你好。 感謝 你 為了 加入 我們 今天
為了 我們的 推介會 在，
“測量 改變 在 藥物輔助 治療
為了 參與者 在 專案 迴音 使用 行政 衛生保健 索賠”
我們 是 興奮的 到 分享 如何 我們 使用 JMP 作為 a 鑰匙 工具 在 我們的 分析 工作。
下一個 滑動， 請。
我的 姓名 是 艾莉卡 植物 和 I 是 a 進階的 科學 數據 分析師
在 這 研究所 為了 健康 政策 和 實踐
在 這 大學 的 新的 漢普郡。
I 是 加入 經過 博士 米歇爾 卡波佐利 進階的 講師
在 這 部門 的 數學 和 統計數據，
也 在 這 大學 的 新的 漢普郡。
兩者都不 米歇爾 也不 I 有 衝突 的 興趣 到 透露。
下一個 滑動， 請。
前 我們 描述 我們的 工作，
I 會 喜歡 到 提供 a 簡短的 概述 在 專案 迴聲。
專案 迴音 曾是 創立 在 2003 經過 博士 桑吉夫 阿羅拉
在 這 大學 的 新的 墨西哥。
博士 阿羅拉 是 a 醫生 專業化 在 胃腸病學 和 肝病學。
他 曾是 看到 患者 和 肝炎 C 這 在 令人擔憂 利率
因為 他們 可以 不是 使用權 關心
為了 這 可治療 疾病 在 a 及時 方式。
他 尋求 到 帶來 供應商 一起 到 形式 a 社群 的 實踐
在哪裡 醫生 和 其他 專家 能 學習 從 每個 其他。
迴音 是 一個 「全部 教， 全部 學習” 模型，
和 這 會議 是 常 居中 大約 a 鑰匙 問題 或者 狀態.
這 大學 的 新的 漢普郡 發射 它是 專案 迴音 中心 在 2018
和 有 自從 生產 a 數位 的 迴音 程式,
包括 這 合夥 為了 學術的 臨床 遠距醫療， 藥物
為了 癮 治療， 或者 PACT-MAT。
下一個 滑動， 請。
這 基本的 目標 的 PACT-MAT 迴音 是
到 增加 這 數位 的 護士 實踐者 學生
在 畢業 和 研究生 程式 世界衛生組織 收到 放棄 訓練，
申請 為了 這 放棄， 和 隨後 規定 與……一起。
其次， 這 專案 尋找 到 增加 提供者 自己- 功效
在 管理 患者 和 物質- 使用 紊亂。
這 程式 發達 a 學習 社群
那 已啟用 a 文化 那 理解 癮
作為 a 慢性的 疾病 和 曾是 準備 到 地址
這 範圍 的 問題 那 出現 期間 這 流程 的 治療。
具體來說， 這 程式 專注 在 全部 參與者 成為 精通
和 文化上 勝任的 在 處方 和 治療 南，
作為 出色地 作為 增強 容量 和 品質 的 服務 可用的
到 患者 在 他們的 社群 透過 他們的 供應商。
下一個 滑動， 請。
後 這 完成 的 這 第一的 PACT-MAT 會議，
這 團隊 曾是 有興趣的 在 回答 一些 問題
關於 這 PACT-MAT 迴音 透過 索賠 數據 分析。
但 這裡是 一些 核 資訊 關於 這 分析 專案.
這 分析 時期 的 興趣 曾是 從 2018 透過 六月 2020年。
這 曾是 到 捕獲 之前的數據 之後 這 第一的 PACT-MAT 迴音 會議。
這 專案 曾是 已資助
經過 這 物質 虐待 和 精神的 健康 服務 行政 （ SAMHSA），
作為 部分 的 15萬 3年 授予。
這 項目的 主要的 研究者 曾是 博士 瑪西 多伊爾。
我們 是 想要 到 問 a 很少 問題 關於 這 實際的 迴音 程式
和 如何 我們 是 有能力的 到 看 如果 提供者 實踐 有 已更改
後 實際上 參與 在 這 迴聲。
和 這 中心 為了 健康 分析 的 資訊學
在 這 研究所 為了 健康 政策 和 實踐 在 新罕布夏大學
是 幸運 足夠的 到 有 使用權 到 衛生保健， 行政 聲稱，
和 註冊 數據 為了 商業的 和 新的 漢普郡 醫療補助 政策。
所以， 這 茶 團隊 曾是 帶來 進入 這 研究 專案
到 收集 和 總計的 這 數據，
和 新罕布夏大學的 部門 的 數學 和 統計數據 曾是 帶來 在
到 建造 模型 和 執行 分析。
下一個 滑動， 請。
和 這些 是 這 問題 那 我們 問 作為 我們的 核 研究 問題。
做過 這 PACT-MAT 迴音 系列 有 一個 影響
在 參與者 與 處方 實踐？
和 能 我們 成功地 執行 a 案件/ 控制 學習 在 供應商
使用 行政 索賠 數據？
下一個 滑動， 請。
什麼時候 收集 健康 關心 聲稱，
我們 包括 全部 成員們， 年齡 零 到 64 世界衛生組織 有 醫療的
和 藥局 註冊 在 這 月 的 興趣。
PACT-MAT 參與者 自己- 據報道 他們的 姓名， 標題， NPI，
組織的 姓名 和 地址， 和 他們的 放棄 地位。
我們 叉- 參考 那 數據 反對 CMS的 國家的 計劃
和 提供者 列舉 系統， 也 已知 作為 這 國家石油產品安全計畫 (NPPES) 註冊表。
在 這 案例 的 a 不匹配 之間 這 自己- 據報道 數據
和 這 國家石油產品安全計畫 (NPPES) 註冊表， 這 自己 據報道 數據 曾是 經過考慮的
這 最多 向上 到 日期 和 曾是 用過的 為了 這 分析。
資訊 在 我們的 控制 團體 曾是 來源 僅有的 從 這 NPPES。
下一個 滑動， 請。
和 索賠 反映 如果 一 或者 更多的 服務 線條 包括
一個 與 程式 程式碼 或者 藥物 程式碼，
他們 是 也 已標記
如果一個 阿片類藥物相關 紊亂 診斷 程式碼 曾是 成立。
醫療的 供應商 是 選定 作為 擁有 帳單 為了 與 如果 在 至少
一 服務 線 包括 他們的 國家藥品說明書 或者 一 的 這 與 CPT 代碼。
處方 供應商 是 選定 作為 擁有 規定 與 如果至少
一 藥局 服務 線 包括 他們的 國家藥品說明書 作為 這 處方醫生
和 在 至少 一 的 這 與 國家民主委員會 代碼。
這 案件 和 控制 人口 每個 有 二 對 的 數據集。
下一個 滑動， 請。
一 一對 為了 每個 保險 類型， 商業的 或者 新的 漢普郡 醫療補助。
這 第一的 日期 包括 那裡 這 供應商 國家藥品說明書 和 資訊,
作為 出色地 作為 全部的 骨材 經過 月 的 全部 供應商
患者 和 索賠。
患者 和 阿片類藥物 使用 紊亂 （老的），
患者 和 任何 藥物 協助 治療，
和 患者 和 兩個都 老的 和 與……一起。
這 第二 數據集 假如 這 相同的 數據集 作為 這 第一的 數據 放...
相同的 數據 作為 這 第一的 數據 放， 和 聚合
在 這 成員 人口統計 等級，
這樣的 作為 年齡， 類別， 縣， 和 性別。
不 可識別的 成員 數據 曾是 應用 到 這 統計學家。
現在 我是 去 到 經過 這 推介會 到 我的 同事， 博士 卡波佐利。
感謝 你， 艾麗卡。
一次 我們 獲得 這 數據。
這 數據 曾是 實際上 分析 經過 麗貝卡 L. Park。
她 曾是 a 新罕布夏大學 碩士學位 學生 在下面 這 監督 的 我
和 博士 菲利普 拉姆齊。
我們 已收到 這 三 數據 套。
一 曾是 這 從業者 人口統計數據 這樣的 作為 姓名，
國家的 提供者 標識符， 標題， 實踐 地址。
這 其他 二 是 這 索賠 數據集。
一 為了 這 醫療補助 和 一 為了 這 商業的。
所以 這 原來的 數據 曾是 極為 大的
為了 兩個都 這 商業的 和 為了 醫療補助
為了 每個 從業者， 它 已追蹤 每個 的 他們的 與 患者' 歷史
超過 這 學習 時期。
所以 這 原來的 想法 曾是 嘗試 到...
使用 他們的 圖案 的 行為 的 他們的 患者 超過 時間。
相當 迅速地， 它 成為 明顯 那 這 方法 曾是 a 小的 位元 有問題的
和 也 我們 跑 進入 一些 隱私 法律 在 嘗試 到 製作 當然
那 全部 識別 標記 是 不是 可用的。
所以 什麼 我們 做過 曾是 我們 磨礪 在
在 一些 的 這 變數 為了 這 人口統計資料。
所以 我們 磨礪 在 在 這 國家的 提供者 標識符，
他們的 標題， 和 這 城市 的 他們的 實踐。
和 然後 從 這 索賠 數據， 我們 專注 在 在 這 月 和 年。
所以 這 軌道 什麼 月 和 年
那 我們 是 尋找 在。
這 階段 的 這 程式 曾是 這 預，
所以 這 是 預 前 迴聲，
正在進行中 是 期間 迴聲， 貼文是 明顯地 後 迴聲。
所以 然後 我們 匯總 這 數據 和 所以 反而 的 尋找 在
每一個 單身的 訪問， 什麼 我們 看起來 在 是 幾個月
和 我們 看起來 在 病人 總計。
所以 這 第一的， 我們 明顯地 看起來 在 曾是 這 數位 的 患者 全部的
為了 那 實踐者 期間 那 月，
這 數位 的 患者 和 阿片類藥物-U 和 紊亂，
這 數位 的 患者 世界衛生組織 有 任何 與……一起
這 數位 的 患者 和 老的 世界衛生組織 有 任何 與……一起。
更遠， 什麼時候 尋找 在 這 醫療補助
相對 這 商業的 關心， 期間 這 探索性的 分析，
它 成為 明顯 那 我們 是 去 到 需要 到 重點 在 在 這 醫療補助 數據
到期的 到 這 低的 病人 數位 在 這 商業的 關心。
所以 這裡 為了 例子， 什麼時候 我們 是 尋找 在 它，
它 成為 明顯的；
所以 在 平均的 他們 有 一 病人 每 月 和 任何MAT。
和 所以 什麼 我們 是 正在做 曾是 有 a 很多 的 疏 數據 這裡
和 它 曾是 只是 不是 有利的 到 嘗試 到 合身 模型。
所以 我們 專注 在 在 這 醫療補助 數據。
更遠， 我們 最初 有 20 供應商
哪個 我們 有 到 減少 向下 到 九 供應商。
和 這 原因 存在 是 那 一些 的 這 供應商
有 也 許多 幾個月 的 遺失的 數據。
一些 的 他們， 我們 有 到 排除
因為 這 多數 的 這 幾個月， 他們 沒有 有 任何 患者 世界衛生組織 有 與……一起。
和 然後 更遠， 作為 我們 開始 到 合身 這 模型，
它 成為 明顯 那 我們 也 需要 a 最低限度 的 10 全部的 患者 每 月。
所以 我們 做過 結尾 向上 和 a 非常 較小的 樣本 尺寸
比 我們 有 起初 想法 我們 會 有。
這 其他 片， 作為 我們 是 探索 這 數據，
使用 一些 的 這 工具 那 約翰 提供，
我們 注意到 那 這 九 從業者 有 在 平均的 這 數位 的 患者
或者 數位 的 全部的 患者 不同。
所以 為了 例子， 他們 可以 有，
I 思考 它 曾是 之間 a 全部的 範圍 的 一 到 161 患者。
所以 之間 那 和 然後 尋找 在 這 趨勢 超過 時間，
所以 我們 看起來 在 這 平均的 數位 的 患者 全部的
和 作為 你 注意 這， 這 藍色的 線，
你 注意 那 只是 在 一般的 有 一個 增加 的 患者 超過 時間。
我們 也 看起來 在 這 平均的 數位 的 患者
和 這 阿片類藥物使用 D 秩序
和 那些 世界衛生組織 有 任何 MAT，以及 那些 世界衛生組織 是 診斷
和 老的 和 有 任何 與……一起。
和 如果 你 注意， 全部 四 有 a 相似的 趨勢 的 一個 增加 趨勢。
所以 到 戰鬥 那， 因為 什麼 我們 想 到 知道 是，
是 從業者 增加 他們的 開處方？
不是 那 他們 是 擁有 更多的 患者 超過 時間，
我們 歸一化 這 數據 經過 創建 a 新的 多變的。
所以 什麼 我們 創建 曾是 這 部分 的 患者
世界衛生組織 有 任何 與 在 比較 到 這 全部的 數位 的 患者。
和 這 原因 那 我們 做過 使用 這 患者 世界衛生組織 有 任何MAT
應 到 這 事實 那 a 診斷 的 一個 老的 做 有 a 肯定 污名化。
和 所以 我們 毛氈 那 它 會 是 更好的 到 看 在 任何 與……一起。
所以 分析 注意事項。
從 這 開始 我們 知道 那 我們 有
a 小的 樣本 尺寸 的 從業者， 僅有的 九。
這 其他 事物 那 成為 明顯
透過 a 很多 的 這 圖形 表現形式 的 這 數據
曾是 那 我們 有 a 很多 的 噪音。
和 所以 在 採取 這 進入 考慮，
我們 決定 到 試圖 一些 不同的 方法。
這 第一的 方法 曾是 基本上， 你的 方法 比較：
變異數分析和配對 對。
然後 我們 想法 關於 帶來 在 那 時間 多變的。
和 所以 我們 做過 看 在 他們 在 一些 不同的 方法，
從 只是 簡單的 線性迴歸 從 這 開始。
我們 做過 考慮 結構 方程式 模型。
博士 勞拉 卡斯特羅- 示羅 從 JMP 有 來 到 一 的 博士 拉姆齊的課程
和 給定 演講 在 這些 模型。
所以 起初， 什麼時候...
我們 是 尋找 在 這 數據， 我們 想法 那 這些 模型
可能 是 合適的。
但 它 成為 明顯 迅速地 因為 的 這 困難 那 我們 有
那 他們 只是 是 不是 在職的 為了 我們。
所以 這 下一個， 我們 工作 和 分段回歸。
那 曾是 選定
因為 在 一些 以前的 工作 和 索賠 數據 ,
它 曾是 帶來 向上 那 或許 這 分段回歸 會 工作 出色地
因為 我們 有 數據 那 曾是 尋找 在 預 和 郵政。
所以 我們 想法 那 和 我們的 之前、進行中和之後
那 或許 這 分段回歸 會 是 合適的。
我們 也 看起來 在 指數 回歸 和 物流 回歸。
我們 也 看起來 在 他們的 廣義 回歸 模型
和 包括 只是 這 常規的 和 然後 零- 膨脹 泊松
二項分佈， 和 消極的 二項式 模型。
和 這 原因 為什麼 我們 決定 到 看 在 這 泊松
和 二項式 和 消極的 二項式 是
這 數據 是 固有 那 它 有 計數 和 所以 我們 想法 那 或許
這些 可能 是 合適的。
和 所以 什麼 我是 去 到 重點 在 今天 是 這 方法 比較，
這 分段回歸 和 這 零- 膨脹 泊松
和 這 是 去 到 是 為了 兩個都 只是 尋找 在 這 迴音 團體
和 然後 這 匹配 成對 比較 這 控制 團體 到 這 迴音 團體。
所以 這 第一的 分析 忽略 這 時間 多變的
和 是 只是 尋找 在 平均值。
是什麼 這 平均的 部分 的 患者 在 你的 之前， 正在進行中， 和 郵政。
和 只是 從 這 方法， 它 是 迅速地 明顯 和 從 這 圖形
那 我們的 預 階段 是 確實 降低 比 這 持續進行中 並發布。
我們 也 測試內容為…
因為 我們 有 小的 樣本 和 從業者，
我們 做過 看 在 這 變異數 和 我們 著名的 那 我們 做過 有 一個 問題
和 非 平等的 變異數 和 所以 我們 做過 使用 韋爾奇 測試
反而 的 這 傳統的 變異數分析
到 執行 到 看 如果 我們 有 差異 之間 這 階段 和 明顯地 我們 做。
和 然後 到 決定 統計上 哪個 一個 是 不同的，
我們 做過 看 在 這 全部 成對 圖基- 克萊默 測試。
和 它 做過 確認 那 我們的 預 階段 曾是 不同的 比 這 持續進行中 和 郵政，
但 這 持續進行中 和 郵政 是 非常 相似的。
和 所以 這 給予 我們 一些...
這 明顯地 是 表明 那 我們 做 有 一些 差異。
這 迴音 程式 是 製作 a 不同之處。
所以 這 分段回歸， 作為 I 著名的 前，
曾是 建議 因為 我們 做 有 這 三 階段： 之前， 正在進行中， 和 郵政。
和 我們 是 有能力的...
博士 拉姆齊 有 建議 那 我們 使用 a 腳本
那 是 完畢 經過 大衛 伯納姆， 經過 處理 分析。
如果 你 是 有興趣的 在 這 腳本， 這 關聯 是 這裡 在 這 網站，
它 給予 你 這 程式碼 和 它 也 給予 你
a 非常 詳細的 描述 從 線 到 線，
什麼 他 是 正在做 在 這 代碼。
和 所以 是什麼 發生 這裡， 什麼時候 我們 跑 這 腳本，
我們 是 有能力的 到 合身 分離 回歸 到 這 三 不同的 階段
作為 出色地 作為 得到 這 合身，
一個 R²，以及 測試 這 意義 的 這 坡。
和 所以 再次， 是 看到 這 圖案 那 我們 鋸 和 這 方差分析。
你 做 看 那 這 預 是 確實 降低 比 這 持續進行中 並發布。
很遺憾， 這 連續下坡 為了 全部 的 這 三 階段
是 不是 重要的。
你 能 也 看 那 我們 做 有 a 重要的 數量 的 變異性。
所以 接下來是什麼？ 我們 經過考慮的 曾是 這 事實 那 我們 有 二 類型…
或者 二 類別 的 從業者；
我們 有 那些 世界衛生組織 是 護士 從業者， 醫生 助理；
和 然後 我們 有 這 醫生。
甚至 儘管 他們 是 小的 樣本 尺寸。
我們 決定 到 看， 「好的， 能 我們 看 一些 種類 的 a 訊號?"
「什麼 是 去 在 這裡？ 」
和 什麼時候 我們 看起來 在 這 護士 從業者 再次，
你 看 那 行為 的 這 預 存在 降低 比 這 持續進行中 和 這 郵政。
和 什麼 我們 著名的 是 那 為了 這 預 階段，
我們 是 看到 a 小的 位元 的 a 意義 甚至 儘管 它 是 0.07，
它 是 說 那 那裡 是 a 訊號 這裡 和 我們 做 有 某物 去 在。
很遺憾 為了 這 持續進行中 和 郵政，
是 不是 看到 那 意義 但 再次 我們 是 看到 那 趨勢。
是什麼 有趣的 是 什麼時候 我們 看起來 在 這 職位。
和 我們 著名的 那 明顯地 我們 做 不是 有...
這 連續下坡 是 確實 不是 意義
和 那裡 不 似乎 到 是 任何 不同之處
無論 它們是 在 這 之前， 正在進行中， 或者 郵政。
所以 它 似乎 儘管 它 可能 不是 是 a 實際的 意義，
我是認真的 可能 不是 是 a 統計 意義
的 實際的 興趣 是 這 事實 那 這 迴音 團體 做 似乎 到 是
受益 這 護士 從業者， 醫生 助理 團體。
所以 這 下一個 事物 我們 嘗試 曾是 這 零 通貨膨脹 泊松 模型。
我們 選擇 這 泊松 模型 到期的 到 這 事實 那 我們 有 計數
和 我們 也 選擇 這 零 通貨膨脹...
我們 做過 兩個都 這 常規的 和 這 零 通貨膨脹
和 我們 選擇 這 零 通貨膨脹 因為 我們 做過 有 a 很多 的 零
在 我們的 數據。
和 所以 什麼時候 我們 做過 它，
你會 注意 那 我們 做 有 這 輕微 趨勢
的 增加 部分 的 MAT 患者隨時間推移的情況。
並且看著 在 P 參數 估計值， 月 是 重要的。
筆記 那 這 零通貨膨脹 是 零。
所以 如果 你 看 在 它， 並非如此 真的 正在做 很多 為了 它
到 有 這 零通貨膨脹 但...
它 曾是 資訊豐富的 為了 我們。
很遺憾， 什麼時候 我們 去 到 評價 這 合身 的 這 模型，
它 成為 迅速地 明顯 那 它 曾是 a 貧窮的 合身。
所以 為了 例子， 什麼時候 我們 看起來 在 你的 廣義 R²， 它是 非常 低的。
和 然後 我們 有 這...
什麼時候 我們 看起來 在 這 實際的 相對 預測 陰謀，
是什麼 發生 是 那
這裡 是 這 預測 值
和 它們是 真的 範圍 之間 0.1 和 0.4
在哪裡 這 實際的 數據 是 範圍 之間 零 和 一。
所以 是什麼 發生 是 那 這 數據 之間 這裡 是 真的 推動 這 模型。
和 所以 明顯地， 什麼 我們 會 有 很高興看到
到 有 是 更多的 的 這 預測 下列的 這 線。
擁有 說 那， 我們 做過 看 一些 趨勢 和 甚至 儘管 我們 沒有 有 或許
a 統計 片， 我們 做過 有 一些 實際的 解釋。
所以 移動 在， 我們 做過 有 a 控制 團體。
和 所以 什麼 我們 做過
是 那 我們 採取 這 九 控制 供應商
是 直接地 比較的 到 這 九 迴音 供應商
和 他們 是 相等的 在 標題 和 城市。
所以 我們 是 嘗試 到 匹配 無論 他們 是 a 護士 從業者，
醫生的 助理 或者 a 醫生
和 然後 在哪裡 他們的 實踐 主要 曾是， 他們的 基本的 城市。
和 這 片 的 那 是 那 那裡 是 a 非常 不同的 人口統計 什麼時候 我們 去
從 這 南 的 新的 漢普郡 向上 到 這 北 的 新的 漢普郡。
所以 我們 通緝 到 製作 當然 那 我們 捕獲 任何 的 那些。
所以 什麼時候 我們 做過 這 匹配 成對 測試， 我們 創建 a 信心 間隔
為了 這 部分 的 患者 世界衛生組織 有 任何 MAT 到 這 全部的 數位 的 患者。
我們 看起來 在 這 不同之處
之間 我們的 控制 和 我們的 供應商
和 我們 知道 在 那...
第一的 離開， 什麼時候 你 看 在 這 信心， 零 是 不是 在 那裡。
所以 我們 做 有 a 不同之處。
和 我們 筆記 那 什麼時候 我們 看起來 在 這 實際的 方法
你 有 關於 你的 治療， 迴音 是 大約 0.2...
有 0.2 部分 的 患者 有 與……一起。
和 然後 為了 這 控制 曾是 僅有的 0.13。
所以 我們 做 有 a 不同之處 0.07 .
所以 我們 是 看到 那 我們的 迴音 團體 是
處方 與 更多的 頻繁地 比 我們的 控制 團體。
所以 這 下一個 曾是 到 嘗試 到 帶來 在 那 再次，
那 時間 多變的。
和 所以 我們 看起來 在 這 零通貨膨脹 泊松 模型
和 所以 什麼 我們 看 這裡，
所以 第一的 離開 這 迴音 團體 是 在 紅色的
和 然後 這 控制 團體 是 在 藍色的。
所以 尋找 在 它 從圖形上看， 我們 是 看到 一個 增加 在 時間。
它 是 明顯 那 這 迴音 團體 是 輕微地 更高 在 開處方，
a 部分 的 處方 比 我們的 控制 團體。
再次 尋找 在 這 參數 在 我們的 模型， 他們 是 重要的。
很遺憾 什麼時候 我們 已搬 再次 到 評估 我們的 模型，
我們 有 a 非常 相似的
結果 作為 我們 做過 和 只是 尋找 在 這 迴聲，
哪個 是 有些 不是 奇怪 在 這 感覺 那 我們 是 使用
這 相似的 數據。
和 所以 再次 你是 尋找 在 你的 廣義 R²， 它是 非常 低的，
和 再次 是 注意到 那 我們的 實際的 相對 預測，
我們的 模型 是 預測 大概 之間 現在 0.05 和 0.4，
然而 我們 是 希望 那 它 會 預測 沿著
這 範圍 從 零 到 一。
所以 發現。
總的來說 我們 是 有能力的 到 探測
這 不同之處 在 提供者 診斷 圖案
前 和 後 他們 預測 在 專案 迴聲。
我們 做過 看 a 小的 不同之處 在 提供者 診斷 圖案
之間 這 供應商 那 做過 參加 在 專案 迴音
和 那些 世界衛生組織 做過 不是。
一 的 這 事物 那 我們 做過 不是 控制 在 曾是 這 數位 的 全部的 患者。
所以 那 可能 是 某物 到 考慮 之後。
和 然後 我們 也 著名的 那 那裡 可能 是 a 不同之處 在 這 影響 的 專案 迴音
從 這 不同的 提供者 等級 標題。
和 我們 需要 到 或許 更遠 深入探究 進入 那。
所以 下一個 步驟， 這 是 一個 持續進行中 專案.
這些 是 這 下一個 步驟 那 我們 是 考慮中。
所以 第一的 離開， 什麼 我們 會 喜歡 到 做 是 到 包括 額外的 供應商
到 增加 這 尺寸 的 這 資料庫.
和 一 的 這 方式 那 我們 是 尋找 在 正在做 那 是 到 包括
一些 更多的 的 這 迴音 時期。
所以 我們 做 有 一 那 曾是 精加工 向上 這 年。
所以 是 希望 到 添加 從業者 在 從 那 時期。
和 我們 也 可能 想 到 考慮 這 方法論 為了 偵測 與
和 這 醫療的 和 藥局 索賠 數據。
也 我們 會 喜歡 到 分析 在 這 實踐 等級
和 案件 控制 研究 到 幫助 戰鬥 這 小的 樣本 尺寸。
和 再次， 這 全面的 目標 是 到 合身 一個 合適的 模型。
所以 我們 通緝 到 感謝 你 為了 採取 這 時間 到 聽 到 我們的 推介會
在 這 PACT-MAT 迴聲。
如果 你 有 任何 問題， 請 接觸 我們 在 我們的 下列的 電子郵件。
享受 這 休息 的 你的 會議。
感謝 你。
感謝 你。
