健康指数指标筛选的因果推断方法

健康指数体系的构建与发展对于推动健康中国目标的实现具有重要的战略意义。从现实世界数据入手,通过一系列的因果推断方法,筛选和确定对健康/疾病结局具有确凿因果关系且可干预的健康指数指标,从而为健康/疾病管理提供更贴近实践、更有价值的现实世界证据是至关重要的。本文针对健康指数构建的循证医学需求,介绍了目前常用的现实世界研究中人群水平评估的因果推断方法,为健康指数指标筛选提供方法支撑。

威海区域性大数据管理肺癌队列的临床特征和生存情况

目的依托大数据技术建立一个以威海市立医院为基础的肺癌纵向队列,用于了解该院肺癌就诊患者的临床特征及生存情况。方法以2016年1月至2021年5月在威海市立医院诊断为肺癌的5246例患者为研究对象,利用大数据平台获取所纳入患者的诊断程序、病理学、治疗、复发日期以及死亡日期等信息。采用描述性分析和生存曲线进行生存分析。结果5246例患者中位年龄63岁,男性占51.94%,吸烟者占18.28%,非小细胞肺癌占比89.88%,其中腺癌82.88%,小细胞肺癌占比7.97%。Ⅰ期病例2497例(47.60%),Ⅱ期294例(5.60%),Ⅲ期781例(14.89%),Ⅳ期1450例(27.64%),分期未知224例(4.27%)。以肺癌确诊时间为起点,死亡时间或最后随访时间为终点,威海市立医院肺癌队列的患者平均5年生存率52.77%,中位生存时间5.37年。通过生存曲线分析,肺腺癌预后最好(5年生存率为65.53%),小细胞肺癌预后最差(5年生存率为15.51%)。结论威海市肺癌患者以非小细胞肺癌为主,肺腺癌预后相对较好。威海市立医院肺癌队列作为一个以医院为基础的专病纵向队列,纳入病例数充足、提取信息量大,客观反映了威海地区肺癌患者的临床特征及生存情况,具备有效性和区域特性。