中断时间序列分析：评估卫生政策和干预效果

中断时间序列分析：评估卫生政策和干预效果

中断时间序列分析（Interrupted Time Series Analysis，简称ITS）是一种评估卫生政策和干预措施效果的重要方法。它通过分析政策实施前后的数据变化，帮助研究人员了解政策对健康结果的具体影响。这种方法在疫苗计划、吸烟法规等领域的研究中发挥着重要作用，为政策制定者提供了科学的决策依据。

关键精华

• 间断时间序列分析是一种通过查看变化前后的数据来研究健康政策和干预措施的方法。
• 它非常适合观察疾病率等重大健康趋势，并忽略可能影响结果的其他因素。
• 该方法已被用来检查不同政策（如疫苗和吸烟法）的运作情况，为领导者提供有用的建议。
• 它通过统计病例或死亡人数等来显示政策的实际影响，从而有助于决策。
• 新的改进，例如更好的功率计算和数据可视化，使得这种方法对于健康政策研究更加有用。

中断时间序列分析简介

当我们观察公共政策和健康干预措施如何发挥作用时，传统方法往往不起作用。中断时间序列 (ITS) 分析是一个强大的工具。它帮助我们了解这些干预措施如何随着时间的推移影响人们。

政策评估的准实验设计

ITS 分析使用干预前后的数据，无需随机组。它非常适合研究新法律或健康计划等重大变化。这些变化并不总是能用传统方法进行测试。

公共卫生干预中的应用

ITS 分析是检查健康计划如何运作的关键。它关注诸如患病率的变化、人们获得处方的频率以及他们使用的医疗保健量等因素。通过比较前后数据，我们可以知道干预措施是否产生了影响。

例如，一项研究调查了团队合作如何改善心脏病和中风的治疗。在为期 86 周的研究中，取得了巨大进步。研究显示，心脏病的治疗质量提高了 220%，中风的治疗质量提高了 300%。

间断时间序列分析对于了解政策和干预措施如何影响健康至关重要。它有助于做出更好的决策并改善医疗保健。

方法论和统计模型

做的时候时间序列分析，关键是要查看数据点的顺序以及它们随时间的变化。许多研究表明，诸如季节等因素会影响健康率。因此，我们需要一种统计方法，将季节性、趋势，以及观察干预效果时考虑的其他因素。

分段回归模型

分段回归是一种常见的方法间断时间序列分析。它让我们通过比较前后数据来了解干预措施的短期和长期影响。假设每个数据点都遵循正态分布。模拟结果基于随时间变化的趋势，季节性以及其他模式。

统计 价值观
BMC 医学研究方法论文章访问量 56,000
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Altmetric 评分 15

考虑趋势、季节性和自相关性

在分析时间序列时，我们必须考虑趋势、季节性及自相关以获得准确的结果。研究人员经常对 ITS 数据使用分段线性回归，但这可能会导致错误的结论。探索分析 ITS 数据的不同方法对于帮助研究人员和填补该领域的空白非常重要。

“中断时间序列 (ITS) 设计涉及在实施干预之前和之后的多个时间点收集数据，以评估干预对结果的影响。”

模拟政策干预效果

研究人员使用中断时间序列（ITS）分析健康政策变化对我们有何影响。这种方法可以让他们检查新政策对长期结果的影响。在这项研究中，他们研究了政策变化可能对我们产生影响的三种方式：

2. 即时-级别变化：这项政策导致结果发生了立竿见影、持久的变化，但并没有改变趋势。
3. 直接级别和斜率变化：这项政策立即改变了结果，并改变了后来的趋势。
4. 滞后水平和斜率变化：该政策具有延迟效应，随着时间的推移改变了结果的水平和趋势。

这项研究考察了三种不同的影响：政策实施前后死亡率的小幅下降（每 5 人死亡 100,000 人）、中幅下降（每 10 人死亡 100,000 人）和大幅下降（每 15 人死亡 100,000 人）。他们还在研究开始、中间和结束时测试了该政策，以了解不同时间对结果的影响。

EventXtra XNUMX大解决方案 规模效应 干预时机
即时-级别变化 每十万人中有 5、10、15 人死亡 开始、中间、后期
直接级别和斜率变化 每十万人中有 5、10、15 人死亡 开始、中间、后期
滞后水平和斜率变化 每十万人中有 5、10、15 人死亡 开始、中间、后期

通过测试这些不同的场景，研究人员可以更好地理解中断时间序列和分段回归工作。这有助于他们更彻底地评估健康政策的变化。

“政策效果的模拟涉及三种情景：1）立即——级别变化仅 2) 即时水平和斜率变化，以及 3) 滞后水平和斜率变化。使用了三种效应大小：每 5 人中有 10、15 和 100,000 人死亡，分别代表干预前后每月死亡率的小幅、中幅和大幅下降。”

评估干预措施的影响

做的时候中断时间序列（ITS）分析研究人员主要关注两种影响。这些影响表明政策或干预措施如何改变事物。等级变更是某一时刻的实际值与干预前的预期趋势之间的差值。坡度变化是特定点处趋势随时间的变化。

水平变化和坡度变化的影响

有两种方法可以了解干预的效果：“估计”方法和“预测”方法。“估计”方法直接从模型中找到水平和斜率变化。“预测”方法将干预后的实际数据与干预前的预期数据进行比较。

米制 估计方法 预测方法
级别变更 医疗保险覆盖率提高5.93个百分点 影像顺序适当性评分增加 0.63
斜率变化 每 0.93 名成人肌酐清除率检测次数减少 -100,000 次 无

选择哪种方法取决于研究目标、数据和正在研究的干预措施。这两种方法都可以提供有用的见解，级别变化和斜率变化效果。这有助于研究人员了解干预措施的真正影响。

稳健性和模型错误指定

当我们检查公共卫生干预工作中，关键是看我们分析的力度。中断的时间序列（ITS）分析是一种强大的工具。但它可能会受到模型错误设定，使得结果不完全正确。

评估估计方法与预测方法

• 估计方法和预测方法在 ITS 分析中，有两种方法可以确定干预的效果。估计方法使用我们拥有的数据来找到模型的参数。预测方法使用过去的数据来猜测干预后会发生什么。

如果模型正确，两种方法应该会给出类似的结果。但是，如果模型错误，它们可能会给出截然不同的答案。预测方法通常对模型误差更稳定。它不太依赖干预后的数据，也不太受趋势或其他因素变化的影响。

干预开始得越早，两种方法之间的差异就越大。这是因为早期数据可能无法完全显示趋势，季节性.

研究人员应该通过比较估计方法和预测方法，来检查他们的 ITS 模型的强度。对于复杂的干预措施或当我们没有太多早期数据时，尤其如此。这样做可以帮助发现模型错误设定并确保结果有效。

功效和样本量考虑因素

做的时候中断时间序列（ITS）分析想想如何功率和样本量影响结果。即使样本很大，当你开始介入非常重要。一开始就做好计划是处理滞后效应的干预。

专家强调需要密切关注功率和样本量在 ITS 研究中。一项审查显示，许多研究没有解释为什么他们选择某些时间点或他们使用了什么模型。这强调了清晰详细地报告这些关键点的重要性。

2. 较长的时间序列通常包含更多功率因为它们提供更多数据。
3. -每个时间点的样本量需要足够大以获得稳定的估计和更少的变异性。
4. 在时间点和样本量对学习能力.
5. -时间点频率也很重要，你可能需要调整总时间点或样本量.
   模拟研究非常有助于了解功率和样本大小都会影响 ITS 分析。通过使用蒙特卡罗模拟研究人员可以检查不同的统计模型是如何工作的。他们还可以找出研究的最佳样本量和时间点。

“在中断研究中，仔细考虑功效和样本量至关重要时间序列分析确保健康研究成果的可靠性和有效性。”

随着 ITS 分析在健康研究中变得越来越普遍，坚持严格的方法和使用模拟是关键。这有助于为政策决策和干预提供有力的证据。

解释中断的时间序列结果

在研究一项政策或健康计划如何运作时，中断时间序列（ITS）分析非常有用。这种方法有助于了解一个项目是否产生了超出正常趋势或季节性变化的影响。通过查看数据并执行亚组分析，你就能了解该计划是如何真正帮助人们的。

可视化干预效果

查看 ITS 结果是理解它们的关键。图显示该计划带来的水平和斜率变化。这样可以方便与他人分享结果。这些图表显示了该计划的影响有多大以及何时产生，例如它预防了多少病例。

分层分析和亚组比较

查看数据中的不同组可以显示更多细节。通过查看该计划如何影响不同的人或地方，您可以发现特殊效果或问题。这有助于制定更好的政策并公平地惠及更多人。

查看 ITS 结果时，请考虑统计数据、它在现实生活中的应用以及可能影响结果的其他因素。使用可视化和亚组分析有助于全面描绘该计划的效果。这可确保您的发现对健康决策和公众具有说服力和实用性。

“中断时间序列分析是评估公共卫生干预，让我们能够超越简单的事前事后比较，并更细致地了解这些项目如何随着时间的推移影响人口。”

案例研究：学龄前儿童开始接受注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 药物治疗

中断的时间序列分析是研究卫生政策和干预措施的有力工具。例如，一项旨在减少多动症研究人员对儿童用药情况进行了研究。该项目在华盛顿州开展，并使用加利福尼亚州的儿童作为对照。

这项研究调查了智能手机打扰综合内科病房医生的频率。他们统计了电话、短信和电子邮件的数量。目的是了解这些干扰如何影响医疗护理。

研究表明55.6% 的青少年筛查后的跟进。34% 的儿童检测呈阳性行为健康筛查率从 8.6% 上升至 65%，抗精神病药物处方量上升至 60%。

马萨诸塞州儿童精神病学准入项目帮助更多儿童获得心理健康护理，使用率增加了 41%。筛查后，获得行为健康服务的儿童数量增加了 68.5%。

这表明中断时间序列分析可以帮助我们理解旨在学龄前儿童注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 药物治疗。它让我们深入了解这些计划的运作方式，并帮助我们做出更好的政策决策。

学习 主要发现
“商业保险青少年心理健康筛查后的转诊和随访” （Hacker 等人，2014 年） 55.6% 接受筛查的青少年接受了后续护理
“儿科初级保健中的普遍心理健康筛查” （Wissow 等人，2013 年） 34% 的儿童被评估为行为健康问题
“马萨诸塞州医疗补助计划患者儿科护理中行为健康筛查的增加”（Kuhlthau 等人，2011 年） 筛查率从 8.6% 显著提高至 65%
“儿童和青少年抗精神病药物门诊治疗的全国趋势” (Olfson 等人，2006 年) 抗精神病药物处方增加60%
“马萨诸塞州儿童精神病学准入项目” (Sarvet 等人，2010 年) 服务利用率提高 41%
“马萨诸塞州医疗补助儿童筛查实施后的行为健康服务” （Hacker 等人，2014 年） 接受行为健康服务的儿童数量增加 68.5%

“中断时间序列分析可以为针对多动症开始用药in学龄前儿童，为未来的政策决策提供信息。”

结语

间断时间序列 (ITS) 分析是检查卫生政策如何影响人们的有效方法。它研究趋势，季节性以及其他因素来观察干预措施的影响。Drzymalski 等人在《麻醉与镇痛》杂志上发表的研究表明，使用正确的统计方法非常重要。

使用类似的方法分段回归多层次建模是关键。这有助于获得有关健康干预如何发挥作用的准确结果。考虑模型问题、功效和样本量对于获得可靠的结果也至关重要。

进行敏感性分析和稳健性检验可以使结果更有说服力。这有助于我们更好地了解干预措施的实际效果。通过遵循这些步骤，研究人员和政策制定者可以做出更好的决策并改善健康结果。

越来越多的证据表明，ITS 分析是研究健康政策和干预措施的绝佳工具。在工作中使用 ITS 时，应注重全面、确保数据质量和正确解释结果。这将有助于为每个人带来真正的变化和更好的健康。

常见问题

什么是中断时间序列分析？

间断时间序列分析是一种研究健康政策如何随时间影响人们的方法。它使用政策变化前后的数据。这种方法有助于我们了解政策如何影响健康结果。

间断时间序列分析如何应用于公共卫生研究？

这种方法非常适合大规模研究卫生干预措施。它研究政策在特定时期内如何影响疾病和死亡率等健康问题。

中断时间序列分析中的关键考虑因素是什么？

在进行这种分析时，重要的是要考虑数据的顺序以及它们之间的关系。您还需要使用处理季节性和其他因素的统计方法。这有助于理解政策的效果。

在间断时间序列分析中，如何量化政策干预的效果？

该分析主要关注政策的两个影响，第一是水平变化，反映的是某一特定时间点的差异；第二是斜率变化，反映的是政策实施前后的趋势。

如何保证间断时间序列分析的可靠性？

为了确保结果值得信赖，需要考虑几个方面。其中包括确保模型正确、拥有足够的数据以及了解分析的力量。这有助于做出明智的决定并改善公众健康。

您能提供一个使用中断时间序列分析的例子吗？

例如，我们可以研究华盛顿州一项减少医疗补助计划中 ADHD 药物使用量的项目的效果。我们可以将这些儿童与未参加该计划的加利福尼亚州儿童进行比较。