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随着真实世界概念的流行，其中基于医院信息系统数据开展研究也是重要一个方向。那么，如何基于HIS系统开展中医真实世界研究呢？不妨来看看2019年《中医杂志》发表的一篇论文。 [1]郝璐,谢雁鸣,章轶立,王连心,张文丽,贾萍萍.基于医院信息系统的清开灵注射液治疗缺血性脑血管疾病的真实世界疗效分析[J].中医杂志,2019,60(13):1123-1128 清开灵注射液是在清热开窍代表方剂之一安宫牛黄丸的基础上研制而成的纯中药复方制剂， 与其传统剂型相比， 具有生物利用度高、起效快等特点。由于其促进颅内血肿液化吸收、减轻脑水肿的作用， 临床广泛用于缺血性脑血管病急性期的治疗 。本研究基于真实世界医疗数据库， 采用倾向评分加权法进行清开灵注射液治疗缺血性脑血管病的疗效评价， 以为该病的临床诊疗提供指导。 1 资料 1. 1 数据来源 研究数据来源于中国中医科学院构建的全国16家大型三级甲等医院的医院信息系统 ( HIS) 。 郑老师：好的真实世界研究论文往往需要多中心研究。真实世界研究主要存在的最大问题是不同医院资源如何共享、整合。强烈建议高校联合、整合直属、非直属附属医院探讨真实世界研究。 1. 2 纳入标准 从患者一般信息、诊断信息、医嘱记录、实验室检验、影像学检查记录中提取满足以下条件的患者作为研究对象: 1) 年龄 ＞ 18 岁; 2) 主要诊断为缺血性脑血管疾病; 3) 缺血性脑血管疾病的治疗使用目标药物为清开灵注射液; 4) 治疗结局明 确， 即 “治愈” 或 “好转” 或 “其他” 或 “无效”或 “死亡”。 同时提取 HIS 数据仓库中诊断为缺血性脑血管疾病且未使用清开灵注射液的患者， 按照年龄 ± 5岁、性别相同、入院病情相似进行 1 ∶ 1 匹配形成对照组。清开灵组与对照组均为 1320 例， 两组中男性各 816 例、女性各 504 例， 年龄 18 ～ 90 岁。 郑老师：人群筛选方面，也是真实世界临床研究重要的难点，往往存在着大量的数据缺失。但是，必须保证处理因素和结局变量的完整性。基于HIS的真实世界研究，用匹配方法形成治疗组和对照组采形成是主流的做法，希望诸位可以借鉴。 2 方法 2. 1 观察指标及方法 治疗结局分为治愈、好转、其他、无效、死亡， 将治愈、好转编码为有效， 其他、无效、死亡编码为无效， 以编码后的治疗结局作为两组间比较的结局评价指标。 2. 2 统计学方法 采用 SPSS 11. 0 软件进行卡方检验， 比较清开灵组与对照组的临床疗效。基于两组患者的一般信息、西医诊断、医嘱记录和临床诊疗常识， 根据卡方检验提取两组中具有统计学差异( P ＜ 0. 001) 的59 种变量。 郑老师：真实世界研究影响疗效评价的是混杂因素，所有首先要寻找导致分组不均衡的因素。 建立 59 种变量与清开灵组和对照组每个个体匹配的 Logistic回归模型， 根据该模型算出每个个体的倾向性评分。利用 Ｒ 统计软件中的 Twang 程序包， 采用以下 3 种方法估计处理效应 : 1) 未使用倾向评分加权的 Logistic 回归， 同时也没有协变量调整，即不考虑任何混杂因素; 2) 倾向性评分加权的Logistic 回归， 通过倾向性评分的加权， 平衡大部分混杂因素， 此时相当于一个随机试验， 所以不再加入协变量调整; 3) 带协变量调整的倾向性评分加权 Logistic 回归， 因为有时倾向性评分加权后并不能平衡所有的混杂因素， 为获得更稳健的处理效应估计， 可以把这些协变量也加入到Logistic回归模型中。以上 3 种方法准确性依次递增。拟通过尽可能多的控制混杂因素来评价 HIS 真实世界清开灵注射液治疗缺血性脑血管病的疗效。 郑老师：如何控制混杂因素？常用的方法是是回归分析和倾向得分法，作者同时采用的是倾向得分及其加权的方法 。 郑老师：我认为真实世界研究在数据处理环节，首先要开展的工作是对缺失数据进行填补，这一点本文没有开展，将影响到结果的评价。 3 结果 3. 1 结局指标单变量卡方检验分析 清开灵组 1320 例患者使用清开灵治疗结局:有效 1141 例， 无效 179 例， 有效率为 86. 4% ; 对照组 1320 例患者未使用清开灵治疗结局: 有效1048 例， 无效 272 例， 有效率为 79. 4% 。对两组治疗结局进行卡方检验， 差异有统计学意义 ( P ＜0. 01) ， 清开灵组治疗结局优于对照组。 3. 2 基于倾向性评分法控制混杂因素 通过倾向性评分加权处理， 仅有表 2 所显示的银屑病、胃肠炎、腹腔积液、肝硬化这 4 个协变量差异无统计学意义 ( P ＞ 0. 05) ， 可以很好地在两组间平衡。两组倾向性评分个体得分重叠较少， 对于数据中存在缺失值的情况， 倾向评分加权够很好地平衡两组间的缺失率。 因此， 综合多方面的比较可以认为， 通过倾向评分加权处理， 能够很好地平衡两组间协变量的分布差异。但对于这个数据来说， 使用了该方法后平衡效果仍不是很好。 郑老师: 倾向得分加权无法无法完全控制混杂偏倚，因此除了必须要结合倾向得分加权和多因素logistic回归两种方法。 3. 3 清开灵注射液疗效性结局分析 采 用 单 变 量 的Logistic回归得到的回归系数 ( 即平均处理效应)为 0. 50，P＜ 0. 001， 认为清开灵组的治疗结果优于对照组。 使用倾向评分对对照组个体进行加权处理后再次进行单变量 Logistic 回归， 回归系数为0.50， P＜0. 001， 清开灵组的疗效优于对照组。 带协变量的倾向评分加权 Logistic 回归分析中， 计算带协变量的倾向评分加权 Logistic 回归处理变量的回归系数以及对该系数进行检验， 回归系数为 0. 70， P ＜0.001， 清开灵组的疗效优于对照组 4. 讨论 基于 HIS 数据库中非随机化的临床真实世界数据存 在 大 量 已 知 和 未 知 的 协 变 量 ( 即 混 杂 因素)， 而倾向性评分法可将每个倾向性评分作为一个独立的变量， 其分布是随机化的， 从而达到与随机对照试验相近的研究效果， 最大程度地减小偏倚。倾向性评分可以避免因混杂因素过多而过度匹配与分层， 能够处理更多的协变量， 同时操作简便。倾向性评分法可以用倾向性评分值来综合所有观察变量， 通过倾向性评分匹配、分层、回归以及加权法来均衡各研究对象的偏倚。 郑老师闲来闲语： 如何基于医院信息系统进行真实世界临床研究？ 第一，要紧抓PICOS原则 P：特定的患病人群/临床问题（patient or population），即患者或人群； I/E：干预措施/暴露因素（intervention/exposure），如诊断治疗方法； C：对照措施或另一种可用于比较的干预措施（comparison/control），即比较因素； O：结局（outcome），即干预措施的诊疗效果; S：研究设计方案（study design）。 第二，确保主要研究的指标不缺失，比如本文主要指标是年龄、治疗方法（包括对照）、治疗主要结局；同时，对其它的指标要进行适当的填补缺失值 第三，为控制偏倚，常用的方法是；1）符合条件的所有病人全部纳入，分析时采用回归和倾向得分的方法进行控制混杂因素；2）符合条件的病人采用匹配方法选择对照，分析环节再采用回归等统计方法进一步控制，事先匹配设计+统计控制。本文采用的是后者。 抓住上述三点，基于医院HIS的真实世界研究相对具有清晰的思路。 |
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