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中间断时间序列研究的分段回归分析在药物中的研究

总结

间断时间序列设计是评估干预纵向效应的最强的准实验方法。分段回归分析是在间断时间序列研究中估计干预效果的一种强有力的统计方法。在本文中，我们展示了分段回归分析如何用于评估旨在提高药物使用质量和/或控制成本的政策和教育干预措施。

介绍

越来越多的教育、行和.政政策干预被用来提高药物使用质量和/或控制成本。这种干预措施可以在机构、区域或国家一级实施。例如，卫生保健组织可以对其医生进行教育和反馈，以鼓励使用优选的组胺-2受体拮抗剂(H2RA)

一个州可能会对每个病人每月支付的药物数量进行限制。像医疗补助这样的联邦项目可能会停止报销被认为无效的药物类别，或者具有不利副作用的药物，这些药物就会从市场撤回。间断时间序列是评估这种时间限定干预的纵向效应的最强的准实验设计。对中断的时间序列数据进行分段回归分析，使我们能够从统计学角度评估一项干预措施在多大程度上立即和随着时间的推移改变了一项感兴趣的结果；立即或延迟地；短暂的或长期的；以及干预之外的因素能否解释这种变化。分段回归分析适用于研究作为随机试验的一部分进行的干预以及构成自然实验的干预的效果。它需要关于连续或计数的结果测量的数据，以规则、均匀的间隔进行总结。本研究说明的目的是描述药物使用研究背景下的分段回归分析。鉴于对间断时间序列研究的前瞻性数据收集是可行的(7)，目前的讨论不包括数据收集的各个方面，而是侧重于时间序列数据的分析和解释。我们的例子包括使用现有的计算机化数据库的研究。

感兴趣的定义和参数

时间序列是在一段时间内以有规律的间隔采取的特定测量值的序列。当测量序列在变化点被分成两个或多个部分时，定义时间序列中的分段。变化点是特定的时间点，在该时间点，时间序列的值可能表现出与先前建立的模式不同的变化，因为现实世界中的事件、政策变化或实验性干预。每个部分的开始和结束的选择取决于干预的开始和结束，可能增加一些预先指定的滞后时间以使干预生效。分段回归分析是一种对中断的时间序列数据进行统计建模的方法，以得出关于干预或事件对感兴趣的度量的影响的更正式的结论。

两个参数定义了时间序列的每个部分:水平和趋势。水平是给定时间间隔开始时序列的值(即第一段的y截距和紧接在连续段连接的每个变化点之后的值)。趋势是一段时间内一个度量的变化率(换句话说，就是斜率)。在分段回归分析中，允许序列的每个分段同时显示一个水平和一个趋势。分析师检查干预后水平和/或趋势的变化。水平的变化，例如干预后结果的跳跃或下降，构成了突然的干预效应。趋势的变化是指与干预前的线段相比，干预后线段斜率的增加或减少。趋势的变化代表了该部分期间结果值的逐渐变化。分段回归分析(见下文)使用统计模型来估计干预前阶段的水平和趋势，以及干预(或干预)后水平和趋势的变化。

图1显示了在基线年(2)中平均每月接受三种或三种以上药物的860名新罕布什尔州医疗补助注册者队列中每个患者每月平均分配处方数的时间序列。从1981年9月开始，新罕布什尔州的医疗补助计划将报销的处方数量限制在每个病人每月最多三张，以减少州药物支出。三种药物支付限额或上限的实施中断了时间序列，并产生了两个感兴趣的部分。平均处方数量的突然水平变化，从每个病人大约五个到每个病人不到三个，遵循上限。上限前后的处方数量逐月变化(或趋势)很小。

数据来源和计量

分段回归分析需要定期收集数据，并以相等的间隔进行组织。常规维护的药物使用和其他医疗保健记录以及成本数据是时间序列数据的常用来源。它们包括药房配药文件、医疗记录、包含药房配药的保险索赔数据库、医院出院和门诊记 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 ，可以从分析结果中排除滞后期间出现的值。或者，有了足够的数据点，可以将期间建模为单独的段。

数据组织和布局

表2说明了新罕布什尔州医疗补助计划干预效果分析的数据结构。在每个月的时间点计算汇总的结果度量，即处方的平均数量。我们指定了一个干预前趋势变量和两个水平和趋势变化变量，三种药物上限和1美元共付额各一个。分段回归分析中时间变量的不同定义是可能的。例如，可以重新调整时间，使干预的起点编码为第1个月，时间从该点向前和向后测量。或者，感兴趣点的时间，例如干预后6个月，可以编码为1，时间从那里向前和向后计数。以这些方式记录时间只会改变截距，它不会改变效果的绝对或相对度量。

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