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    潛在類(lèi)別模型在腫瘤登記地區(qū)工作模式分析中的運(yùn)用*

    2021-03-16 10:19:18貴州省疾病預(yù)防控制中心慢性病防治研究所550004
    關(guān)鍵詞:漏報(bào)類(lèi)別分類(lèi)

    貴州省疾病預(yù)防控制中心慢性病防治研究所(550004)

    趙否曦 周 婕 李 凌 劉 濤△

    【提 要】 目的 運(yùn)用潛在類(lèi)別模型對(duì)貴州省腫瘤登記地區(qū)的工作模式進(jìn)行分析。為今后開(kāi)展類(lèi)似工作提供理論依據(jù)。方法 通過(guò)梳理貴州省17個(gè)腫瘤登記點(diǎn)腫瘤數(shù)據(jù),運(yùn)用潛在類(lèi)別模型對(duì)各項(xiàng)目點(diǎn)腫瘤登記漏報(bào)情況進(jìn)行聚類(lèi),比較不同工作模式對(duì)腫瘤登記漏報(bào)的影響。結(jié)果 調(diào)查點(diǎn)可以劃分為3個(gè)大類(lèi),分別是以疾控機(jī)構(gòu)為主導(dǎo),以臨床機(jī)構(gòu)為主導(dǎo),以保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)。其中以臨床主導(dǎo)型的腫瘤漏報(bào)率最低為12.76%。結(jié)論 潛在類(lèi)別模型可用于觀測(cè)結(jié)果為分類(lèi)數(shù)據(jù)的聚類(lèi),聚類(lèi)后各種工作類(lèi)型的腫瘤登記漏報(bào)率是不同的,更深刻地揭示影響腫瘤登記漏報(bào)的因素,對(duì)開(kāi)展該項(xiàng)工作提高報(bào)告質(zhì)量具有實(shí)際意義。

    腫瘤登記報(bào)告是腫瘤防控的重要基礎(chǔ),它提供的資料對(duì)于指導(dǎo)一個(gè)地區(qū)開(kāi)展腫瘤防控具有重要意義[1]。從宏觀上看,腫瘤登記報(bào)告不僅為制定衛(wèi)生工作規(guī)劃和腫瘤防治計(jì)劃提供依據(jù),而且為腫瘤防治措施的效果評(píng)價(jià)奠定基礎(chǔ)。從實(shí)際應(yīng)用看,腫瘤登記報(bào)告不僅為防癌健康教育和教學(xué)培訓(xùn)提供基礎(chǔ)資料,還可為腫瘤病因和防治研究提供線索。潛在類(lèi)別模型是近年來(lái)使用較廣的一門(mén)技術(shù),并且各潛在類(lèi)別的內(nèi)部的外顯變量滿足局部獨(dú)立的要求,現(xiàn)在潛在類(lèi)別模型多運(yùn)用于心理學(xué)、醫(yī)學(xué)和社會(huì)學(xué)等多個(gè)方面[2-3]。研究腫瘤登記工作漏報(bào)的原因,對(duì)不同地區(qū)的工作模式進(jìn)行分類(lèi),并采取有針對(duì)性的措施,實(shí)現(xiàn)逐步減少漏報(bào),對(duì)制定有效的腫瘤項(xiàng)目管理具有重要意義。本研究采用潛在類(lèi)別模型,分析各項(xiàng)目點(diǎn)工作模型下腫瘤登記漏報(bào)的分布差異,對(duì)開(kāi)展腫瘤防控提供政策依據(jù)。

    資料與方法

    1.資料來(lái)源

    資料來(lái)源于2016-2017年貴州省17個(gè)腫瘤登記地區(qū)。通過(guò)漏報(bào)調(diào)查收集各登記地區(qū)轄區(qū)內(nèi)腫瘤病例,與腫瘤登記系統(tǒng)比對(duì)掌握我省腫瘤登記地區(qū)腫瘤漏報(bào)水平;通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查了解各地相關(guān)部門(mén)工作開(kāi)展情況,分析造成腫瘤漏報(bào)主要原因;分析相關(guān)部門(mén)工作與腫瘤病例漏報(bào)的關(guān)系,探尋腫瘤漏報(bào)影響因素。

    登記地區(qū)常住人口中2016年1月1日至2016年12月31日間,在轄區(qū)內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診、在醫(yī)療保障系統(tǒng)報(bào)銷(xiāo)及死亡的惡性腫瘤和中樞神經(jīng)系統(tǒng)良性腫瘤病例。

    2.研究方法

    潛在類(lèi)別分析(latent class analysis LCA)是潛在類(lèi)別模型(latent class model LCM)的分析方法,其原理是用內(nèi)在的某種可能的組合類(lèi)別來(lái)詮釋表現(xiàn)在外的變量,使得這些變量經(jīng)過(guò)潛在類(lèi)別的分類(lèi)后,能夠表現(xiàn)局部獨(dú)立性。潛在類(lèi)別分析的基本假設(shè)是:各種外顯變量的概率分布可以由少數(shù)互斥的潛在類(lèi)別模型來(lái)解釋?zhuān)糠N類(lèi)別對(duì)各外顯變量的反應(yīng)選擇都有特定的傾向[4]。

    結(jié) 果

    2016年我省腫瘤登記地區(qū)的平均漏報(bào)率為20.9%,最高為54.2%,最低為7.6%,各腫瘤登記地區(qū)均存在不同程度的漏報(bào)。

    表1 2016年貴州省腫瘤登記地區(qū)漏報(bào)情況

    采用logistic回歸模型,得到的影響因素為開(kāi)展漏報(bào)調(diào)查,縣級(jí)以上醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立獎(jiǎng)懲機(jī)制,有腫瘤科室,是否開(kāi)展數(shù)據(jù)對(duì)接。

    為選擇合適的潛在類(lèi)別模型,從潛在類(lèi)別為1類(lèi)開(kāi)始模擬,共擬合5個(gè)模型,表2為5個(gè)潛在類(lèi)別模型的擬合結(jié)果。當(dāng)擬合模型為3時(shí),模型滿足了擬合的要求,BIC最小(BIC=908.2834)

    表2 貴州省腫瘤登記地區(qū)腫瘤登記漏報(bào)影響因素

    基于3類(lèi)數(shù)據(jù)模型的分類(lèi),利用EM算法對(duì)潛在類(lèi)別概率和潛在類(lèi)別下各項(xiàng)目的條件概率進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表3。在模型參數(shù)估計(jì)后,依據(jù)各項(xiàng)目的條件概率特點(diǎn)對(duì)各潛在類(lèi)別進(jìn)行解釋?zhuān)诩{入模型的12個(gè)變量中,除“使用HIS系統(tǒng)”外,其余變量在3種類(lèi)別間差異較為明顯。根據(jù)分布差異較明顯的幾個(gè)項(xiàng)目對(duì)各類(lèi)別的命名如下:以疾控機(jī)構(gòu)為主導(dǎo),以臨床機(jī)構(gòu)為主導(dǎo),以保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)3種模式,其中以疾控機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的工作模式更傾向于行政管理模式,例如建立領(lǐng)導(dǎo)工作小組、將責(zé)任落實(shí)到科室,落實(shí)到人、與醫(yī)院、社保等進(jìn)行對(duì)接等方式開(kāi)展;以臨床機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的工作模式更傾向于專(zhuān)業(yè)技術(shù)模式,例如醫(yī)院用HIS系統(tǒng),并進(jìn)行ICD-10進(jìn)行疾病編碼、腫瘤相關(guān)科室進(jìn)行腫瘤信息登記,并進(jìn)行信息篩選;以保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的工作模式更傾向于關(guān)注最后一道關(guān)口(疾病保險(xiǎn))這個(gè)手段解決問(wèn)題,僅從新農(nóng)合和社保中提取腫瘤數(shù)據(jù)。

    表3 潛在類(lèi)別分析模型的擬合統(tǒng)計(jì)量

    表4 腫瘤登記單位工作模式的潛在類(lèi)別條件與潛在類(lèi)別概率

    如圖1所示,對(duì)3類(lèi)分類(lèi)中各腫瘤登記地區(qū)的腫瘤漏報(bào)率進(jìn)行劃分,以疾控機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的平均漏報(bào)率為25.83%,以臨床機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的平均漏報(bào)率為12.76%,以保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的漏報(bào)率為35.53%,三者之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=545.499,P<0.001),以疾控機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)的分類(lèi)中基本均為地市級(jí)政府所在地的地區(qū)。

    圖1 以3類(lèi)潛在類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)后漏報(bào)率的分布情況

    討 論

    腫瘤登記是國(guó)際公認(rèn)的有關(guān)腫瘤信息有效的收集方法。通過(guò)系統(tǒng)性、經(jīng)常性收集居民惡性腫瘤發(fā)病、死亡情況和生存狀態(tài)等信息,科學(xué)地分析腫瘤的疾病負(fù)擔(dān),為制定癌癥控制計(jì)劃、評(píng)估防治效果,幫助確定衛(wèi)生資源的配制,以及為臨床、流行病學(xué)和衛(wèi)生服務(wù)研究進(jìn)展提供不可或缺的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[6]。

    漏報(bào)是嚴(yán)重制約監(jiān)測(cè)工作質(zhì)量的關(guān)鍵,本研究以腫瘤登記地區(qū)的工作模式對(duì)漏報(bào)的影響作為研究切入點(diǎn),運(yùn)用潛在類(lèi)別模型對(duì)該部分地區(qū)潛在的工作模式進(jìn)行分類(lèi),說(shuō)明了工作模式或方法確實(shí)對(duì)腫瘤登記工作的質(zhì)量產(chǎn)生影響。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析這些潛在的分類(lèi),可以挖掘更多的隱含信息。

    LCM和logistic回歸不同,后者只是將可能存在的影響因素提取出來(lái),而非通過(guò)綜合判斷,由表2得到,腫瘤登記工作的漏報(bào)高低,不僅在于是否建立健全了相關(guān)的制度,成立相關(guān)的科室,落實(shí)到人,而是在于是否具備篩查這些腫瘤相關(guān)信息的外部條件。這是因?yàn)槟[瘤登記信息一定是通過(guò)臨床機(jī)構(gòu)確診病例后才能獲得信息,醫(yī)院診斷是這項(xiàng)工作的先決條件,醫(yī)院建立信息化系統(tǒng),并使用ICD-10對(duì)疾病進(jìn)行編碼,可以從醫(yī)院信息系統(tǒng)中及時(shí)地收集病例,進(jìn)行篩查,從而獲取精確的腫瘤數(shù)據(jù),是這項(xiàng)工作的關(guān)鍵。而開(kāi)展這項(xiàng)工作的基礎(chǔ),就是在于腫瘤數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)篩選,腫瘤登記工作不在于主動(dòng)的尋找腫瘤,而是對(duì)于臨床醫(yī)療機(jī)構(gòu)診斷的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

    綜上可知,潛在類(lèi)別模型確實(shí)提供了更多的隱含信息。針對(duì)于本文而言,腫瘤登記工作漏報(bào)的關(guān)鍵在于醫(yī)院信息報(bào)送的優(yōu)劣,如果醫(yī)院信息化健全程度高,并且規(guī)范填報(bào)的規(guī)則,嚴(yán)格采用ICD-10的編碼規(guī)則進(jìn)行錄入,定期利用HIS這些系統(tǒng)進(jìn)行漏報(bào)調(diào)查,再結(jié)合建立專(zhuān)項(xiàng)制度,強(qiáng)調(diào)責(zé)任會(huì)產(chǎn)生更大的效果。

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