Komorbiditet
Komorbiditet som covariat: enkelte diagnoser eller en samlet score
Under udvikling. Strukturel skitse - udbygges med konkrete eksempler.
Komorbiditet ved baseline er en hyppig covariat. Hvordan du håndterer den hører til din analyseplan og styres typisk af din DAG (se Fase 1 - Vælg dine kovariater med en DAG). Der er grundlæggende to tilgange:
- Justér for enkelte komorbiditeter som separate covariater, fx specifikke diagnoser du i din DAG har identificeret som confoundere. Dem udtrækker du som almindelige diagnose-variable (samme LPR-mønster som Udfald).
- Justér for den samlede komorbiditetsbyrde med ét sammenfattende indeks - et multimorbiditetsindeks baseret på hospitals-ICD-10-diagnoser (et dedikeret et er under udvikling). Brug et færdigt, valideret indeks frem for at kode det fra bunden. Bemærk: NMI er trods navnet en mortalitets-score, ikke et mål for comorbiditetsbyrde - brug det kun til mortalitetsrisiko (se NMI).
Hvad er bedst: enkelte komorbiditeter eller en samlet score?
Det afhænger af din DAG og dit outcome:
- Enkelte komorbiditeter giver mest kontrol og gennemsigtighed, men kræver at du på forhånd ved præcis hvilke diagnoser der er confoundere. Brug det, når din DAG peger på nogle få, specifikke komorbiditeter.
- Et samlet multimorbiditetsindeks fanger den generelle comorbiditetsbyrde i én variabel og er praktisk, når mange komorbiditeter er potentielle confoundere, eller når du blot vil beskrive byrden i Table 1. (NMI er ikke et sådant indeks - det måler mortalitet; se NMI.)
- Pas på overjustering: en score som NMI er udviklet til at forudsige mortalitet, og dit eget outcome må ikke indgå i den score du justerer for. Hvis dit outcome (eller en stærk prædiktor for det) er en af de diagnoser scoren vægter, justerer du delvist for outcomet selv. NMI håndterer fx demens-studier ved at udelade demens-prædiktoren (se NMI).
Bruger du et samlet indeks, er mønstret: tag dine LPR-diagnoser (filtreret til kohorten og til tiden før index), kør dem gennem algoritmen, og få en score per pnr, som du gemmer som .rds og kobler på i Fase 12.
read_register() kræver, at fastreg er sat op med stien til dine registre - se Fase 4, hvis du ikke selv har konverteret dem fra SAS.
kohort_pnrs <- unique(readRDS("sti/til/full_cohort.rds")$pnr)
diagnoser_foer_index <- read_register("lpr_diag") %>% # uden fastreg: open_dataset("sti/til/lpr_diag/")
rename_with(tolower) %>%
semi_join(tibble(pnr = kohort_pnrs), by = "pnr") %>% # KUN din kohorte
# ... hent kontaktdato, behold diagnoser før index_date ...
collect()
# → giv diagnoserne til multimorbiditets-algoritmen for at få en score per pnr