北京市医药分开综合改革对医疗费用及其结构的影响

摘要：目的:研究北京市2017年医药分开综合改革对医疗费用及其结构的影响。方法:从全军合理用药监测网数据库中提取位于北京市的军队三级甲等医疗机构门诊和住院医疗中产生的全部就诊和费用数据,计算就诊人次和费用并将费用划分为药品、诊疗、材料和其他等四类,采用成分数据分析方法结合分段线性回归模型对2017年北京市医药分开综合改革实施前后医疗费用及其结构的变化进行分析。结果:医药分开改革使样本医院门诊和住院次均费用分别降低了44.7和414.9元,但对次均医疗费用的变化趋势没有显著影响。医疗总费用中药占比下降了5.8%,相应的诊疗收入占比上升了6.1%。门诊和住院医疗费用中药占比分别下降4.8%和5.8%,诊疗费用占比则分别上升了3.9%和6.4%。医院药品收入损失主要由诊疗收入补偿。医药分开改革对医疗费用结构的变化趋势影响不显著,材料和其他费用的占比在改革实施后均没有显著的变化趋势。结论:北京市医药分开综合改革有效控制了医疗费用的过快增长,基本实现了以医事服务费补充药品收入损失的目标,但医疗收入中药占比仍然很高,需要继续深化改革,进一步降低药品费用占比。     

基于电子医疗数据库的药品不良反应信号挖掘方法概述

摘 要随着电子医疗记录的不断发展和完善,基于大规模电子医疗数据库开展药品安全主动监测成为可能。本文对基于电子医疗数据库的药品不良反应（ADR）信号挖掘方法进行了综述,并对评价这些方法的研究进行了总结。综述的信号挖掘方法包括比值失衡法、传统药物流行病设计、处方序列对称分析、序贯统计检验、时序关联规则、有监督的机器学习和树状扫描统计量方法。从评价这些方法的研究结果可以看出,自身对照设计、处方序列对称分析和有监督机器学习方法的性能较好。当考虑使用信号挖掘方法开展常规药品安全主动监测时,方法原理容易理解有利于结果的解释。此外,方法能否给出信号强度以及方法是否易于实现,都是影响其实际应用的关键因素。     

效应修饰作用分析方法与案例解析系列（二）：网状Meta分析中的效应修饰

本文简要介绍网状Meta分析中效应修饰作用的特点、研究意义和现状，并通过图表展示了效应修饰作用在网状Meta分析中导致的异质性问题，强调在网状Meta分析中探索效应修饰作用的重要性，总结5个不同场景下效应修饰作用的规范化描述和分析策略。通过“3类新型降糖药降低2型糖尿病患者体重的疗效比较”这一实际案例展示了亚组分析和网状Meta回归在网状Meta分析中对效应修饰作用的探索，并对二者的优缺点及注意事项进行总结，旨在为未来研究者提供参考。     

树状扫描统计量在他汀类药物不良反应主动监测中的应用

摘要：目的:通过树状扫描统计量(TreeScan)挖掘鄞州区域医疗数据库的他汀类药物的不良反应(ADR)信号,评价TreeScan方法的ADR信号检测能力。方法:选取2010～2016年鄞州区域医疗数据库中18岁以上高血压人群为研究对象,研究目标药物为他汀类药物,通过门诊处方和住院医嘱中的药品名称信息识别他汀类药物暴露情况,根据门诊和住院诊断信息《国际疾病分类》第十次修订本(ICD-10)编码识别ADR。参考国外一项系统综述总结的用于识别ADR的ICD-10编码集建立标准信号,同时通过检索已公开发表的系统综述和Meta分析及药品说明书确定标准阳性和阴性信号。采用诊断试验评价方法评价ADR信号挖掘方法的真实性,评价指标包括灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、正确率、约登指数和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)。结果:共纳入224 187例研究对象,其中他汀组85 758例,非他汀组138 429例。将126种ADR作为标准信号,其中13个阳性信号,113个阴性信号。在原始数据下TreeScan一共发现29个阳性信号(P<0.05),与标准信号对比,其中9个是真阳性信号。方法的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为69.23%,82.30%,31.03%和95.88%。正确率、约登指数和AUC值3种综合性指标分别为80.95%,51.53%和75.77%。结论:TreeScan方法能够同时对大量不同水平、互相有重合的ADR进行检测,并能有效地解决多重假设检验问题。其产生的信号数量适中且假阳性较少,可以作为其他ADR挖掘方法的一种补充,为我国的药品安全主动监测提供新的参考。     

真实世界证据与随机对照试验：RCT DUPLICATE项目启动、实施、进展解读与启示（二）

随着医疗大数据的推广与应用,监管机构开始使用非随机化的真实世界证据（RWE）来评估医疗产品的有效性。本文简要介绍了哈佛大学研究团队于2018年发起RCT DUPLICATE项目的最新进展与研究成果,并结合我国医疗服务特点总结了相关研究经验,为国内学者今后开展相关RWE研究提供借鉴。     

药物流行病学研究中的非死亡时间偏倚及其控制

摘 要非死亡时间是指在队列研究的随访期内研究对象不可能发生结局事件的一段时间,由非死亡时间错分或剔除引起的偏倚称为非死亡时间偏倚。在基于数据库的药物流行病学队列研究中,非死亡时间偏倚较为常见,而且可能对结果产生严重影响,以致于得出完全错误的结果和结论。因此在文献阅读和研究设计时,应识别和避免非死亡时间及其引起的偏倚。本文介绍了非死亡时间引起偏倚的原理、偏倚的识别以及避免该偏倚的研究设计和数据分析方法。     

北京市某医院临床医生心理压力现状研究

目的：了解医生心理压力现状,探索医生心理压力相关因素及压力来源。方法采用自编基本信息采集问卷、压力评价问卷的组合问卷,对北京市某家三甲医院231名医生进行调查访问。结果不同科室医生压力水平差异具有统计学意义(P <0.05),并受年龄、收入、家庭情况、睡眠质量等基本因素的影响。医生心理压力主要来自于人际社交、家庭问题、工作问题、社会环境、科研学习等多个方面,不同科室、不同性别的医生心理压力主要来源有差别。结论医生心理压力较大,并因其科室分工、薪金收入、家庭环境等不同而在压力水平和压力来源等方面呈现差异。     

疫苗安全性评价文献数据仓库建立及应用前景初探

目的:建立可持续更新的全球疫苗安全性评价文献数据仓库,为疫苗安全性循证评价提供数据支持。方法:通过循证评价的标准操作步骤与人工智能技术的不断整合,实现文献数据仓库的半自动化构建和更新。检索包括英文数据库（OVID、Scopus、Web of Science、Cochrane Library、ClinicalTrails...