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摘要
目標創建和評估英格蘭藥物濫用治療和住院患者數據之間的國家記錄聯係。
設計使用個人標識符將英國公共衛生部(PHE)管理的國家藥物治療監測係統(NDTMS)與國家衛生服務(NHS)數字管理的醫院事件統計(HES)入院患者護理聯係起來的確定性記錄鏈接。
環境和參與者2018年4月1日至2019年3月31日期間在英格蘭接受藥物濫用治療的成年人(n=268 251)與1997年4月1日以來可用的住院記錄相關聯。
結果測量使用金標準子集，使用NHS編號鏈接，我們報告了整體鏈接的敏感性和準確性。確定了連鎖誤差的預測因素，並使用逆概率加權來詢問對住院時間分析的任何潛在影響。
結果79.7% (n= 213814)人與至少一條HES記錄相關，估計總體敏感性在82.5%至83.3%之間，精度在90.3%至96.4%之間。年齡在46歲到60歲之間的女性、白人更有可能聯係起來。如果相關個體是男性、年齡較大、沒有固定的居住地址或有阿片類藥物使用問題，則其平均住院時間更有可能≥5天。這些關聯在概率加權後沒有發生實質性變化，這表明它們不受連鎖誤差偏差的影響。
結論藥物濫用治療和住院記錄之間的聯係提供了一個強有力的新工具來評估治療對英格蘭藥物相關傷害的影響。雖然聯動誤差會產生誤導性的結果，但聯動偏倚似乎對藥物濫用治療和住院時間之間的關聯影響不大。在進行後續分析時，在解釋任何結果時都應考慮與關聯過程相關的潛在偏差。
- 公共衛生
- 流行病學
- 物質濫用
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用屬性4.0 Unported (CC BY 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人出於任何目的複製、重新分發、重新混合、轉換和構建此作品，前提是原始作品被正確引用，提供到許可證的鏈接，並表明是否進行了更改。看到的:https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
這一記錄聯係是首次將國家一級的藥物濫用治療數據和住院患者記錄聯係起來的研究。
在國家藥物治療監測係統(National Drug Treatment Monitoring System)中，沒有一個單一的唯一標識符(如國家醫療服務號碼)被例行收集，與英國政府持有的其他數據集相比，例行收集的個人標識符更少。
個人標識符的有限可用性導致錯誤匹配和錯過匹配的風險增加，這可能會影響隨後進行的任何分析的有效性。
連鎖錯誤似乎沒有導致與平均住院時間相關的社會人口學和臨床因素的係統性偏見和錯誤估計。
簡介
從衛生和社會保健部門定期收集的行政數據越來越多地用於為公共衛生政策提供信息和開展研究。雖然英國各地的一些倡議利用國家記錄聯係來進一步了解特定疾病領域的人口水平，1利用記錄聯係作為改善濫用毒品和酒精者健康結果的手段的雄心尚未完全實現。
2013年至2017年期間，接受專業酒精治療的人數下降了19%，而同期將酒精記錄為致病因素的入院人數增加了5%。2 - 4在這種背景下，英國衛生和社會保障部最近的一份報告指出，迫切需要評估專科藥物和酒精治療對急性護理資源使用和物質相關傷害的影響。5該報告認為，這一目標可以通過詳細分析相關的個人住院和藥物濫用治療數據來實現，這可能“……產生證據來量化治療成功前後對衛生服務利用的影響”。5
國家藥物治療監測係統(NDTMS)是由英格蘭公共衛生部(PHE)整理和維護的中央數據庫，該數據庫每月從英格蘭所有地方當局委托的社區藥物和酒精服務機構接收輸入。6這包括個人的社會人口學特征(出生日期(DOB)、性別、種族、住房狀況等)、診斷特征(包括個人藥物使用的數量和頻率)和治療特征(包括與治療服務接觸的頻率和類型)、所接受的幹預措施以及治療成功的衡量標準的個人層麵數據。醫院事件統計(HES)是中央存儲庫，由國家衛生服務(NHS)數字整理和維護，它收集了英格蘭和威爾士與NHS住院有關的所有信息。7醫療保健服務的住院病人護理數據庫是醫療保健服務的主要管理數據庫之一，涵蓋所有國民保健製度住院病人的入院情況，包括後來由國民保健製度報銷的任何私立或第三部門醫院的入院情況。8因此，據估計，HES APC包含英國所有住院醫院活動的99%。9住院住院包括任何需要病床的二級護理活動，因此包括日間病例，以及身心健康機構的計劃住院和緊急住院。beplay体育相关新闻HES APC不包括事故和急診(A&E，急診科)出診，也不包括門診預約，這些數據保存在單獨的HES數據庫中。
盡管NDTMS之前曾與國家統計局和警察國家計算機的死亡率數據聯係在一起，10 - 12NDTMS與住院患者數據之間缺乏聯係，限製了評估專業藥物和酒精治療對個人和區域住院率影響的能力。為促進國家數據庫的記錄聯係，以評估藥物濫用後果，已作出了國際努力，13然而，以前的研究往往無法獲得關於藥物濫用治療的國家層麵的數據，部分原因是分散的醫療保健提供係統或缺乏集中的數據存儲庫。在英格蘭，由於存在住院治療和藥物濫用治療的中央國家數據庫，我們試圖將這兩個數據庫聯係起來，為藥物和酒精政策和研究提供信息。
在本報告中，我們描述了記錄鏈接的過程，旨在評估鏈接質量及其對隨後進行的分析的潛在影響。我們相信，這一記錄聯係可能會導致全球最大的橫斷麵和縱向藥物濫用數據庫，因此可能成為一種資源，能夠支持大量分析產出，旨在改善藥物使用障礙患者的生活。
方法
在英格蘭接受公共資助的專科藥物和酒精治療服務的患者提供書麵同意，與NDTMS分享他們的信息，並被告知，NDTMS的記錄可能與英國政府特別批準的數據庫(包括HES)的數據相關聯。14超過98%的患者表示同意，15本同意的性質表明，任何記錄鏈接都將由PHE承擔，個人可以在任何時候選擇不讓他們的記錄在NDTMS中使用。
患者和公眾參與
該研究得益於與南倫敦和莫茲利生物醫學研究中心數據鏈接服務用戶和護理人員谘詢小組以及公共衛生部門酒精治療專家組的討論，該專家組包括具有生活經驗的專家。前一個小組是對涉及數據聯係的項目感興趣的人以及有精神健康診斷(包括藥物使用障礙)經驗的人的定期會議。beplay体育相关新闻他們接受有關數據匹配過程的持續培訓，因此可以就建議數據流的可接受性提出建議。目前的提案於2018年6月提出，根據個人在毒品和酒精服務方麵的治療經驗，整個集團都認識到擬議的聯係的重要性。該小組對提出的聯係方法感到滿意，包括使用患者標識符。這兩個小組將繼續參與後續的分析計劃，從任何由此產生的關聯數據。
聯係方法
記錄鏈接是將來自不同數據庫的有關同一個人(或實體)的信息彙集在一起的過程。聯動應用一組標準來確定記錄是否屬於同一個個體，並旨在評估每個記錄對的真實匹配狀態:要麼是“匹配”，即記錄屬於同一個個體，要麼是“不匹配”，即記錄屬於不同的個體。如果記錄對被錯誤分類，錯誤可能會被引入為“假匹配”，即來自不同個體的記錄鏈接錯誤，或“錯過匹配”，即來自同一個體的記錄鏈接失敗。關聯誤差的引入偏差，特別是當重要結果的風險因素與錯誤率相關時，可能會影響從關聯數據中得出的結果的有效性。16日17如果數據集沒有共同的唯一標識符，則更有可能發生這種情況。18
我們選擇了2018年4月1日至2019年3月31日期間在英國接受專業藥物或酒精治療的成年人的所有NDTMS記錄作為測試聯係人群。測試鏈接NDTMS數據的結構是這樣的，一條記錄代表一個唯一的成人(n=268 251)。19這些數據與自1997年4月1日數據庫建立以來的所有HES APC記錄進行比對。HES APC數據的結構是這樣的:同一個人有多個記錄，每個記錄代表住院期間，每個人都有一個特定的變量HESID，由NHS數字係統分配(n=390 642 220條記錄;N =67 378 943個獨特的個體)。20.由於並非所有到毒品和酒精服務機構就診的人都已入院，我們並不期望所有的NDTMS記錄都與HES APC相匹配。兩個數據庫之間沒有共享唯一的個人標識符，例如NHS號碼，但有一些個人人口統計和地理標識符可供匹配。標識符進行了協調，以在兩個數據庫中保持一致的格式，其中包括協調字符串長度、空格的使用、大寫和連字符。有五個變量可供匹配;個人的出生日期、性別、郵編、種族和全科醫生(GP)的執業情況。完整的變量描述可以在在線補充資料．
設計了一種結構化查詢語言(SQL)算法來實現NDTMS與HES APC的聯動。兩個數據集中的初始數據清理包括將所有缺失或無效數據轉換為空值，以及將與無固定住所(NFA)狀態相關的所有郵政編碼轉換為單個值。所有NDTMS記錄都包含有效編碼的出生日期和性別值，96.3%的記錄包含有效編碼的郵政編碼，94.7%的記錄包含有效編碼的種族編碼，18.4%的記錄包含有效編碼的全科醫生實踐。郵編缺失或無效的NDTMS記錄(n= 10011, 3.7%)被排除在鏈接之外，因為性別、郵編和DOB的組合是唯一識別個體所需的最小數據(但不一定足夠)。在剩下的258240條NDTMS記錄中，有6878條(2.7%)的出生日期、性別和郵編相同，其中有164條(2.4%)沒有種族或全科醫生的有效記錄。
匹配是基於前麵描述的五個變量中的每個變量的精確匹配，並分以下四個階段進行分層:
第一階段:精確匹配出生日期，性別，郵編，種族和全科醫生實踐。
第二階段:精確匹配出生日期，性別，郵編和全科醫生實踐。
第三階段:精確匹配出生日期、性別、郵編和種族。
第四階段:精確匹配出生日期，性別和郵編。
當記錄匹配時，它們將從數據集中刪除，並且不包含在後續的匹配階段。由於這兩個數據庫都是縱向的，因此可能有幾個不同的郵編值，並且隨著時間的推移，每個人的全科醫生實踐都被記錄下來。當有多個唯一值可用時，分層算法嚐試將NDTMS記錄與HES APC記錄按順序連接起來，從每個變量的最新值開始。所有與其他數據集中的多條記錄鏈接的結果記錄都被刪除，並被視為非鏈接。
第一級子樣品
在完整的NDTMS樣本中(n=1328)，迄今為止參加PHE個人安置和支持試驗的一小部分人，21已經同意提供他們唯一的10位NHS號碼。由於NHS號碼也在HES APC中編碼，這被用作一個唯一的標識符，對兩個數據集都是通用的，以促進在NDTMS中擁有可用NHS號碼的個人的“金標準”樣本之間的聯係。完整的NDTMS樣本和“金標準”NDTMS樣本的社會人口學和臨床特征可在在線補充表S1．
使用“金標準”樣本，關聯率計算為NDTMS個體與任何HES APC記錄關聯的百分比，首先通過僅對NHS編號進行精確匹配，然後使用前麵描述的四階段確定性算法。對結果進行評估，以確定錯過的匹配率，以及整體鏈接精度，即真實鏈接的比例。
使用NHS號碼聯係的個人被認為在其一生中確實住院過。在這個樣本中，使用四階段算法進行鏈接和未鏈接的個體與估計的錯過鏈接率進行比較。為了考慮數據提供者之間以及個體之間患者特征和數據質量的差異，我們使用多級邏輯回歸，在地方當局委托的治療服務中嵌套個體，並將NDTMS中的匹配狀態作為二進製結果(匹配=1，不匹配=0)。模型擬合使用似然比檢驗，將多層模型與固定效應邏輯模型進行比較，固定效應邏輯模型不考慮個體嵌套。我們探討了匹配狀態與NDTMS社會人口統計學(如性別、年齡、種族、NFA狀態和多重剝奪指數)和臨床因素(如患者接受治療時濫用的物質)之間的任何關聯。為了建模的目的，種族被重新劃分為白人和非白人的二元類別，22並生成了作為自變量函數的匹配概率估計。
連杆誤差分析
當所討論的結果可能不是被樣本中的所有人都經曆過時，評估關聯錯誤的影響存在挑戰。當將個人的NDTMS記錄鏈接到HES APC時，很難知道哪些匹配被遺漏了，因為HES數據庫在設計上隻會捕獲已住院的個人的信息。因為這種不聯係可能是由於一個人從未住過院或錯過了比賽。23日24
對於每個獨特的關聯個體，創建其平均住院時間的二元結果(≥5天=1，<5天=0)，以評估由於關聯錯誤造成的偏倚。之所以選擇這一方法，是因為它與臨床相關，反映了目前英國人均住院時間，並記錄了HES APC內所有人的住院時間。7利用“金標準”分析中估計的匹配概率，我們創建了一個權重，該權重與使用四階段算法與HES APC數據相關聯的概率成反比。這些權重隨後被分配給每個相關個體，按照標準方法來解釋橫斷麵和隊列研究中的無應答偏倚。25日26日在“金標準”樣本中使用單變量多水平邏輯回歸來檢驗自變量與平均住院時間之間的關係。估計值是使用NHS編號匹配的“無偏”鏈接樣本生成的，然後將這些估計值與使用四階段算法匹配的“有偏”鏈接樣本獲得的估計值進行比較。應用於“偏置”樣本的模型首先在沒有任何加權的情況下進行，第二次進行合並逆概率權重，以檢查這是否糾正了任何鏈接誤差，第三次根據具有足夠匹配數據的幾率進行加權。
結果
在完整的NDTMS樣本(n=268 251)中，一個獨特的人與HES APC住院記錄的總體匹配產生了n=213 814個鏈接記錄，鏈接率為79.7%。根據前麵描述的匹配階段相關聯的比例為:階段1:10.7%，階段2:5.7%，階段3:72.5%和階段4:11.1%。
第一級子樣品
在NDTMS中，一個獨特的人與HES APC住院記錄的總體匹配使用了在NDTMS中可用的NHS號碼的“金標準”子集，使用NHS號碼生成了n=1153個鏈接記錄，鏈接率為86.6%。在“金標準”群體中使用四階段算法生成n=1053條鏈接記錄，鏈接率為79.3%。盡管這低於NHS的數字匹配率，但這表明大多數未關聯的記錄都是真正的非關聯記錄(即先前沒有住院的個人)，並且沒有錯過匹配。在使用四階段算法鏈接的n=1053條記錄中，102條沒有使用黃金標準鏈接。其中包括n=36條與NHS編號不一致的記錄，因此被認為是虛假鏈接，66條缺少或無效的NHS編號，可能代表虛假鏈接或金標遺漏的鏈接。這兩種可能性分別表明精度在90.3%和96.4%之間。在使用NHS編號匹配的n=1153條記錄中，n=202條未被四階段算法匹配，靈敏度分別在82.5%和83.3%之間。
表1通過四階段算法總結了金標準子樣本中社會人口學和臨床變量之間的關聯，這些子樣本通過其NHS編號與HES APC相關(n=1153)。在這個樣本中，我們使用四階段算法比較了被分類為鏈接或非鏈接的個體，與參考值相比，調整後的or (aOR)大於1表示鏈接成功的幾率增加。在調整後的模型中，我們發現性別、年齡和種族的關聯幾率存在顯著差異。有強有力的證據表明,與女性相比,男性更有可能鏈接到他APC(優勢比為0.48,95%可信區間0.30到0.79,p = 0.003),與那些年齡在18歲到30歲之間,相比那些年齡在46 - 60人明顯更可能鏈接(優勢比為2.28,95%可信區間1.08到4.82,p = 0.03),並與一個白人種族的人相比,一個非白人種族的人明顯不太可能鏈接(優勢比為0.35,95%可信區間0.20到0.63,p < 0.001)。多水平模型顯著優於固定效應logistic模型(p<0.001)，類內相關係數(ICC)為0.13 (95% CI 0.04至0.36)。
連杆誤差分析
使用四階段算法加權與HES APC數據關聯的概率，證明了在“金標準”樣本中關聯偏差的修正，其結果總結在在線補充表S2．
自1997年4月HES數據庫建立至2020年1月，全鏈接樣本共有1 624 152例住院患者，總住院時間為14 461年，總平均住院時間為3天。表2總結了社會人口學和臨床變量之間的關聯，以及將相關個體分為平均住院時間<5天和平均住院時間≥5天。aOR大於1表示與參考值相比，平均住院時間≥5天的幾率增加。在調整後的模型中，我們發現在大多數研究的社會人口學和臨床因素中，平均住院時間存在顯著差異。根據反向概率或充分匹配的數據加權，由調整後的模型產生的估計值之間沒有實質性差異。多水平模型顯著優於固定效應logistic模型(p<0.001)， ICC為0.02 (95% CI 0.01 - 0.02)。
討論
使用確定性匹配，在英國NDTMS專家社區藥物和酒精治療數據與HES住院數據之間建立了一個國家縱向和橫斷麵數據集，為213814名成年人(占整個NDTMS隊列的79.7%)提供了與其住院記錄的聯係。使用我們的鏈接算法，鏈接和非鏈接樣本之間的社會人口學和臨床特征存在顯著差異，如果他們是女性，白人，年齡在46到60歲之間，個體更有可能鏈接。利用相關數據，我們能夠證明，男性、年齡較大、沒有固定居住地址且有阿片類藥物使用問題的個體，其平均住院時間更有可能增加。在逆向概率加權後，這些影響沒有發生實質性變化，這表明它們不是由連鎖誤差的偏差所驅動的。
聯動偏差分析
很少有研究在物質使用障礙患者的背景下檢查了關聯錯誤。使用我們的確定性算法，n= 54437(20.3%)的個體與HES APC住院記錄無關。金標樣本的關聯表明，其中大約三分之二是真正的非關聯(即，由於個體從未住院，因此沒有HES記錄而產生)，剩下的三分之一是漏檢。當使用“金標準”樣本時，86.6%的記錄使用NHS編號進行匹配，因此86.6%可能估計總體真實匹配率。因此，我們可以推斷，在總樣本(n=8670)中，n= 10011個匹配數據不充分的NDTMS記錄中，大致類似的百分比應該是匹配的，因此是真正的缺失匹配。基於我們的鏈接靈敏度，這8670條記錄構成了使用四階段算法時可能錯過的匹配記錄總數的一半以下。該隊列的社會人口學和臨床特征可以在在線補充表S3，與具有足夠匹配數據的NDTMS隊列相比，如果個體是男性、年輕和有問題的阿片類藥物使用者，則具有足夠匹配數據的幾率要低得多。這表明在這些組中錯過匹配的可能性更高，這與在“黃金標準”樣本中使用四階段算法觀察到的男性、年輕人和非白人個體的關聯幾率降低相一致。
我們發現，年齡較大的群體更有可能聯係，這可能反映了該人群記錄中更準確的個人標識符的可用性，因為與其他年齡組相比，他們的壽命更長，他們有更大的潛在接觸毒品和酒精服務的機會，住院記錄的數量也增加了，因此可能有更多的匹配變量值。先前的研究表明，來自黑人和少數民族的個體更有可能有出生日期記錄不準確的行政記錄，居住不穩定程度更高，這可能適用於本樣本，並部分解釋了與白人個體相比聯係的可能性降低。29然而，令人欣慰的是，在我們的樣本中，關聯偏差似乎對藥物濫用和平均住院時間之間的關聯沒有顯著影響。
匹配方法和評價的優勢和局限性
這是同類研究中首次將集中的國家級藥物濫用治療數據和住院患者住院記錄聯係起來，並提供了一個示例，說明如何通過加權技術調整常規收集的管理數據集之間的潛在非隨機損失。30.由於我們能夠訪問完整的源數據記錄，我們能夠證明，關聯錯誤似乎不會導致與平均住院時間相關的社會人口學和臨床因素的係統性偏見和錯誤估計。值得注意的是，為了評估本文中潛在的關聯偏差，我們隻報告了一個單一的醫療結果。在對結果數據集進行潛在聯係偏差評估後，將有可能解決一些關鍵的研究和政策問題。也有一些限製。由於英國內政部以前的做法是在其“成癮者索引”中彙編所有注冊成癮者的全名和地址，31以及更普遍的藥物使用障礙患者所經曆的恥辱，NDTMS謹慎地隻收集它認為必要的最低數量的個人標識符信息，以平衡人口監控的需要，以及對個人身份的合理擔憂。然而，一個不幸的後果是，在NDTMS中沒有一個唯一的標識符(如NHS號碼)被常規收集，並且收集的個人標識符通常比其他英國政府持有的數據集中要少。這為NDTMS數據鏈接帶來了一個獨特的問題，與一般人口相比，NDTMS內的個人也不太可能在全科醫生那裏注冊，更有可能沒有居住地址，並且可能有興趣向毒品和酒精服務機構提供不準確的個人身份信息。與其他國家數據聯係相比，上述所有原因都可能導致所觀察到的假匹配和漏匹配率增加。30.然而，國家藥物濫用治療中央數據存儲庫提供了與其他衛生和社會護理記錄係統聯係的獨特機會，前提是這些個人同意，以改善藥物使用障礙患者的生活。這種可用的個人標識符的缺乏導致了錯誤和錯過匹配的風險增加，特別是在低置信度匹配階段，這些限製可能導致我們的匹配率是對鏈接性能的高估。因此，為了最大限度地減少錯誤匹配的風險，與來自兩個數據集的多個不同的唯一記錄鏈接的記錄被刪除，並被視為非鏈接。這可能反映了NDTMS或HES的內部鏈接不完善或重複數據刪除;也就是說，這些可能是真實的多個鏈接，這種鏈接策略可能會增加錯過匹配的比率。當使用“金標準”數據來評估鏈接質量時，假設這在匹配和分析變量的質量分布方麵具有代表性。雖然我們的“黃金標準”數據集唯一的個人標識符是NHS號碼，但我們不能排除NHS號碼中可能存在編碼錯誤的可能性，並且數據集可能不代表其餘記錄。盡管在金標準樣本中，使用我們的算法與使用NHS數字相比有明顯的低鏈接率(79.7% vs 86.6%)，完整和金標準NDTMS樣本之間的種族和年齡差異部分解釋了這種差異，但由於鏈接錯誤，似乎並沒有造成顯著的偏差。
影響
這種藥物濫用治療和住院記錄之間的聯係提供了一個新的強有力的工具來評估專家治療對英格蘭酒精和藥物相關傷害的影響。通過調查，並通過與其他政府部門(例如工作和養老金部)的數據集的額外關聯，這些數據有望提供見解和知識，以改善物質使用障礙患者的生活。雖然在我們的樣本中，由於連鎖錯誤而產生的偏差可能會產生誤導性的結果，但連鎖偏差似乎對藥物和酒精治療與住院時間之間的關係影響不大。然而，如果沒有持續探測源數據中的信息的能力，可能會引入潛在的鏈接錯誤，而未來的分析人員不會意識到需要對其進行解釋。
隨著時間的推移，我們希望這一資源將產生一個廣泛的顆粒數據和分析專業知識的網絡，可以用來告知調試和服務提供，以更好地滿足英國物質使用障礙患者的需求。接下來的直接步驟是評估在接受藥物和酒精治療的人群中最常見的住院原因，並評估參與和成功完成藥物和酒精治療對個人和國家住院率的影響。值得注意的是，在對結果鏈接數據集進行後續分析時，在解釋任何發現時應始終考慮與鏈接過程相關的任何潛在偏差。
參考文獻
補充材料
腳注
BE和CD貢獻相同。
貢獻者所有作者均符合ICMJE的作者資格標準。beplay体育官网官方登录ER:製定研究問題，設計並實施研究，分析數據，起草文章。JD:參與了研究設計、數據分析和文章寫作。KH:參與研究設計、數據分析和文章撰寫。MH:參與了研究問題的製定、研究設計、數據分析和文章的撰寫。JK:參與了研究設計、數據解讀和文章寫作。MW:參與研究設計、數據解讀和文章撰寫。BE:參與了研究問題的製定、研究設計、數據分析和文章的撰寫。CD:參與了研究問題的製定、研究設計、數據分析和文章的撰寫。
資金本文代表由醫學研究委員會(MRC)資助的獨立研究，作為通訊作者MRC成癮研究臨床(MARC)獎學金的一部分。該研究部分由倫敦南部的NIHR生物醫學研究中心和莫茲利NHS基金會信托基金和倫敦國王學院資助，並由NIHR應用健康研究和護理南倫敦領導合作(NIHR CLAHRC南倫敦)現在重新委托為NIHR應用研究合作南倫敦，CD和MH都獲得了NIHR高級研究員獎的資助。KH部分由威康信托基金資助(資助號212953/Z/18/Z)，並受益於由NIHR GOSH BRC和英國健康數據研究所資助的基礎設施。
免責聲明資助者對研究設計沒有貢獻;在數據的收集、分析和解釋方麵;在報告的寫作中;以及發表文章的決定。所有作者都獨立於資助者，能夠完全訪問研究中的所有數據(包括統計報告和表格)，並對數據的完整性和數據分析的準確性負責。所表達的觀點是作者的觀點，不一定是MRC，國家衛生服務(NHS)， NIHR，英格蘭公共衛生部(PHE)或衛生和社會保障部(DHSC)的觀點。
相互競爭的利益MH是RADAR-CNS財團的首席研究員，該財團是與五家製藥公司(janssen, Biogen, UCB, MSD和Lundbeck)合作的公私夥伴關係，在提交的工作之外。
患者發表同意書不是必需的。
倫理批準在經過PHE Caldicott谘詢小組(CAP)(參考編號:CAP-2019-06)的審查後，根據2002年《衛生服務條例(患者信息控製)》第3條批準進行聯係。
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