تم النشر
يُعدّ تحليل الحالات الكاملة هو النهج الافتراضي غير المُعلن في أبحاث سجلات الإصابات. يتم حذف الصفوف التي تفتقر إلى بيانات مقياس غلاسكو للغيبوبة (GCS) أو ضغط الدم أو معدل التنفس، ثم يُطبّق النموذج على البيانات المتبقية، ويُقدّم التقرير بالنتيجة. وقد وجدت مراجعة منهجية أُجريت عام ٢٠١٨ على ٥٣٩ دراسة في سجلات الإصابات أن أكثر من نصفها إما لم تُشر إلى اكتمال البيانات مطلقًا، أو أشارت إلى البيانات المفقودة دون توضيح كيفية التعامل معها، مما يعني أن تحليل الحالات الكاملة، بشكل افتراضي وغير موثق، أقرب إلى القاعدة منه إلى الاستثناء. وقد أنشأنا محاكاة مستقلة، شغّلناها عبر محركين إحصائيين، لتحديد التكلفة الفعلية لهذا النهج الافتراضي بدقة.
لماذا لا يُعد هذا الغياب عشوائيًا
تُفقد بيانات مقياس غلاسكو للغيبوبة (GCS) وضغط الدم الانقباضي ومعدل التنفس في قسم الطوارئ لعدم تمكن الطبيب من تقييم المريض بشكل كامل، وغالبًا ما يكون المرضى الأكثر صعوبة في التقييم هم أولئك الذين وصلوا وهم تحت التخدير أو في حالة حرجة أو موصولين بجهاز التنفس الاصطناعي. وقد أكد تحليل 2,520 حالة من سجل إصابات ولاية فيكتوريا هذا النمط بشكل مباشر، حيث وجد أن معدل التنفس ومقياس غلاسكو للغيبوبة ومؤشر الحاجة إلى التنبيب وضغط الدم الانقباضي تحمل النسبة الأكبر من البيانات المفقودة مقارنةً بأي متغير آخر مطلوب لتعديل مخاطر الإصابات القياسية، وأن منطقًا سريريًا، وليس الصدفة، هو ما تنبأ بالمرضى الذين لديهم هذه البيانات المفقودة. يُطلق الإحصائيون على هذا الفقدان اسم "الفقدان غير العشوائي"، لأن احتمال فقدان قيمة ما يعتمد على القيمة نفسها، حيث يتم حذف بيانات مقياس غلاسكو للغيبوبة المنخفض والعلامات الحيوية غير المستقرة من السجل بنفس المعدل الذي تؤدي به الإصابات الخطيرة إلى التخدير والتنبيب. بينما يفترض تحليل الحالات الكاملة ضمنيًا عكس ذلك.
المحاكاة
أنشأنا مجموعة اصطناعية تضم 10,000 حالة دخول إلى قسم الطوارئ بسبب الإصابات لكل تكرار، مع مُكوّنين كامنين لشدة الإصابة مرتبطين جزئيًا، أحدهما يُحدد شدة الإصابة التشريحية والحالة الديناميكية الدموية (مؤشر شدة الإصابة، وضغط الدم الانقباضي، ومعدل التنفس)، والآخر يُحدد الحالة العصبية (مقياس غلاسكو للغيبوبة)، بما يتوافق مع الارتباط المعتدل، وليس التام، بين الإصابة التشريحية والعصبية الذي يُلاحظ في حالات الإصابات المتعددة الحقيقية. تم حساب معدل الوفيات الحقيقي من خلال نموذج لوجستي يتضمن العمر، وآلية الإصابة، ومؤشر شدة الإصابة، ومقياس غلاسكو للغيبوبة، وضغط الدم الانقباضي، ومعدل التنفس. ثم تم فرض نسبة البيانات المفقودة لمقياس غلاسكو للغيبوبة، وضغط الدم الانقباضي، ومعدل التنفس تمامًا كما هو موضح في الأدبيات، كدالة للقيمة الفسيولوجية الحقيقية للمريض بالإضافة إلى مؤشر التنبيب، بحيث تقع نسب البيانات المفقودة ضمن نطاق واقعي، حوالي 30% لمقياس غلاسكو للغيبوبة، و24% لضغط الدم الانقباضي، و16% لمعدل التنفس، وهي نسب مماثلة تقريبًا لنسب البيانات المفقودة المُبلغ عنها لنفس هذه المتغيرات الثلاثة في عمليات تدقيق سجلات الإصابات المنشورة.
ثم طُبقت أربع طرق تحليلية على كل نسخة مكررة. نموذج أوراكل مُصمم بناءً على القيم الفسيولوجية الحقيقية المرصودة بالكامل، ليحل محل التحليل الذي سيجريه الباحث في حال عدم وجود أي بيانات مفقودة. نموذج الحالات الكاملة، الذي يستبعد أي مريض تنقصه أي من المتغيرات الثلاثة، وهو ما يعكس الممارسة الافتراضية غير الموثقة. نموذج بسيط لتقدير المتوسط الأحادي، يستبدل كل قيمة مفقودة بالمتوسط العام لذلك المتغير، وهو اختصار لا يزال يُستخدم في المخطوطات المقدمة. ونموذج تقدير متعدد مناسب، يتبع النهج الذي توصي به الأدبيات الخاصة بقاعدة بيانات NTDB، مع تضمين نتيجة الوفيات نفسها في نموذج التقدير وتجميع النتائج عبر عمليات التقدير وفقًا لقواعد روبين. تمت برمجة خط الأنابيب بالكامل بشكل مستقل باستخدام لغتي بايثون وR، باستخدام تطبيقات تقدير مختلفة (التقدير التكراري من مكتبة scikit-learn مقابل تطبيق R). mice الحزمة)، وتشغيلها لـ 300 تكرار في بايثون و 100 في R. إن الاتفاق بين الاثنين، على كل من الاتجاه والحجم التقريبي لكل تأثير أدناه، هو ما يؤكد النتيجة بدلاً من خصائص البرنامج النصي الواحد.
إيجاد أحدها: تحليل الحالات الكاملة يقلل معدل الوفيات المبلغ عنه إلى النصف تقريبًا
بلغ متوسط معدل الوفيات الحقيقي في المجموعة المحاكاة 5.50% . وعند حصر التحليل على المرضى الذين لديهم بيانات كاملة عن مقياس غلاسكو للغيبوبة، وضغط الدم الانقباضي، ومعدل التنفس، وهو ما يفعله تحليل الحالات الكاملة غير الموثق، انخفض معدل الوفيات المُلاحظ إلى 2.68% ، أي بانخفاض يزيد عن النصف. إن هذه الفجوة ناتجة عن عملية آلية، وليست إحصائية. فاستبعاد مريض من التحليل لعدم استقرار حالته الصحية بما يكفي لتسجيل تقييم فسيولوجي كامل يُعادل تمامًا استبعاد المرضى الأكثر عرضة للوفاة، ولن تُصحح أي دقة في النمذجة اللاحقة معدل وفيات محسوبًا على مجموعة فرعية تتمتع بصحة أفضل من المجموعة التي خضعت للعلاج فعليًا. وبناءً على هذه الأدلة، فإن أي دراسة مرجعية أو تقرير جودة يستشهد بمعدل وفيات خام أو مُعدل بشكل طفيف من مجموعة حالات إصابات كاملة، يُقدم رقمًا يُقلل من قيمة الوفيات الحقيقية بشكل كبير، وليس مجرد اختلاف طفيف.
تُؤكد نتائجنا ما توصلت إليه محاكاة مونت كارلو، التي أُجريت على بيانات 63,020 مريضًا حقيقيًا من قاعدة بيانات الوفيات الوطنية (NTDB) في 68 مستشفى، وذلك فيما يتعلق بسؤال ذي صلة ولكنه مختلف، وهو ما إذا كان اختيار طريقة التعامل مع البيانات المفقودة يُغير تصنيف المستشفيات التي تُعتبر ذات جودة استثنائية فيما يتعلق بنسبة الوفيات المُلاحظة إلى المُتوقعة. وقد غيّرت الدراسة السابقة الطريقة التحليلية مع تثبيت المجموعة الأساسية. أما دراستنا، فتُغير آلية فقدان البيانات نفسها، بشكل اصطناعي، بحيث تكون القيمة الحقيقية المُقدّرة معروفة دائمًا، وهو ما يُتيح تحديد الانحياز بدقة بدلًا من مجرد اختلاف في ترتيب الطرق.
النتيجة الثانية: التأثير المعدل يبقى بعد تطبيق قيود الحالات الكاملة بشكل أفضل مما كان متوقعاً.
بلغ متوسط تأثير مقياس غلاسكو للغيبوبة (GCS) على الوفيات، بعد تعديله وفقًا للمخاطر، والمُعبَّر عنه بمعامل اللوغاريتم الطبيعي للنسبة الاحتمالية، -0.300 في النموذج الأمثل. أما في نموذج الحالات الكاملة، المُقتصر على نصف المرضى تقريبًا ممن رُصدت لديهم المتغيرات الثلاثة جميعها، فقد بلغ متوسط المعامل -0.301 ، وهو قريب بما يكفي من القيمة الأمثل بحيث يُمكن وصف الخسارة بشكل أدق بأنها انخفاض في الدقة نتيجة لعينة أصغر وأكثر تجانسًا، بدلًا من كونها تحيزًا اتجاهيًا. ويكمن وراء هذه النتيجة تباينٌ مُحدد ومفيد. يتركز الضرر الناتج عن تحليل الحالات الكاملة في هذا السياق في الكمية الحدية، أي معدل الوفيات المُبلغ عنه وتكوين الحالات، بدلًا من المعامل المشروط المُعدَّل وفقًا للمخاطر الذي تُشير إليه معظم أبحاث الإصابات كنتيجة رئيسية. قد تكون نسبة الاحتمالات المُعدَّلة لمقياس غلاسكو للغيبوبة صحيحة تقريبًا حتى وإن كان معدل وفيات المجموعة المُعلن عنه خاطئًا بشكل كبير، وهو تحديدًا نوع الضرر الانتقائي الذي قد يغفله المُراجع الذي يكتفي بفحص الإحصائية الرئيسية في الملخص.
النتيجة الثالثة: يؤدي استخدام طريقة الإسناد المتوسط البسيط إلى إضعاف التأثير المعدل الذي يحافظ عليه تحليل الحالات الكاملة.
أدى استبدال قيم مقياس غلاسكو للغيبوبة (GCS) المفقودة، وضغط الدم الانقباضي، ومعدل التنفس، بالمتوسط العام لكل متغير، وهو اختصار يضمن على الأقل بقاء جميع المرضى في التحليل، إلى معامل GCS متوسطه -0.165 ، أي بانخفاض يقارب النصف مقارنةً بالقيمة المرجعية. ويُفسر ذلك آلية مباشرة، وليست خفية. إن ملء كل قيمة GCS مفقودة بنفس الثابت يُفقد التباين في GCS الذي يحتاجه الانحدار لتقدير تأثيره على الوفيات، ويحدث ذلك بشكل أكبر تحديدًا للمرضى الذين كانت قيمة GCS الحقيقية لديهم هي الأكثر تطرفًا، لأنهم الأكثر عرضةً لفقدان بياناتهم في المقام الأول. يُبدل تعويض المتوسط تحيز معدل الوفيات الناتج عن تحليل الحالات الكاملة بتحيز مختلف، وأكبر في هذه المحاكاة، في التأثير المُعدَّل الذي صُممت الدراسة لتقديره.
النتيجة الرابعة: إن استخدام أسلوب الإسناد المتعدد مع تضمين النتيجة يعوض معظم الخسارة.
أدى تطبيق أسلوب الإسناد المتعدد، مع تضمين نتيجة الوفيات في نموذج الإسناد وتجميعها عبر عمليات الإسناد وفقًا لقواعد روبين، إلى معامل غلاسكو للغيبوبة بمتوسط -0.263 ، مما أدى إلى استعادة الجزء الأكبر من الفجوة التي خلفها الإسناد البسيط للمتوسط، مع الحفاظ على جميع المرضى في حساب معدل الوفيات بدلاً من استبعاد المرضى الأكثر خطورة كما هو الحال في تحليل الحالات الكاملة. هذا هو نفس خيار التصميم، الإسناد المتعدد الذي يشمل النتائج، والذي أوصت به الأدبيات المنهجية الخاصة بقاعدة بيانات الوفيات الوطنية منذ عام 2009 على الأقل، وتعيد المحاكاة هنا إنتاج سبب صحة هذه التوصية بغض النظر عن أي مجموعة بيانات منفردة، باستخدام بيانات اصطناعية بالكامل مصممة لعزل الآلية بدلاً من خصائص أي سجل حقيقي.
| الأسلوب | درجة | كل مريض تم الاحتفاظ به |
|---|---|---|
| أوراكل (القيم الفسيولوجية الحقيقية) | -0.300 | نعم |
| تحليل الحالة الكاملة | -0.301 | لا |
| الإسناد المتوسط الساذج | -0.165 | نعم |
| الإسناد المتعدد (بما في ذلك النتيجة) | -0.263 | نعم |
بكلمات بسيطة
مرضى الإصابات الذين لا تسمح حالتهم الصحية بتسجيل جميع العلامات الحيوية بشكل كامل هم تحديدًا الأكثر عرضة للوفاة. إن استبعادهم من التحليل لمجرد غياب قيمة معينة، بدلًا من توضيح سبب هذا الغياب، يُظهر مجموعة مرضى الإصابات بصورة صحية أفضل مما هي عليه في الواقع. وقد أظهرت محاكاتنا هذا التأثير رقميًا. انخفض معدل الوفيات المُبلغ عنه بأكثر من النصف عند استبعاد المرضى الذين لديهم أي بيانات مفقودة في مقياس غلاسكو للغيبوبة، أو ضغط الدم، أو معدل التنفس، على الرغم من عدم حدوث أي تغيير في خصائص المرضى الحقيقية.
تطبيق هذا على مستخرج سجلك الخاص
تُترجم أربع عمليات تحقق هذه المحاكاة إلى ممارسة عملية على ملف استخدام مشارك حقيقي. يجب تحديد معدل البيانات المفقودة لكل من مقياس غلاسكو للغيبوبة (GCS)، وضغط الدم الانقباضي، ومعدل التنفس بشكل منفصل، بدلاً من الإبلاغ عن رقم إجمالي واحد للاكتمال يُخفي المتغير المُسبب للمشكلة. يجب اختبار ما إذا كان فقدان البيانات في كل متغير مرتبطًا بعلامات أخرى للشدة التي تم رصدها بالكامل، مثل علامة التنبيب، أو الوصول بواسطة مروحية، أو محطة الفضاء الدولية نفسها، حيث أن وجود ارتباط واضح هو الدليل العملي على فقدان البيانات المعلوماتي الذي تُحاكيه هذه المحاكاة. يجب إجراء عملية استكمال متعددة للبيانات المفقودة مع تضمين نتيجة الوفيات، وأي نتيجة أخرى تُبلغ عنها الدراسة، كمتغير تنبؤي في نموذج الاستكمال، وليس استبعادها بافتراض أن النتائج تنتمي فقط إلى مرحلة التحليل. يجب الإبلاغ عن نتيجة الحالة الكاملة جنبًا إلى جنب مع نتيجة الاستكمال المتعدد للبيانات المفقودة، وليس بدلاً منها، حتى يتمكن المراجع من رؤية حجم التصحيح مباشرةً بدلاً من الاعتماد عليه بشكل أعمى.
أدوات مجانية لهذا النوع من الفحص
- ست تقنيات لتنظيف بيانات السجلات السريرية، وذلك لإجراء تدقيق البيانات المفقودة الذي ينبغي أن يسبق أي قرار بشأن استكمال البيانات المفقودة.
- دليل قائمة التحقق من تقارير STROBE، لكيفية توثيق تدفق البيانات المفقودة في المخطوطة نفسها
- شرح قواعد بيانات NTDB و TQP، وذلك لمجموعة أوسع من قضايا التصميم التي تتجاوز مسألة البيانات المفقودة والتي تحتاج دراسة TQP إلى معالجتها
ماذا يعني هذا بالنسبة للمخطوطة؟
تترتب على ذلك ثلاث نتائج عملية مباشرة. أولًا، يستحق معدل الوفيات المُعلن عنه أو نسبة الوفيات بين الحالات، والمستمد من مجموعة بيانات سجل الإصابات، تدقيقًا دقيقًا في كيفية حساب المقام، إذ يُمكن أن يؤدي تقييد الحالات الكاملة إلى خفض المعدل المُبلغ عنه إلى النصف دون ظهور أي رسالة خطأ أو مؤشر تحذيري واضح في النتائج. ثانيًا، تُعد نسبة الأرجحية المُعدلة لمتغير فسيولوجي أكثر مقاومةً للتعامل مع الحالات الكاملة مقارنةً بالمعدل الخام، على الرغم من أن انخفاض حجم العينة لا يزال يُؤثر سلبًا على الدقة ويُوسع فترات الثقة. ثالثًا، من بين الاختصارين الشائعين، حذف الحالات غير الكاملة أو ملء الفجوات بمتوسط العينة، يُعد الإسناد المتعدد مع تضمين متغير النتيجة أفضل من كليهما، وهو بالضبط ما تلتزم به منهجية دراسة سجل الإصابات NTDB وTQP الخاصة بشركة Editverse في كل مشروع تُنفذه.
ملخص النتائج عبر 300 نسخة مكررة بلغة بايثون و100 نسخة مكررة بلغة R
| الأسلوب | معدل الوفيات المبلغ عنه | معامل غلاسكو المعدل | كل مريض تم الاحتفاظ به |
|---|---|---|---|
| أوراكل (بيانات حقيقية، بدون بيانات مفقودة) | 5.50% | -0.300 | نعم |
| تحليل الحالة الكاملة | 2.68% | -0.301 | لا |
| الإسناد المتوسط الساذج | 5.50% | -0.165 | نعم |
| الإسناد المتعدد، النتائج المضمنة | 5.50% | -0.263 | نعم |
لا يُغيّر معدل الوفيات المُبلّغ عنه إلا تحليل الحالات الكاملة، لأنه الطريقة الوحيدة التي تُغيّر المرضى الذين يتم تحليل بياناتهم بدلاً من استكمال البيانات الناقصة عنهم. الطريقتان الوحيدتان القائمتان على الإسناد هما اللتان تُبقيان على المجموعة الكاملة في حساب معدل الوفيات، ومن بين هاتين الطريقتين، يُعدّ الإسناد المتعدد الشامل للنتائج هو الذي يحافظ أيضاً على حجم التأثير المُعدّل حسب المخاطر.
حدود هذه المحاكاة
هذا مثال توضيحي مُصطنع مصمم لعزل آلية واحدة بدقة، وليس إعادة تحليل لبيانات TQP حقيقية، إذ لا تملك Editverse اتفاقية استخدام ملفات المشاركين في TQP ولا تحصل على مجموعة البيانات نيابةً عن العميل. تم اختيار معدلات البيانات المفقودة، وبنية الارتباط، ونموذج الوفيات لتكون ضمن نطاق واقعي استنادًا إلى الدراسات المنشورة المذكورة، وليس مُخصصة لسنة تسجيل محددة. يعتمد عملنا مع العميل على استخراجه الخاص للبيانات، ويُحدد نمط البيانات المفقودة الفعلي في ذلك الملف مباشرةً، ويُقدم تحليل حساسية للحالات الكاملة إلى جانب نتيجة الإسناد المتعدد الأساسية تمامًا كما هو موضح في شرحنا لـ NTDB وTQP.
PROFESSIONAL SERVICES
يقوم Editverse ببناء دراسات نتائج الصدمات NTDB و TQP مع معالجة البيانات المفقودة الفسيولوجية من خلال الإسناد المتعدد الشامل للنتائج وتحليل حساسية الحالة الكاملة الذي تم الإبلاغ عنه جنبًا إلى جنب معها، تمامًا كما تم التحقق منه هنا.
راوتر
$450
دراسة الجدوى وتقييم البروتوكول. يتحقق هذا التقييم من مدى ملاءمة سؤالك، واتفاقية استخدام البيانات الخاصة بك مع الجمعية الكيميائية الأمريكية، والمجلة المستهدفة قبل الالتزام بدراسة كاملة. ويُحتسب هذا التقييم بالكامل ضمن أي دراسة تطلبها.
سعر ثابت
$2,400
دراسة سجل الصدمات التابع لـ NTDB / TQP. إعادة ربط التصنيف الدولي للأمراض (ICD) بتصنيف شدة الإصابة (AIS)، ومعالجة البيانات المفقودة باستخدام الإسناد المتعدد، وتعديل المخاطر حسب المجموعة حسب المنشأة، وقائمة مراجعة STROBE مكتملة. 15 يوم عمل من تاريخ استلام البيانات.
ونقلت
من $ 3,500
دراسة سجل موسعة ومتعددة قواعد البيانات. لسؤال متعلق ببرنامج جودة العلاج (TQP) مرتبط بقاعدة بيانات أخرى، أو نموذج تنبؤي يحتاج إلى تحقق خارجي، أو برنامج لأوراق بحثية متعلقة بالصدمات النفسية. سعر ثابت قبل بدء أي عمل.
مراجع حسابات
- Shivasabesan G, Mitra B, O'Reilly GM. البيانات المفقودة في سجلات الإصابات: مراجعة منهجية. جرح. 2018;49(9):1641-1647. doi: 10.1016/j.injury.2018.03.035
- أورايلي جي إم، كاميرون بي إيه، جولي دي جيه. ما هي البيانات المفقودة لدى المرضى؟ تحليل البيانات المفقودة في سجل الإصابات. جرح. 2013;43(11):1917-1923. doi: 10.1016/j.injury.2012.07.185
- Moore L, Hanley JA, Turgeon AF, Lavoie A, Emond M. نموذج الإسناد المتعدد لإسناد البيانات الفسيولوجية المفقودة في بنك بيانات الصدمات الوطني. مجلة الكلية الأمريكية للجراحين. 2009;209(5):572-579. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2009.07.004
- Glance LG, Osler TM, Mukamel DB, Meredith W, Dick AW. تأثير الأساليب الإحصائية للتعامل مع البيانات المفقودة على جودة مركز الصدمات. حوليات الجراحة. 2009;249(1):143-148. doi: 10.1097/SLA.0b013e31818e544b
- نيوجارد سي دي. مدى صحة استخدام الإسناد المتعدد للبيانات المفقودة خارج المستشفى في سجل إصابات الولاية. طب الطوارئ الأكاديمي. 2006;13(3):314-324. doi: 10.1197/j.aem.2005.09.011
- أورايلي جي إم، جولي دي جي، كاميرون بي إيه، غابي بي. مفقودون في العمل: دراسة حالة لتطبيق أساليب التعامل مع البيانات المفقودة على قياس أداء نظام الصدمات. طب الطوارئ الأكاديمي. 2011;17(10):1122-1129. doi: 10.1111 / j.1553-2712.2010.00887.x