Wpływ własności lekarza na wyniki dializy

Badacze wykorzystają amerykański system danych dotyczących nerek (USRDS), rejestr wszystkich pacjentów poddawanych dializie w USA, niezależnie od płatnika. Zbiór danych obejmuje charakterystykę pacjenta (biologiczną i socjodemograficzną) w ciągu 45 dni od rozpoczęcia dializy dla wszystkich pacjentów z ESKD niezależnie od zakresu ubezpieczenia, dane dotyczące zgonów wszystkich pacjentów z ESKD niezależnie od ubezpieczenia, charakterystykę stacji dializ, która jest aktualizowana co roku, przesłane dane dotyczące leczenia długoterminowego przez sieci schyłkowej niewydolności nerek (ESRD) dla wszystkich pacjentów niezależnie od ubezpieczenia oraz dane kliniczne CROWNWeb: miesięczne dane dotyczące leczenia (np. Kt/V, czas leczenia, stężenie hemoglobiny w surowicy, dostęp naczyniowy) przesłane przez stacje dializ dla wszystkich pacjentów niezależnie od ubezpieczenia. Rejestr jest powiązany z roszczeniami dotyczącymi opłaty za usługę Medicare dla wszystkich pacjentów z tym płatnikiem. Wszystkie dane zostały już zebrane (tj. jest to badanie retrospektywne) i zdeidentyfikowane przez dystrybutora danych.

Badacze uzyskali również przekrojowy zbiór danych dotyczących stacji dializ i właścicieli lekarzy w 2017 r. z Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) na wniosek ustawy o wolności informacji.

W tym badaniu badacze połączą USRDS z tym przekrojowym zbiorem danych. Badacze połączą również dane z publicznie dostępnymi danymi z porównania stacji dializ (które zawiera wyniki jakościowe każdej stacji dializ, publikowane przez rząd co kwartał) oraz dane ze spisu powszechnego (które zawierają geograficzne cechy socjodemograficzne).

Na podstawie tego powiązania danych badacze będą badać różnice między placówkami należącymi do lekarzy i tymi, które nie należą do lekarzy. Badacze będą badać wyniki zarówno na poziomie placówki, jak i na poziomie pacjenta.

Wszystkie modele będą miały alfa na poziomie 5% i będą miały dwustronne testy statystyczne.

W przypadku wyników na poziomie placówki:

Badacze skonstruują zestaw danych na poziomie placówki i porównają placówki należące do lekarzy z placówkami nie będącymi własnością lekarzy, dostosowując je do charakterystyki placówki i regionalnych (na poziomie kodu pocztowego) cech socjodemograficznych. Badacze przetestują również efekt włączenia cech pacjenta do modelu. W przypadku charakterystyki pacjentów badacze wezmą średnią dla populacji każdej placówki (np. średni wiek, odsetek pacjentów płci męskiej itp.). Badacze użyją zwykłej metody najmniejszych kwadratów dla wyników ciągłych i regresji logistycznej dla wyników binarnych. Badacze zastosują solidne błędy standardowe.

W przypadku wyników na poziomie pacjenta:

Badacze skonstruują zestaw danych panelowych dotyczących pacjenta-miesiąca i porównają pacjentów dializowanych w obiektach będących własnością lekarza z pacjentami dializowanymi w obiektach niebędących własnością lekarza. Badacze dostosują się do charakterystyki socjodemograficznej pacjenta, placówki i kodu pocztowego. Ponieważ wszystkie wyniki są binarne, badacze zastosują regresję logistyczną dla wszystkich modeli. Podstawową analizą badaczy będzie regresja logistyczna, dostosowana do charakterystyki pacjenta, placówki, kodu pocztowego, ze stałymi efektami na poziomie pacjenta i nieparametrycznymi błędami standardowymi ładowania początkowego. W tym celu badacze zbadają wrażliwość wyników na:

• regresja logistyczna ze wszystkimi korektorami, efektami stałymi na poziomie pacjenta i solidnymi błędami standardowymi
• zwykła metoda najmniejszych kwadratów ze wszystkimi regulatorami, efekty stałe na poziomie pacjenta, odporne na klastry błędy standardowe na poziomie placówki
• zwykła metoda najmniejszych kwadratów ze wszystkimi regulatorami, efekty stałe na poziomie pacjenta, solidne błędy standardowe

Badacze określają również wstępnie regulatory poniżej:

Charakterystyka pacjenta (choroby współistniejące zostaną uzyskane za pomocą oprogramowania Chronic Conditions Warehouse na podstawie 12-miesięcznego przeglądu wniosków o opłatę za usługę Medicare)

• Wiek
• Seks
• Wyścig
• Pochodzenie etniczne
• Wcześniejszy przeszczep
• Pacjent incydentalny (pierwsze 120 dni dializy)
• Lata z ESRD
• Podwójna kwalifikowalność
• Nadciśnienie
• Alzheimera
• Migotanie przedsionków
• Przebyty zawał mięśnia sercowego
• Astma
• Rak piersi
• Zaćma
• Przewlekła obturacyjna choroba płuc
• Rak jelita grubego
• Depresja
• Cukrzyca
• Rak endometrium
• Jaskra
• Zastoinowa niewydolność serca
• Złamanie biodra
• hiperlipidemia
• Nadciśnienie
• Choroba niedokrwienna serca
• Rak płuc
• Osteoporoza
• Rak prostaty
• Reumatoidalne zapalenie stawów / Choroba zwyrodnieniowa stawów
• Przebyty udar/przemijający atak niedokrwienny
• Łagodny przerost prostaty

Charakterystyka obiektu

• Status nastawiony na zysk
• Posiadany łańcuch
• Liczba pacjentów w placówce
• Stosunek pacjent: personel
• Sieć ESRD

Regionalne (poziom kodu pocztowego) cechy socjodemograficzne

• Średni dochód
• % kodu pocztowego z wykształceniem średnim
• % kodu pocztowego poniżej granicy ubóstwa

Wstępnie określamy analizę podgrupy na podstawie tego, czy stacja dializ jest własnością dużej organizacji zajmującej się dializami (tj. Davita, Fresenius).