは は 見る それ 私たちの エコー グループ は
処方 とともに 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 持ってくる で それ また、
それ 時間 変数。
そして それで 私たちは 見た で の ゼロインフレ ポアソン モデル
そして それで 何 私たちは 見る ここ、
それで 初め オフ の エコー グループ は で 赤
そして それから の コントロール グループ は で 青。
それで 探しています で それ 図解すると、 私たちは は 見る 1 増加 で 時間。
それ は 明らか それ の エコー グループ は わずかに より高い で 処方、
a 割合 の 処方 よりも 私たちの コントロール グループ。
また 探しています で の パラメータ で 私たちの モデル、 彼らは は 重要な。
残念ながら いつ 私たちは 移動しました また に 評価 私たちの モデル、
私たちは 持っていた a とても 似ている
結果 として 私たちは した と ただ 探しています で の エコー、
どれの は 幾分 ない 驚くべき で の センス それ 私たちは は 使用
の 似ている データ。
そして それで また あなたは 探しています で あなたの 一般化された R²、 その とても 低い、
そして また だった 注目 それ 私たちの 実際の 対 予測、
私たちの モデル は 予測する おそらく 間 今 0.05 そして 0.4、
一方 私たちは だった 希望 それ それ だろう 予測する 平行
の 範囲 から ゼロ に 1つ。
それで 調査結果。
全体的に見て 私たちは だった できる に 検出する
の 違い で プロバイダー 診断 パターン
前に そして 後 彼らは 予測 で プロジェクト エコー。
私たちは した 見る a 小さい 違い で プロバイダー 診断 パターン
間 の プロバイダー それ した 参加する で プロジェクト エコー
そして それらの 誰が した ない。
1つ の の もの それ 私たちは した ない コントロール の上 だった の 番号 の 合計 患者。
それで それ 5月 なれ 何か に 考慮する 後で。
そして それから 私たちは また 了解しました それ そこには 5月 なれ a 違い の上 の インパクト の プロジェクト エコー
から の 違う プロバイダー レベル タイトル。
そして 私たちは 必要 に 多分 さらに遠く 掘り下げる の中へ それ。
それで 次 ステップ、 これ は 1 進行中 プロジェクト。
これら は の 次 手順 それ 私たちは は 検討中。
それで 初め オフ、 何 私たちは だろう のように に する は に 含む 追加 プロバイダー
に 増加 の サイズ の の データベース。
そして 1つ の の 方法 それ 私たちは は 探しています で 行う それ は に 含む
いくつかの もっと の の エコー 期間。
それで 私たちは する 持っている 1つ それ だった 仕上げ 上 これ 年。
それで だった 希望 に 追加 実務家 で から それ 期間。
そして 私たちは また 5月 欲しい に 考慮する の 方法論 のために 検出 とともに
そして の 医学 そして 薬局 主張 データ。
また 私たちは だろう のように に 分析する で の 練習する 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。
そして また、 の 全体 ゴール は に フィット 1 適切な モデル。
それで 私たちは 指名手配 に 感謝 あなた のために 取っている の 時間 に 聞く に 私たちの プレゼンテーション
の上 の PACT-MAT エコー。
もし あなた 持っている どれでも 質問、 お願いします 接触 私たち で 私たちの 続く メール。
楽しむ の 休む の あなたの 会議。
感謝 あなた。
感謝 あなた。
