你好。 感谢 你 为了 加入 我们 今天
为了 我们的 推介会 在，
“测量 改变 在 药物辅助 治疗
为了 参与者 在 项目 回声 使用 行政 卫生保健 索赔”
我们 是 兴奋的 到 分享 如何 我们 使用 JMP 作为 a 钥匙 工具 在 我们的 分析 工作。
下一个 滑动， 请。
我的 姓名 是 埃里卡 植物 和 I 是 a 高级的 科学 数据 分析师
在 这 研究所 为了 健康 政策 和 实践
在 这 大学 的 新的 汉普郡。
I 是 加入 经过 博士 米歇尔 卡波佐利 高级的 讲师
在 这 部门 的 数学 和 统计数据，
还 在 这 大学 的 新的 汉普郡。
两者都不 米歇尔 也不 I 有 冲突 的 兴趣 到 透露。
下一个 滑动， 请。
前 我们 描述 我们的 工作，
I 会 喜欢 到 提供 a 简短的 概述 在 项目 回声。
项目 回声 曾是 创立 在 2003 经过 博士 桑吉夫 阿罗拉
在 这 大学 的 新的 墨西哥。
博士 阿罗拉 是 a 医生 专业化 在 胃肠病学 和 肝病学。
他 曾是 看到 患者 和 肝炎 C 这 在 令人担忧 利率
因为 他们 可以 不是 使用权 关心
为了 这 可治疗 疾病 在 a 及时 方式。
他 寻求 到 带来 供应商 一起 到 形式 a 社区 的 实践
在哪里 医生 和 其他 专家 能 学习 从 每个 其他。
回声 是 一个 “全部 教， 全部 学习” 模型，
和 这 会议 是 经常 居中 大约 a 钥匙 问题 或者 健康）状况。
这 大学 的 新的 汉普郡 发射 它是 项目 回声 中心 在 2018
和 有 自从 生产 a 数字 的 回声 程序，
包括 这 合伙 为了 学术的 临床 远程医疗， 药物
为了 瘾 治疗， 或者 PACT-MAT。
下一个 滑动， 请。
这 基本的 目标 的 PACT-MAT 回声 是
到 增加 这 数字 的 护士 实践者 学生
在 毕业 和 研究生 程序 WHO 收到 放弃 训练，
申请 为了 这 放弃， 和 随后 规定 与……一起。
其次， 这 项目 寻找 到 增加 提供商 自己- 功效
在 管理 患者 和 物质- 使用 紊乱。
这 程序 发达 a 学习 社区
那 已启用 a 文化 那 理解 瘾
作为 a 慢性的 疾病 和 曾是 准备 到 地址
这 范围 的 问题 那 出现 期间 这 过程 的 治疗。
具体来说， 这 程序 专注 在 全部 参与者 成为 精通
和 文化上的 胜任的 在 处方 和 治疗 南，
作为 出色地 作为 增强 容量 和 品质 的 服务 可用的
到 患者 在 他们的 社区 通过 他们的 供应商。
下一个 滑动， 请。
后 这 完成 的 这 第一的 PACT-MAT 会议，
这 团队 曾是 感兴趣的 在 回答 一些 问题
关于 这 PACT-MAT 回声 通过 索赔 数据 分析。
但 这里是 一些 核 信息 关于 这 分析 项目。
这 分析 时期 的 兴趣 曾是 从 2018 通过 六月 2020年。
这 曾是 到 捕获 之前的数据 之后 这 第一的 PACT-MAT 回声 会议。
这 项目 曾是 已资助
经过 这 物质 虐待 和 精神的 健康 服务 行政 （ SAMHSA），
作为 部分 的 15万 3年 授予。
这 项目的 主要的 研究者 曾是 博士 玛西 多伊尔。
我们 是 想要 到 问 a 很少 问题 关于 这 实际的 回声 程序
和 如何 我们 是 有能力的 到 看 如果 提供商 实践 有 已更改
后 实际上 参与 在 这 回声。
和 这 中心 为了 健康 分析 的 信息学
在 这 研究所 为了 健康 政策 和 实践 在 新罕布什尔大学
是 幸运 足够的 到 有 使用权 到 卫生保健， 行政 声称，
和 注册 数据 为了 商业的 和 新的 汉普郡 医疗补助 政策。
所以， 这 茶 团队 曾是 带来 进入 这 研究 项目
到 收集 和 总计的 这 数据，
和 新罕布什尔大学的 部门 的 数学 和 统计数据 曾是 带来 在
到 建造 模型 和 履行 分析。
下一个 滑动， 请。
和 这些 是 这 问题 那 我们 问 作为 我们的 核 研究 问题。
做过 这 PACT-MAT 回声 系列 有 一个 影响
在 参与者 与 处方 实践？
和 能 我们 成功地 履行 a 案件/ 控制 学习 在 供应商
使用 行政 索赔 数据？
下一个 滑动， 请。
什么时候 收集 健康 关心 声称，
我们 包括 全部 成员们， 年龄 零 到 64 WHO 有 医疗的
和 药店 注册 在 这 月 的 兴趣。
PACT-MAT 参与者 自己- 据报道 他们的 姓名， 标题， NPI，
组织的 姓名 和 地址， 和 他们的 放弃 地位。
我们 叉- 参考 那 数据 反对 CMS的 国家的 计划
和 提供者 枚举 系统， 还 已知 作为 这 国家石油产品安全计划 (NPPES) 注册表。
在 这 案例 的 a 不匹配 之间 这 自己- 据报道 数据
和 这 国家石油产品安全计划 (NPPES) 注册表， 这 自己 据报道 数据 曾是 经过考虑的
这 最多 向上 到 日期 和 曾是 用过的 为了 这 分析。
信息 在 我们的 控制 团体 曾是 来源 仅有的 从 这 NPPES。
下一个 滑动， 请。
和 索赔 反映 如果 一 或者 更多的 服务 线条 包括
一个 与 程序 代码 或者 药品 代码，
他们 是 还 已标记
如果一个 阿片类药物相关 紊乱 诊断 代码 曾是 成立。
医疗的 供应商 是 选定 作为 拥有 账单 为了 与 如果 在 至少
一 服务 线 包括 他们的 国家药品说明书 或者 一 的 这 与 CPT 代码。
处方 供应商 是 选定 作为 拥有 规定 与 如果至少
一 药店 服务 线 包括 他们的 国家药品说明书 作为 这 处方医生
和 在 至少 一 的 这 与 国家民主委员会 代码。
这 案件 和 控制 人口 每个 有 二 对 的 数据集。
下一个 滑动， 请。
一 一对 为了 每个 保险 类型， 商业的 或者 新的 汉普郡 医疗补助。
这 第一的 日期 包括 那里 这 供应商 国家药品说明书 和 信息，
作为 出色地 作为 全部的 骨料 经过 月 的 全部 供应商
患者 和 索赔。
患者 和 阿片类药物 使用 紊乱 （老的），
患者 和 任何 药物 协助 治疗，
和 患者 和 两个都 老的 和 与……一起。
这 第二 数据集 假如 这 相同的 数据集 作为 这 第一的 数据 放...
相同的 数据 作为 这 第一的 数据 放， 和 聚合
在 这 成员 人口统计 等级，
这样的 作为 年龄， 类别， 县， 和 性别。
不 可识别的 成员 数据 曾是 应用 到 这 统计学家。
现在 我是 去 到 经过 这 推介会 到 我的 同事， 博士 卡波佐利。
感谢 你， 艾丽卡。
一次 我们 获得 这 数据。
这 数据 曾是 实际上 分析 经过 丽贝卡 L. Park。
她 曾是 a 新罕布什尔大学 硕士学位 学生 在下面 这 监督 的 我
和 博士 菲利普 拉姆齐。
我们 已收到 这 三 数据 套。
一 曾是 这 从业者 人口统计数据 这样的 作为 姓名，
国家的 提供者 标识符， 标题， 实践 地址。
这 其他 二 是 这 索赔 数据集。
一 为了 这 医疗补助 和 一 为了 这 商业的。
所以 这 原来的 数据 曾是 极其 大的
为了 两个都 这 商业的 和 为了 医疗补助
为了 每个 从业者， 它 已追踪 每个 的 他们的 与 患者' 历史
超过 这 学习 时期。
所以 这 原来的 想法 曾是 尝试 到...
使用 他们的 图案 的 行为 的 他们的 患者 超过 时间。
相当 迅速地， 它 成为 明显 那 这 方法 曾是 a 小的 少量 有问题的
和 还 我们 跑 进入 一些 隐私 法律 在 尝试 到 制作 当然
那 全部 识别 标记 是 不是 可用的。
所以 什么 我们 做过 曾是 我们 磨砺 在
在 一些 的 这 变量 为了 这 人口统计数据。
所以 我们 磨砺 在 在 这 国家的 提供者 标识符，
他们的 标题， 和 这 城市 的 他们的 实践。
和 然后 从 这 索赔 数据， 我们 专注 在 在 这 月 和 年。
所以 这 轨道 什么 月 和 年
那 我们 是 寻找 在。
这 阶段 的 这 程序 曾是 这 预，
所以 这 是 预 前 回声，
正在进行中 是 期间 回声， 帖子是 明显地 后 回声。
所以 然后 我们 汇总 这 数据 和 所以 反而 的 寻找 在
每一个 单身的 访问， 什么 我们 看起来 在 是 几个月
和 我们 看起来 在 病人 总计。
所以 这 第一的， 我们 明显地 看起来 在 曾是 这 数字 的 患者 全部的
为了 那 实践者 期间 那 月，
这 数字 的 患者 和 阿片类药物-U 和 紊乱，
这 数字 的 患者 WHO 有 任何 与……一起
这 数字 的 患者 和 老的 WHO 有 任何 与……一起。
更远， 什么时候 寻找 在 这 医疗补助
相对 这 商业的 关心， 期间 这 探索性的 分析，
它 成为 明显 那 我们 是 去 到 需要 到 重点 在 在 这 医疗补助 数据
到期的 到 这 低的 病人 数字 在 这 商业的 关心。
所以 这里 为了 例子， 什么时候 我们 是 寻找 在 它，
它 成为 明显的；
所以 在 平均的 他们 有 一 病人 每 月 和 任何MAT。
和 所以 什么 我们 是 正在做 曾是 有 a 很多 的 疏 数据 这里
和 它 曾是 只是 不是 有利的 到 尝试 到 合身 模型。
所以 我们 专注 在 在 这 医疗补助 数据。
更远， 我们 最初 有 20 供应商
哪个 我们 有 到 减少 向下 到 九 供应商。
和 这 原因 存在 是 那 一些 的 这 供应商
有 也 许多 几个月 的 丢失的 数据。
一些 的 他们， 我们 有 到 排除
因为 这 多数 的 这 几个月， 他们 没有 有 任何 患者 WHO 有 与……一起。
和 然后 更远， 作为 我们 开始 到 合身 这 模型，
它 成为 明显 那 我们 还 需要 a 最低限度 的 10 全部的 患者 每 月。
所以 我们 做过 结尾 向上 和 a 非常 较小的 样本 尺寸
比 我们 有 起初 想法 我们 会 有。
这 其他 片， 作为 我们 是 探索 这 数据，
使用 一些 的 这 工具 那 约翰 提供，
我们 注意到 那 这 九 从业者 有 在 平均的 这 数字 的 患者
或者 数字 的 全部的 患者 不同。
所以 为了 例子， 他们 可以 有，
I 思考 它 曾是 之间 a 全部的 范围 的 一 到 161 患者。
所以 之间 那 和 然后 寻找 在 这 趋势 超过 时间，
所以 我们 看起来 在 这 平均的 数字 的 患者 全部的
和 作为 你 注意 这， 这 蓝色的 线，
你 注意 那 只是 在 一般的 有 一个 增加 的 患者 超过 时间。
我们 还 看起来 在 这 平均的 数字 的 患者
和 这 阿片类药物使用 D 秩序
和 那些 WHO 有 任何 MAT，以及 那些 WHO 是 诊断
和 老的 和 有 任何 与……一起。
和 如果 你 注意， 全部 四 有 a 相似的 趋势 的 一个 增加 趋势。
所以 到 战斗 那， 因为 什么 我们 想 到 知道 是，
是 从业者 增加 他们的 开处方？
不是 那 他们 是 拥有 更多的 患者 超过 时间，
我们 归一化 这 数据 经过 创建 a 新的 多变的。
所以 什么 我们 创建 曾是 这 部分 的 患者
WHO 有 任何 与 在 比较 到 这 全部的 数字 的 患者。
和 这 原因 那 我们 做过 使用 这 患者 WHO 有 任何MAT
应 到 这 事实 那 a 诊断 的 一个 老的 做 有 a 肯定 污名化。
和 所以 我们 毛毡 那 它 会 是 更好的 到 看 在 任何 与……一起。
所以 分析 注意事项。
从 这 开始 我们 知道 那 我们 有
a 小的 样本 尺寸 的 从业者， 仅有的 九。
这 其他 事物 那 成为 明显
通过 a 很多 的 这 图形 表现形式 的 这 数据
曾是 那 我们 有 a 很多 的 噪音。
和 所以 在 采取 这 进入 考虑，
我们 决定 到 试图 一些 不同的 方法。
这 第一的 方法 曾是 基本上， 你的 方法 比较：
方差分析和配对 对。
然后 我们 想法 关于 带来 在 那 时间 多变的。
和 所以 我们 做过 看 在 他们 在 一些 不同的 方法，
从 只是 简单的 线性回归 从 这 开始。
我们 做过 考虑 结构 方程 模型。
博士 劳拉 卡斯特罗- 示罗 从 JMP 有 来 到 一 的 博士 拉姆齐的课程
和 给定 演讲 在 这些 模型。
所以 起初， 什么时候...
我们 是 寻找 在 这 数据， 我们 想法 那 这些 模型
可能 是 合适的。
但 它 成为 明显 迅速地 因为 的 这 困难 那 我们 有
那 他们 只是 是 不是 在职的 为了 我们。
所以 这 下一个， 我们 工作 和 分段回归。
那 曾是 选定
因为 在 一些 以前的 工作 和 索赔 数据 ,
它 曾是 带来 向上 那 或许 这 分段回归 会 工作 出色地
因为 我们 有 数据 那 曾是 寻找 在 预 和 邮政。
所以 我们 想法 那 和 我们的 之前、进行中和之后
那 或许 这 分段回归 会 是 合适的。
我们 还 看起来 在 指数 回归 和 物流 回归。
我们 还 看起来 在 他们的 广义 回归 模型
和 包括 只是 这 常规的 和 然后 零- 膨胀 泊松
二项分布， 和 消极的 二项式 模型。
和 这 原因 为什么 我们 决定 到 看 在 这 泊松
和 二项式 和 消极的 二项式 是
这 数据 是 固有 那 它 有 计数 和 所以 我们 想法 那 或许
这些 可能 是 合适的。
和 所以 什么 我是 去 到 重点 在 今天 是 这 方法 比较，
这 分段回归 和 这 零- 膨胀 泊松
和 这 是 去 到 是 为了 两个都 只是 寻找 在 这 回声 团体
和 然后 这 匹配 成对 比较 这 控制 团体 到 这 回声 团体。
所以 这 第一的 分析 忽略 这 时间 多变的
和 是 只是 寻找 在 平均值。
是什么 这 平均的 部分 的 患者 在 你的 之前， 正在进行中， 和 邮政。
和 只是 从 这 方法， 它 是 迅速地 明显 和 从 这 图形
那 我们的 预 阶段 是 确实 降低 比 这 持续进行中 并发布。
我们 还 测试内容为……
因为 我们 有 小的 样本 和 从业者，
我们 做过 看 在 这 方差 和 我们 著名的 那 我们 做过 有 一个 问题
和 非 平等的 方差 和 所以 我们 做过 使用 韦尔奇 测试
反而 的 这 传统的 方差分析
到 执行 到 看 如果 我们 有 差异 之间 这 阶段 和 明显地 我们 做。
和 然后 到 决定 统计学上 哪个 一个 是 不同的，
我们 做过 看 在 这 全部 成对 图基- 克莱默 测试。
和 它 做过 确认 那 我们的 预 阶段 曾是 不同的 比 这 持续进行中 和 邮政，
但 这 持续进行中 和 邮政 是 非常 相似的。
和 所以 这 给予 我们 一些...
这 明显地 是 表明 那 我们 做 有 一些 差异。
这 回声 程序 是 制作 a 不同之处。
所以 这 分段回归， 作为 I 著名的 前，
曾是 建议 因为 我们 做 有 这 三 阶段： 之前， 正在进行中， 和 邮政。
和 我们 是 有能力的...
博士 拉姆齐 有 建议 那 我们 使用 a 脚本
那 是 完毕 经过 大卫 伯纳姆， 经过 处理 分析。
如果 你 是 感兴趣的 在 这 脚本， 这 关联 是 这里 在 这 网站，
它 给予 你 这 代码 和 它 还 给予 你
a 非常 详细的 描述 从 线 到 线，
什么 他 是 正在做 在 这 代码。
和 所以 是什么 发生 这里， 什么时候 我们 跑 这 脚本，
我们 是 有能力的 到 合身 分离 回归 到 这 三 不同的 阶段
作为 出色地 作为 得到 这 合身，
一个 R²，以及 测试 这 意义 的 这 坡。
和 所以 再次， 是 看到 这 图案 那 我们 锯 和 这 方差分析。
你 做 看 那 这 预 是 确实 降低 比 这 持续进行中 并发布。
很遗憾， 这 连续下坡 为了 全部 的 这 三 阶段
是 不是 重要的。
你 能 还 看 那 我们 做 有 a 重要的 数量 的 变异性。
所以 接下来是什么？ 我们 经过考虑的 曾是 这 事实 那 我们 有 二 类型……
或者 二 类别 的 从业者；
我们 有 那些 WHO 是 护士 从业者， 医生 助理；
和 然后 我们 有 这 医生。
甚至 尽管 他们 是 小的 样本 尺寸。
我们 决定 到 看， “好的， 能 我们 看 一些 种类 的 a 信号？”
“什么 是 去 在 这里？”
和 什么时候 我们 看起来 在 这 护士 从业者 再次，
你 看 那 行为 的 这 预 存在 降低 比 这 持续进行中 和 这 邮政。
和 什么 我们 著名的 是 那 为了 这 预 阶段，
我们 是 看到 a 小的 少量 的 a 意义 甚至 尽管 它 是 0.07，
它 是 说 那 那里 是 a 信号 这里 和 我们 做 有 某物 去 在。
很遗憾 为了 这 持续进行中 和 邮政，
是 不是 看到 那 意义 但 再次 我们 是 看到 那 趋势。
是什么 有趣的 是 什么时候 我们 看起来 在 这 职位。
和 我们 著名的 那 明显地 我们 做 不是 有...
这 连续下坡 是 确实 不是 意义
和 那里 不 似乎 到 是 任何 不同之处
无论 它们是 在 这 之前， 正在进行中， 或者 邮政。
所以 它 似乎 尽管 它 可能 不是 是 a 实际的 意义，
我是认真的 可能 不是 是 a 统计 意义
的 实际的 兴趣 是 这 事实 那 这 回声 团体 做 似乎 到 是
受益 这 护士 从业者， 医生 助理 团体。
所以 这 下一个 事物 我们 尝试 曾是 这 零 通货膨胀 泊松 模型。
我们 选择 这 泊松 模型 到期的 到 这 事实 那 我们 有 计数
和 我们 还 选择 这 零 通货膨胀...
我们 做过 两个都 这 常规的 和 这 零 通货膨胀
和 我们 选择 这 零 通货膨胀 因为 我们 做过 有 a 很多 的 零
在 我们的 数据。
和 所以 什么时候 我们 做过 它，
你会 注意 那 我们 做 有 这 轻微 趋势
的 增加 部分 的 MAT 患者随时间推移的情况。
并且看着 在 P 参数 估计值， 月 是 重要的。
笔记 那 这 零通货膨胀 是 零。
所以 如果 你 看 在 它， 并非如此 真的 正在做 很多 为了 它
到 有 这 零通货膨胀 但...
它 曾是 信息丰富的 为了 我们。
很遗憾， 什么时候 我们 去 到 评价 这 合身 的 这 模型，
它 成为 迅速地 明显 那 它 曾是 a 贫穷的 合身。
所以 为了 例子， 什么时候 我们 看起来 在 你的 广义 R²， 它是 非常 低的。
和 然后 我们 有 这...
什么时候 我们 看起来 在 这 实际的 相对 预测 阴谋，
是什么 发生 是 那
这里 是 这 预测 值
和 它们是 真的 范围 之间 0.1 和 0.4
在哪里 这 实际的 数据 是 范围 之间 零 和 一。
所以 是什么 发生 是 那 这 数据 之间 这里 是 真的 推动 这 模型。
和 所以 明显地， 什么 我们 会 有 很高兴看到
到 有 是 更多的 的 这 预测 下列的 这 线。
拥有 说 那， 我们 做过 看 一些 趋势 和 甚至 尽管 我们 没有 有 或许
a 统计 片， 我们 做过 有 一些 实际的 解释。
所以 移动 在， 我们 做过 有 a 控制 团体。
和 所以 什么 我们 做过
是 那 我们 采取 这 九 控制 供应商
是 直接地 比较的 到 这 九 回声 供应商
和 他们 是 相等的 在 标题 和 城市。
所以 我们 是 尝试 到 匹配 无论 他们 是 a 护士 从业者，
医生的 助手 或者 a 医生
和 然后 在哪里 他们的 实践 主要 曾是， 他们的 基本的 城市。
和 这 片 的 那 是 那 那里 是 a 非常 不同的 人口统计 什么时候 我们 去
从 这 南 的 新的 汉普郡 向上 到 这 北 的 新的 汉普郡。
所以 我们 通缉 到 制作 当然 那 我们 捕获 任何 的 那些。
所以 什么时候 我们 做过 这 匹配 成对 测试， 我们 创建 a 信心 间隔
为了 这 部分 的 患者 WHO 有 任何 MAT 到 这 全部的 数字 的 患者。
我们 看起来 在 这 不同之处
之间 我们的 控制 和 我们的 供应商
和 我们 知道 在 那...
第一的 离开， 什么时候 你 看 在 这 信心， 零 是 不是 在 那里。
所以 我们 做 有 a 不同之处。
和 我们 笔记 那 什么时候 我们 看起来 在 这 实际的 方法
你 有 关于 你的 治疗， 回声 是 大约 0.2...
有 0.2 部分 的 患者 有 与……一起。
和 然后 为了 这 控制 曾是 仅有的 0.13。
所以 我们 做 有 a 不同之处 0.07 .
所以 我们 是 看到 那 我们的 回声 团体 是
处方 与 更多的 频繁地 比 我们的 控制 团体。
所以 这 下一个 曾是 到 尝试 到 带来 在 那 再次，
那 时间 多变的。
和 所以 我们 看起来 在 这 零通货膨胀 泊松 模型
和 所以 什么 我们 看 这里，
所以 第一的 离开 这 回声 团体 是 在 红色的
和 然后 这 控制 团体 是 在 蓝色的。
所以 寻找 在 它 从图形上看， 我们 是 看到 一个 增加 在 时间。
它 是 明显 那 这 回声 团体 是 轻微地 更高 在 开处方，
a 部分 的 处方 比 我们的 控制 团体。
再次 寻找 在 这 参数 在 我们的 模型， 他们 是 重要的。
很遗憾 什么时候 我们 已搬 再次 到 评估 我们的 模型，
我们 有 a 非常 相似的
结果 作为 我们 做过 和 只是 寻找 在 这 回声，
哪个 是 有些 不是 奇怪 在 这 感觉 那 我们 是 使用
这 相似的 数据。
和 所以 再次 你是 寻找 在 你的 广义 R²， 它是 非常 低的，
和 再次 是 注意到 那 我们的 实际的 相对 预测，
我们的 模型 是 预测 大概 之间 现在 0.05 和 0.4，
然而 我们 是 希望 那 它 会 预测 沿着
这 范围 从 零 到 一。
所以 发现。
总的来说 我们 是 有能力的 到 探测
这 不同之处 在 提供商 诊断 图案
前 和 后 他们 预测 在 项目 回声。
我们 做过 看 a 小的 不同之处 在 提供商 诊断 图案
之间 这 供应商 那 做过 参加 在 项目 回声
和 那些 WHO 做过 不是。
一 的 这 事物 那 我们 做过 不是 控制 在 曾是 这 数字 的 全部的 患者。
所以 那 可能 是 某物 到 考虑 之后。
和 然后 我们 还 著名的 那 那里 可能 是 a 不同之处 在 这 影响 的 项目 回声
从 这 不同的 提供商 等级 标题。
和 我们 需要 到 或许 更远 深入探究 进入 那。
所以 下一个 步骤， 这 是 一个 持续进行中 项目。
这些 是 这 下一个 步骤 那 我们 是 考虑中。
所以 第一的 离开， 什么 我们 会 喜欢 到 做 是 到 包括 额外的 供应商
到 增加 这 尺寸 的 这 数据库。
和 一 的 这 方式 那 我们 是 寻找 在 正在做 那 是 到 包括
一些 更多的 的 这 回声 时期。
所以 我们 做 有 一 那 曾是 精加工 向上 这 年。
所以 是 希望 到 添加 从业者 在 从 那 时期。
和 我们 还 可能 想 到 考虑 这 方法论 为了 检测 与
和 这 医疗的 和 药店 索赔 数据。
还 我们 会 喜欢 到 分析 在 这 实践 等级
和 案件 控制 研究 到 帮助 战斗 这 小的 样本 尺寸。
和 再次， 这 全面的 目标 是 到 合身 一个 合适的 模型。
所以 我们 通缉 到 感谢 你 为了 采取 这 时间 到 听 到 我们的 推介会
在 这 PACT-MAT 回声。
如果 你 有 任何 问题， 请 接触 我们 在 我们的 下列的 电子邮件。
享受 这 休息 的 你的 会议。
感谢 你。
感谢 你。
