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介紹患病率的增加2型糖尿病(T2DM)病人體內提供了一個重要的國際影響個人和醫療係統的負擔。然而,沒有同意驗證測量來推斷糖尿病嚴重程度從電子健康記錄(病曆)。我們的目標是量化2型糖尿病嚴重程度和使用臨床不良結果驗證它。
和分析方法初級護理臨床實踐的數據研究數據鏈接,鏈接住院和死亡記錄2007年4月至2017年3月在英國患者2型糖尿病臨床算法將被用於開發一個年級2型糖尿病嚴重程度。EHR-based算法將把主要風險因素(域)嚴重程度分層不良結果2型糖尿病人群的基線和縱向嚴重程度的分數。暫時,2型糖尿病嚴重程度域,通過係統回顧和專家意見,確定是:糖尿病持續時間、糖化血紅蛋白、微血管並發症,並發症和coprescribed治療。嚴重程度得分將由兩種方法:(1)計算一個計數嚴重性分域;(2)通過分級分層的並發症。回歸模型估計權重將被用來計算域。生存分析加權分數嚴重程度之間的關係和未來outcomes-cardiovascular事件,住院(糖尿病、心血管)和死亡率(糖尿病,心血管,全因死亡率)——進行統計驗證。擬議中的EHR-based方法將2型糖尿病嚴重程度的量化初級護理績效管理和通知方法測量其他主要care-managed慢性疾病的嚴重性。我們預計,發達算法將是一個實踐者的實用工具,幫助臨床管理決策,通知分層醫學支持未來的臨床試驗和導致更有效的服務計劃和決策。
道德和傳播這項協議是獨立的科學谘詢委員會批準。一些數據提出了國家健康研究所學校初級保健研究展示,2017年9月,牛津大學,英國和英國糖尿病專業會議2018年3月,倫敦,英國。這項研究結果將在相關的學術會議和傳播的同行評議期刊。
- 2型糖尿病
- 電子健康記錄
- 初級護理
- 住院記錄
- 心血管疾病
- 糖尿病嚴重程度的算法
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本研究的優點和局限性
這是第一個英國研究開發糖尿病嚴重程度評分工具基於現實世界的電子醫療數據級2型糖尿病患者的臨床症狀。
這項研究將包括一個大樣本大小和使用高質量的醫學數據定期收集從通用實踐提供有關國家住院和死因別死亡率數據集。
之間的關聯計算嚴重程度評分和未來的不良結果(心血管事件、住院和死亡)將用於驗證發達程度的算法。
有可能錯過其他嚴重性指標不記錄在藥房配藥等所使用的數據源的數據。
鑒於可用的鏈接方案隻是答應了全科醫生在英國,研究對象將被限製在合格病人注冊在英格蘭(形成總額的近58%,臨床實踐研究Datalink通用實踐)。
介紹
全球糖尿病患病率增加與世衛組織估計,2016年超過4.22億的成年人患有糖尿病在全球患病率從1980年的4.7%增長到2014年的8.5%。1 2在英國,2型糖尿病(T2DM)病人體內的患病率在2004 - 2014年間幾乎翻了一番。3 4糖尿病患者有更高的發病率和死亡率的風險與非糖尿病個體相比,3個5因此日趨流行提供了一個重要的衛生保健資源的負擔。糖尿病管理費用估計消費高達11%的醫療預算總額在英國和美國。6 7糖尿病是一種複雜的代謝狀況,越來越嚴重,8 9在分別不同程度,逐步發展和結束器官損傷血管並發症的。糖尿病主要是在初級護理管理在英國,10整個歐洲,11美國12和亞洲。13日14在英國,近75%的糖尿病危害成本與管理糖尿病引起的並發症。6
“嚴重程度”的臨床條件可以概念化作為潛在疾病的進展過程。增加疾病的嚴重程度和發展相關的並發症導致更大的複雜性和臨床治療的影響。慢性疾病的嚴重程度,例如糖尿病,還沒有普遍認為盡管臨床意義及其可能的影響在醫療保健係統中,在那裏很少有研究評估疾病嚴重程度患者2型糖尿病或量化時間趨勢或大量的嚴重性。15日16
嚴重程度得分可能是臨床上有用的,特別是2型糖尿病;這樣,一個新的彙總得分貢獻高於現有的風險分數可以提供(如超越的死亡風險)和也是高度相關的使用在6個主要臨床和研究領域:(1)識別複雜的患者更高的需要為未來的護理;(2)識別患者在疾病的早期階段(基準);(3)提供的信息將直接通知臨床護理;(4)確定嚴重程度隨著時間的軌跡;(5)支持的研究,例如,作為一個重要diabetes-specific協變量在分析考慮,同樣Charlson發病率指數,或作為一個結果;(6)提供數據,將通知在衛生係統資源分配,如國家健康服務。
在這裏,我們描述的概念發展2型糖尿病嚴重程度的算法模型,使用電子健康記錄(EHRs)在臨床谘詢和治療。我們的目標是使用定期收集臨床和行政數據開發評分工具量化和年級二型糖尿病的嚴重程度。這個模型可能被臨床醫生根據疾病嚴重程度分層患者,我們的目標是證明潛在優勢相似的風險分數。驗證算法,我們的次要目標是檢查協會的嚴重性等級的風險三個主要不良結果:心血管疾病、住院和死亡。發達程度分層算法預期直接影響臨床實踐和服務規劃和決策產生更廣泛的影響。
和分析方法
數據源
本研究從臨床實踐研究數據鏈將使用數據(CPRD)。CPRD是世界上最大的電子健康檔案與匿名初級護理記錄超過650英國通用實踐的。17近76%的所有CPRD-registered患者在英格蘭。17規定CPRD數據包括臨床診斷,治療,生化試驗結果和推薦醫療服務。診斷的準確性和完整性CPRD數據的編碼和有效性,在臨床研究中,已報告與優秀的陽性預測值(ppv)超過90%的近14條件(包括糖尿病和腦血管疾病)。18ppv被定義為CPRD診斷的比例被驗證為正確的情況下相比,黃金標準如全科醫生(GP)問卷或初級護理記錄。
研究質量的兩個指標數據,研究人員使用的建議,可供CPRD記錄。17對於患者的立場數據,國旗“可接受的”表明,病人的記錄了某些質量標準如注冊狀態,有效的患者年齡和性別和記錄事件。實踐層麵數據的標準(ut)日期作為數據質量的措施。生產日期計算為每個CPRD慣例的最新日期的慣例符合最低質量標準基於兩個核心概念:記錄的連續性數據和記錄的死亡人數,相比全國範圍。17日19
近75%的一般實踐在英格蘭(大約58%的所有CPRD實踐)同意CPRD鏈接方案獲得大量關聯數據集和國家疾病登記。17這些包括醫院的數據(包括門診、招生和事故和緊急(急診)數據),死亡率記錄(由國家統計局(ONS)),社會經濟地位和癌症登記處。醫院舉行的住院記錄,有關統計數據集(他),提供種族數據,入院和出院日期、住院期間臨床診斷和程序記錄使用10日修訂的國際疾病分類(icd - 10)和操作程序代碼。本研究隻包括患者注冊英語一般實踐,提供生產數據並參與CPRD鏈接方案。
研究人群
研究對象包括個體與2型糖尿病(≥35歲以上1診斷代碼(在線補充表S1)2007年4月1日和2017年3月31日之間。記錄的1型糖尿病患者(見在線補充表S2)將被排除在外,除非他們有未抗糖尿病胰島素治療的記錄。2006年後我們選擇了研究期間CPRD數據的質量大幅改善了堅持與當時全國質量激勵方案介紹了重要的變化和結果框架(QOF),一個incentivisation計劃在英國所有醫生手術。20 21QOF例外報告過程允許通用實踐從指標排除病人或臨床領域基於任意異常代碼。然而,證據的使用異常代碼已經表明,他們正在使用適當的實踐和糖尿病患者總體異常率很低。22
這群建設,我們將考慮實施之前驗證算法旨在識別糖尿病病例通過避免潛在的錯誤分類CPRD等定期收集數據。23日24符合條件的患者將跟進,直到審查的最早實例有下列事件日期:病人轉移的實踐(任何原因),最後收集日期的實踐,研究2017年3月31日結束或死亡。的主要人口和臨床特點定義糖尿病人群(如年齡、性別、地理區域在英格蘭,患者的立場和通用實踐層麵社會剝奪,身體質量指數(BMI)和基線糖化血紅蛋白(HbA1 c)將被識別。基於我們之前的研究,預期的樣本大小在一年內將包括11 000例2型糖尿病注冊英語綜合實踐與他承認病人護理的數據集,他門診和他A&E數據集。隨機確定糖尿病隊列(訓練集)的80%將用於開發程度的工具,剩下的20%的人群作為驗證數據集,如下所述。
嚴重的領域
係統文獻搜索研究開發的算法或模型來評估和量化糖尿病的嚴重程度進行識別的域和子域2型糖尿病嚴重程度(分別出版)。此外,臨床專家意見研究小組的成員是用於補充搜索過程和識別可能的遺漏。臨床的團隊成員包括藥劑師(SSZ DMA), GPs (CS, CM、CACG HVm和NQ,糖尿病專家顧問(MKR)和心髒病專家顧問(毫米),用他們的專業知識來創建一個列表為2型糖尿病嚴重程度的相關臨床域。最後域被包括在嚴重性模型將在分析階段決定。目前,確定臨床相關領域的進展程度進行的包括:病人因素(糖尿病持續時間(2型糖尿病診斷和嚴重程度評分評估之間的時期)和BMI),監測實驗室檢測(HbA)1 c類別(閾值為7%[53更易與摩爾]),和血糖水平),類型的抗糖尿病治療,其他處方藥(如lipid-regulating藥物和血管緊張素轉換酶抑製劑(acei)),並發症(包括糖尿病引起的並發症,抑鬱症),住院和手術幹預措施。並發症將使用適當的代碼列表和有助於確定嚴重程度評分根據每個分數的計算方法。描述的識別域和子域表1。域還將審議小組的專家經驗的(生活經驗的人2型糖尿病)患者提供驗證的嚴重性評分工具。
臨床閱讀代碼定義的嚴重性域編碼和藥物療法的產品代碼將使用(pcdsearch)占據用戶命令。25(pcdsearch)命令是一個搜索項目開發從一般中提取代碼列表很長查找文件與初級保健相關數據庫使用一個輸入文件包含的存根代碼列表搜索感興趣的。CPRD,查找文件搜索所有臨床醫療數據集閱讀代碼和產品查找文件,包括獨特的產品代碼,搜索所有的治療方法。相應的icd - 10編碼將被用來確定臨床領域中記錄的住院死亡率數據和國家統計局記錄。有關CPRD操作識別實體的實驗室測試將被識別。這是一個正在進行的過程域和編碼的最終名單將會達成的共識的臨床研究小組的成員。所有代碼列表可以在在線臨床代碼存儲庫(ClinicalCodes.org)。26
研究結果
感興趣的不良結果將是第一個事件的發展在心血管疾病(心肌梗死、中風),未來住院(任何住院治療,糖尿病和心血管住院)和死亡(糖尿病引起的死亡率、心血管疾病死亡率和全因死亡率)。次要結果將是未來住院由於低血糖,相關的和潛在的可預防的不良結果。住院和死亡的結果將確定使用有關他和ONS死亡率數據,分別。同樣與嚴重性域,閱讀代碼和icd - 10編碼(可用ClinicalCodes.org在線存儲庫)將被用來識別結果。
統計分析
糖尿病嚴重程度的算法
使用年度數據垃圾箱和分組糖尿病患者在訓練數據集(包括隨機糖尿病人群總數的80%)從4月1日到3月31日2007年至2017年間,發達糖尿病算法級2型糖尿病使用預定義的嚴重性(子)域。我們的研究時期(2006年之後)被選中,確保很高的數據質量在初級保健,而添加二級護理數據將使我們的分析更加健壯的、準確的分類2型糖尿病嚴重程度的水平。
我們將考慮兩種方法獲得數值或分類糖尿病嚴重成績或水平。首先,我們將使用一個二進製分類(嚴重性指標:禮物/沒有)在每個子域和計算總得分。第二種方法,通過分級分層的末梢器官微血管和macrovascular並發症,包括增加權重在每個子區域內,隨著嚴重程度的增加,大量的1、2或3在每個子域名將被分配根據臨床輸入的嚴重性。回歸模型,使用死亡(主要結果)和未來住院(二次結果)作為因變量,將安裝從權重的估計將用於計算權重嚴重性子域。盡可能高的嚴重程度得分將已知的最終名單包括域和子域決定。分層圖確定糖尿病引起的並發症臨床嚴重程度的域名(圖1)、腦血管領域(圖2)和心血管(圖3和圖4,在線補充數據S1和S2)領域。
糖尿病微血管並發症的嚴重程度等級。CKD,慢性腎髒疾病;終末期腎病(ESRD。
嚴重腦血管領域的層次結構。TIA,短暫性缺血性發作。
嚴重冠狀動脈和血管領域的層次結構。冠脈搭橋,冠狀動脈旁路移植;腔內修複術、血管內動脈瘤修複;心力衰竭、心力衰竭;心肌梗死,心肌梗塞;板,外周動脈疾病;一種總線標準,經皮冠狀動脈介入;周圍性血管疾病、周圍性血管疾病。
心血管疾病的嚴重性等級域(心率、節奏和傳導)。VF、心室纖維性顫動;VT,室性心動過速。
子域與許多測量隨著時間的推移,HbA等1 c水平和體重指數,將作為協變量時變模型(替代模型會考慮考慮到非線性變化)。在每一個時間窗口,將使用這些測量的平均值,我們還將使用多個歸責方法占缺失的數據。暫時,我們將考慮使用數據記錄在回顧時間3至5年。不同回顧窗口在此期間獲得的最佳時間窗口將被測試。描述性統計研究的人口和估計的分數將被執行。
嚴重性算法驗證
當我們已經開發出一種嚴重程度評分的第一個版本的工具,它將被驗證統計量化嚴重分值協會未來的不良結果。主要結果將開發心血管事件(心肌梗死、中風),未來的住院和死亡(糖尿病引起的死亡率、心血管疾病死亡率和全因死亡率)。第二個不良結果將是未來住院由於低血糖,相關的和潛在的可預防的不良結果。Cox比例風險(比例風險評估後,假設)和/或competing-risks回歸將用於執行生存分析和評估分數和結果嚴重程度之間的關係控製了所有可用的患者特征(如年齡、性別、種族和社會剝奪)。我們的目標是分析和評估嚴重性評分在不同水平的這些變量不同。如前所述,一個隨機的研究對象(驗證數據集)的20%將用於驗證的性能嚴重算法開發的訓練數據集(80%的糖尿病隊列)。使用子域名權重計算(派生的回歸模型估計),將使用Cox回歸分析來驗證發達程度使用相關算法,我們將評估模型性能的措施(如接受者操作特征曲線下麵積)。使用這種分析,我們還將測試多少複雜的完整模型,包括所有相關的嚴重程度域將增加的不良結果在一個簡單的模型的預測效度,包括人口統計數據(年齡,性別和社會剝奪)。
糖尿病嚴重程度的縱向趨勢
新診斷為2型糖尿病患者在研究期間,我們將評估嚴重性評分的時間趨勢隨著時間的推移,通過計算所需的時間進展的昆泰嚴重性規模從診斷和確定的日期或一年在昆泰這個進展的預測因子。
而包容的頸動脈支架植入等領域,使用acei或lipid-regulating藥物、腎移植和激光療法臨床相關,代表更大水平的疾病嚴重程度的標誌,他們也改善預後(減輕嚴重性等級),也就是說,提高“反饋”的風險。盡管我們將進一步評估他們的角色,但我們可能不包括這些領域的建模分析階段。所有統計分析將使用Windows占據統計軟件:釋放15 (StataCorp LP,大學城,德克薩斯州,美國)。
病人和公眾參與和參與
公共利益在定期收集電子健康數據的重用為研究目的近年來不斷擴大。我們的研究提供了一個寶貴的機會來解決的挑戰,如何發展有意義的和富有成效的病人和公眾參與和參與觀察性研究(PPIE)合作,利用輔助數據。
我們將確定合適的PPIE夥伴進行合作研究和開發創新的策略有意義的參與項目開發。參與者提供他們的輸入,將成為決定什麼特別有價值的信息是最有用的糖尿病患者和提供反饋到開發糖尿病的算法。
在後期的研究中,與我們共同PPIE合作夥伴,我們將計劃和交付一個病人和護理人員的研討會,我們將新興的發現和尋求反饋告知進一步的工作和傳播策略。這將包括一個運動在域內的權重算法。使用GRIPP PPIE工作將報道(指導報告病人的參與和公共)清單。27
討論
全球和國家的糖尿病發生率大大增加。2 28-31對2型糖尿病患病率,在過去的二十年裏翻了一番。4 32 33糖尿病診斷與高發病率和死亡率的風險相比,沒有糖尿病的人。5盡管大多數慢性疾病的自然進程,包括2型糖尿病,及其對預後的重要臨床意義和醫療資源利用率,隻有少數研究試圖年級慢性疾病的嚴重程度。我們建議的研究旨在開發一個當代算法量化二型糖尿病的嚴重程度,高度流行的條件,使用常規的電子健康檔案。評分工具將基於臨床相關的診斷和治療嚴重性域和子域模型。算法將使臨床醫生能夠年級二型糖尿病患者根據疾病嚴重程度的水平,在基線和縱向的權重由包括臨床領域。
之前的研究
目前,有有限的數據驗證措施嚴重程度可用於常規臨床實踐管理患者2型糖尿病。因此,我們在平行敲定clinical-based糖尿病嚴重程度模型的進行了係統回顧,將通知的細化工作。在這裏,我們將討論三個相關糖尿病嚴重程度的措施從英國以外的國家曾被報導過。
在第一項研究中,基尼等歸類為2型糖尿病(n = 300)的嚴重程度分為四個層次基於胰島素使用和糖尿病引起的並發症的存在(見在線補充表S3)。15驗證研究在隨機樣本的情況下是由麵試他們的GPs。然而,我們的目標是包括更多的患者2型糖尿病,並考慮更多的臨床資料,如其他共存條件下,未治療,胰島素顯示他汀類藥物和acei與降低不良結果的風險。
在第二項研究中,糖尿病症狀清單創建測量感知症狀嚴重程度和評估185例2型糖尿病的隨時間的變化。16清單包含34項可以按主要臨床症狀(見在線分類補充表S3)。據報道並發症和規定治療的模式與估計的嚴重程度得分顯著差異有關。16然而相對較小的樣本大小和清單是基於患者的糖尿病症狀的感知嚴重性。
第三,年輕等計算一個糖尿病並發症嚴重程度指數(DCSI) 4229年1型或2型糖尿病患者在一位美國地理區域檢查其與不良結果(住院和死亡的風險)。34相比,使用一個簡單的數值計算的並發症,DCSI發現一個更好的工具來預測不良結果。作者使用藥房(隻使用胰島素)和實驗室數據計算嚴重程度指數和最大的種族多樣性包括來自診所的病人(見在線補充表S3)。然而,DCSI錯過了額外的域如糖尿病持續時間、hyperlipidaemia及更廣泛的糖尿病有關和結束器官損傷表現,我們的目標是評估除了住院和死亡。
在更廣泛的文學,雖然一些研究調查的可能作用其他各種因素對糖尿病的嚴重程度,都沒有提供一個嚴重性評分工具,使用數據從各種臨床領域作為計劃在我們的研究中,可以使用大量的信息定期收集電子醫療數據庫。在這些研究中,方法用於定義糖尿病嚴重程度包括:比較2型糖尿病嚴重程度,前後肥胖手術;35研究糖尿病嚴重程度之間的關係,要麼血液學的和免疫學變化,36水平的尿檸檬酸,37不良結果的生物標誌物;38握力;39二型糖尿病或補充醫學的使用管理。40
總的來說,二型糖尿病的嚴重程度已經之前評估使用以下域:抗糖尿病治療方案的複雜性35或HbA1 c水平;37總結嚴重程度變量,包括血管並發症;41或健康狀況綜合並發症和治療模式。42 43其他公認的據報道和臨床健壯的指標或動物模型用於評估2型糖尿病等的嚴重程度不同的患者教育方法對糖尿病的影響程度;44評估的影響父母的曆史;45基因的作用,46個47代謝48或炎症介質。49
相比我們的研究計劃,沒有先前的研究包括盡可能多的定期收集臨床相關的變量在我們更具包容性總結嚴重程度評分算法或評估協會估計分數與各種不良結果包含在我們的定義主要和次要的端點。
潛在的優勢和局限性
提出我們的研究有幾個潛在的優勢:首先,它的目標是提供一個當代測量可用的工具和第一個英國研究開發一個EHR-based嚴重性等級的2型糖尿病患者嚴重程度評分工具。第二,研究使用高質量的現實世界醫療數據定期收集從通用做法。定期收集數據的使用表明,嚴重程度得分可以自動生成以最小的努力。第三,PPIE合作者的觀點將被納入到發展的嚴重程度的工具。第四,我們將訪問兩個關聯數據集:住院(他)的數據(數據獲取最大化和減少條件錯誤分類),以及各種原因的死亡率數據來確定死因。第五,樣本容量預計將大到足以驅動的開發和評估嚴重性算法。第六,開發算法的統計驗證計劃和描述。
我們將使用數據在CPRD和他的數據集,其中一個限製我們預計可能錯過其他嚴重性指標沒有記錄在使用數據集。這些包括藥房的詳細數據,如“實際”配藥和依從性數據。同時,定期收集數據的使用與缺失值有關,被收集的問卷調查,問題編碼的準確性。然而,我們計劃使用適當的歸責方法和明確的標準編碼問題的影響降到最低。可能的限製,應該承認低估了,不代表患者2型糖尿病嚴重程度水平不定期參加一般實踐中,人失蹤的任命或病人沒有被可靠地捕獲數據庫中由於很高的流動狀態(如無家可歸)。這種限製與QOF異常報告,讓實踐來排除患者指標或臨床領域基於任意異常代碼。然而,QOF異常編碼被認為是適當的使用和它的水平很低,特別是對於通知異議。22另一個限製是,我們的研究將限製患者注冊全科醫生在英格蘭,CPRD目前隻提供鏈接到外部國家同意了數據集的一般實踐在英格蘭。然而,英語一般的實踐形式大部分CPRD實踐包括近注冊病人總數的76%。17最後,由於項目時間的限製,不可能驗證開發糖尿病使用問卷(如前麵報告的分數15)或複製該算法在一個單獨的數據集。然而,我們計劃的統計驗證開發的算法。
重要性和嚴重性的臨床意義的工具
發達算法和嚴重程度的工具可能產生重大影響初級保健的疾病管理和資源分配。在理想的情況下,通過未來的工作進一步驗證和評估的臨床效用,嚴重的實用工具將通過實施初級護理臨床計算係統在英國使用。50發達程度的臨床意義算法初級保健是由包含高度相關的臨床領域,如糖尿病引起的並發症和合並症,映射到定期收集數據。
此外,通過評估嚴重性的縱向模式,開發工具可能更比當前使用的代理(HbA臨床相關1 c),因此它可能是一個更可靠的指標在通知實踐對糖尿病護理的報酬。分辨個人根據他們的糖尿病嚴重程度將相關的風險分層(可能使安全代表團內的護理臨床團隊),幫助確定個性化的病人風險和將幫助從業人員分流病人需要更大的臨床輸入通知對分層藥減少未來改變糖尿病引起的並發症。此外,嚴重分值的權重可能告知未來臨床試驗作為評分工具考慮更廣泛的心血管疾病比大多數隨機臨床試驗。鑒於心血管結果的相對較低的利率在一些試驗中,確定糖尿病患者是在更高的風險通過我們的嚴重性算法將有助於電力試驗病人整體長遠利益。最後,綜合程度得分可以作為一個重要的混雜因素在未來的研究中,作為一個例子,與糖尿病病例和控製在觀察性研究和臨床試驗。
道德和傳播
一些數據是在一年一度的全國衛生研究所學校初級保健研究(NIHR SPCR)展示,2017年9月,牛津大學,英國和英國糖尿病專業會議,2018年3月,倫敦,英國。這項研究結果將在相關的學術會議和傳播的同行評議期刊。
引用
腳注
貢獻者EK, SSZ MM, MKR HvM開發研究設計和數據分析計劃。SSZ, MM, MKR HvM同意臨時臨床代碼列表。SSZ準備手稿的初稿,EK, MM, MKR HvM批判性回顧了最初的版本。CP導致PPIE工作計劃。博士,CACG,厘米,NP、DMA、CS、NQ、錳和SW審查和批判性思維編輯手稿。所有作者同意協議的最終版本之前提交。SSZ擔保人。
資金這項研究是由美國國家衛生研究所資助學校初級保健研究(NIHR SPCR),授予331號。這份報告是一個獨立的研究由美國國家衛生研究所。
免責聲明中表達的觀點不一定是作者和出版的英國國民健康保險製度,國家衛生研究所或衛生部。
相互競爭的利益EK, HvM MM,博士,CACG, CP,厘米,NP和MN聲明沒有利益衝突。SSZ NIHR SPCR支持的報告在這個研究。DMA收到Abbvie贈款資金,輝瑞和葛蘭素史克公司的顧問委員會。MKR受到教育格蘭特默沙東公司和諾和諾德公司的支持;在葛蘭素史克適度的股權;和羅氏公司谘詢。NQ報道贈款NIHR SPCR期間進行的研究。CS報告贈款NIHR SPCR期間進行的研究;贈款NHS CLAHRC西方,撥款從雅芳初級保健研究協作,在提交工作。西南作為臨床實踐研究Datalink獨立科學委員會的成員直接督導下的英國藥品和健康管理機構。
病人的同意不是必需的。
倫理批準CPRD的獨立科學顧問委員會批準這項研究直接督導下的協議。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。