分析のためのインパクトのある健康アウトカム研究研究を設計する方法

Kolabtreeの臨床データアナリストで生物統計コンサルタントであるJacob VanHoutenは、分析のた

あなたが医療分野にいて、過去二十年以内に研究を読んだり、行ったり、考えたりしたことがあるなら、アウトカム研究の概念に精通している可能性が 一言で言えば、アウトカム研究は、研究の対象が定義可能な健康成果である分野であり、私は後で例を挙げますが、測定されるのは、全体的なワークフローの異 このような研究のポイントは、関心のある結果にどのような要因が影響するかを決定することであるため、次のような古典的な疫学研究を含む、多:

• ランダム化比較試験、
• 断面研究、
• コホート研究、
• システマティックレビュー/メタアナリシス、または
• 品質改善研究方法論。

なぜアウトカム研究をしているのですか？

アウトカム研究を行うには、多くの、多くの理由があり、それらすべてをリストすることは、この記事で行うことが可能であるものをはるかに超えてい 超小さな一言で言えば、生物医学の分野に適用されるアウトカム研究は、主に当該分野内のいくつかのタスクのパフォーマンスを向上させることに焦点を当てています。 有名な経営コンサルタントのピーター-ドラッカーが言って信じられているように、”あなたは測定できないものを管理することはできません。「言い換えれば、そもそもどこを指しているのかわからずに改善のために「針を動かす」ことはできません。 さらに、このような測定は、

• の品質向上、
• の医療費の削減、
• の診断と治療の効率の向上、
• の患者経験につながる可能性があります。

そして、誰が彼らの患者のための最良の結果を望んでいないだろうか？ それは間違いなく継続的に改善のために測定することが医療の主要な研究が不可欠であり、アウトカム研究はそこに到達するためのツールの一つの強力なセットです。

アウトカムについて考える方法統計学者のような研究

研究の努力を始めることを考えるとき、おそらく最初に知っておくべきことは、”何が知りたいですか？”あなたは、システムと効率、または患者によって決定される無形の生活の質の測定にもっと興味がありますか？ あなたはケアをより手頃な価格で、公平で、患者にアクセスできるようにすることに興味がありますか、それともあなたの懸念は練習の収益性ですか？ いくつかの重要な質問は次のとおりです:

• 関心の結果は何ですか、関連する利害関係者は誰ですか、
• 関心の結果はどのように最もよく表現されていますか、
• 質問に答えるために必要な

成果の種類

アウトカム研究の強みの一つは、多くの異なる成果とその相対的なメリットを、そして多くの異なる視点から考える能力です（詳細は後述）。 実際、品質調整された寿命などのいくつかのアウトカム研究構造は、異なるアウトカムの比較を行うために特別に設計されています。 異なるタイプの可能性のある結果は、1つの結果を同等の結果（すなわち、1泊の睡眠をあきらめるために受け取らなければならない金額）に変換す

上記の結果を測定することを考えるとき、多分最初の質問は”誰が気にするのですか？”. そして、これは軽薄に意味されていません。 心から、この結果を気にしているのは誰ですか。 患者は? プロバイダーは？ 保険会社、保健システム？ 患者と病院が患者の満足の結果を非常に異なって評価することを想像することは不合理ではありませんが、両方にとって重要です。 測定したい結果を適切に説明するには、どの視点から評価するのが最適かを検討する必要があります。 分析計画の開始時に、結果を考慮する視点を明確に識別することは、偶発的であるかどうかにかかわらず、混乱と事後データ操作の両方から保護します。 関心のある潜在的な結果の包括的なリストは、この記事の範囲を超えていますが、次の表は、結果の最も広く使用されているカテゴリのいくつかを

データ型

あなたが興味を持っている結果の種類に加えて、それはあなたがデータを想像する方法、特にデータ型の観点から考える価値があります。

データには、数値とカテゴリの二つの主なフレーバーがあります。

数値データ

数値は、それが聞こえるようです;測定される変数は量的であり、整数型であり、整数型であり、整数型であり、浮動小数点型であり、整数

整数の例には、病院で分娩された赤ちゃんの数、患者の満足度に関するLikertスケールアンケートの結果、または手術中に撮影された分の数などがあります。

カテゴリカルデータ

カテゴリカルデータは、特定の特定の値のみを取ることができるデータです。 つまり、変数は2つの可能な結果のうちの1つだけを取ることができます。 たとえば、電球はオフまたはオンのいずれかにすることができますが、これらのオプションの1つであり、他のオプションではありません。 場合によっては、2つ以上のカテゴリがあり、これは名目変数を定義します。 名目変数は複数の異なる可能な値を持っていますが、それらの間で自然な順序はありません。 最後に、自然な順序付けを持っているが、特定の結果に限定されているカテゴリ変数は、順序と呼ばれます。

このタイプの変数の例は、患者の満足度のカテゴリ表現である可能性があります：不満足、わずかに満足、満足、非常に満足しています。 可能な結果の制限された宇宙があるものでさえ、これらのレベルは彼ら自身の間で自然な順序を持っています。

結果の種類とデータの種類を認識することが非常に重要な理由は、主にデータを自分でモデル化する方法を決定し、どのタイプの分析が可能かを決定 あなたは一日あたりのあなたの病院での外科手術の数を知りたい場合は、実際の整数（1,2,3など）を使用することができ、またはあなたは、高、中、および低 最終的に、データを表現する方法は、あなたが世界をどのように見ているのか、そしてあなたが決定を下した理由を読んでいる人に明らかにします。 彼らはあなたに同意しないか、あなたのデータを再現することができないかもしれませんが、あなたがあいまいさの余地を残さないならば、あなたの

あなたのデータはどこから来たのですか？ あなたはそれらを収集するか、別のソースからそれらを取得するつもりですか？ データを自分で記録する場合は、記録する内容と記録しない内容を決定する責任があり、利用可能な分析オプションに影響します。 自分で収集するつもりがない場合、データセットは現在どのように保存されていますか（データ型、場所など）。)? そして、非常に重要なのは、データが生成され、収集されるプロセスを知り、理解することです。 これらの問題についての誤解は、意図した質問に答えない研究につながる可能性があります。

ボーナスヒント:統計学者を雇うことがあなたの研究を救うことができる理由

私は車の男ではありません。 私が定期的な仕事や特定の修理を必要とするとき、私はそれを店に持って行く最初の男です。 どうして？ 私は仕事をするスキルを持っていないことを知っているので。 同様に、彼らは必要な訓練を持っていないか、単に彼らが他の場所で彼らの努力を置くことを選択したため、誰もが、自分の統計をやってされません。 それを念頭に置いて、まだ成果の研究をしたいが、自分の分析に責任を負いたくない人は、kolabtreeで簡単に見つけることができるフリーランスの統計学者を雇

統計学者と仕事をすることを選択した場合は、自分自身に好意を持って、後でではなく早く関与させてください。 有名な（親切に覚えていないにしても）統計学者R.A.フィッシャーが引用されているように、”実験が終了した後に統計学者に相談することは、多くの場合、死後の検査を行うように依頼することである。 彼はおそらく実験が何で死んだかを言うことができます。”

これは、実験が実行され、データが収集されると、研究の初期段階で異なる決定が行われた場合に利用できなくなった分析方法がいくつかあるという点

独自の統計分析を行う必要がないことに加えて、統計学者と協力することには、他の有形および無形の利点があるかもしれません。 例えば、彼らはおそらく彼らの訓練を通じて、実験設計や分析のいくつかのより複雑な方法にさらされている可能性があり、標準的な方法ではなく、これらのいずれかを使用すると、時間、参加者、またはお金などのリソースを大幅に節約することができる可能性があります。 また、調査結果の再現性のためのベストプラクティスや、複雑な分析のための最新のソフトウェアパッケージなど、あなたが気づいていないかもしれない分野に新しいアイデアがあるかもしれません。 すべてのベストは、今掘り出し物のための優秀な統計学者を暗礁にする最もよい時間であることができる。 パンデミックの冷えた経済的影響を考えると、すべての散歩の個人は激しく打撃を受けています。 パンデミックの影響を受けた統計学者はフリーランスのギグを探しており、多くは忠誠心と引き換えにどちらかの割引を与えることをいとわない。

結論

これは決してアウトカム研究の網羅的な議論ではなく、むしろ完全な初心者のための一口サイズのイントロとして役立つはずです。 しかし、そのような研究者にとっても、関心のある成果、データ要素がどのように表現されるか、データを取得できる場所について少し前から考えておくと、実行する成果研究が意味を持ち、意図している質問に答えることができるようになるでしょう。 また、分析を自分で行うことができない、またはしたくないと感じた場合、または利用可能な最新の分析方法についてもっと知りたい場合は、統計の同僚に相談したり手を差し伸べたりすることを忘れないでください。

臨床試験の実施と結果の分析に助けが必要ですか？ Kolabtreeの臨床研究のコンサルタントに相談するか、またはフリーランスの統計分析者と働く。