Abstract
Bakgrunn
Positive resultater mellom caseloads og resultatene er validert i flere prosedyrer og kreft behandlinger. Men det er begrenset informasjon om den kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads. Vi brukte landsomfattende befolkningsbaserte data for å utforske sammenhengen mellom kirurgen og sykehus caseloads og overlevelse for store kreftformer.
Metodikk
Totalt 11677 pasienter med hendelse kreft diagnostisert i 2002 ble identifisert fra Taiwan National Health Insurance forskningsinformasjon. Survival analyse, den Cox modell, og tilbøyelighet score ble brukt for å vurdere forholdet mellom 5-års overlevelse og ulike caseload kombinasjoner.
Resultater
Basert på Cox proporsjonal risikomodell, kreftpasienter som behandles med lav-volum kirurger i lav-volum sykehusene hadde dårligere overlevelse, og hazard ratio varierte fra 1,3 i hode og nakke kreft til 1,8 i lungekreft etter å ha justert for pasientenes demografiske variabler, komorbiditet og behandlingsform. Når analysert ved hjelp tilbøyelighet score, den justerte 5-års overlevelse var dårligere for pasienter behandlet med lav-volum kirurger i lav-volum sykehus, sammenlignet med de som ble behandlet av høyvolum kirurger i høyvolum sykehus (
P
. 0,005)
Konklusjoner
etter justering for forskjeller i saken mix, kreftpasienter som behandles med lav-volum kirurger i lav-volum sykehusene hadde dårligere 5-års overlevelse. Betalere kan iverksette kvalitet omsorg forbedringer i lav-volum kirurger
Citation. Chang C-M, Huang K-Y, Hsu T-W, Su Y-C, Yang W-Z, Chen T-C, et al. (2012) Multivariate analyser for å vurdere virkningene av kirurg og Hospital Volume kreft Survival Priser: En Nationwide populasjonsbasert studie i Taiwan. PLoS ONE syv (7): e40590. doi: 10,1371 /journal.pone.0040590
Redaktør: Kazuaki Takabe, Virginia Commonwealth University School of Medicine, USA
mottatt: 6 mars 2012; Godkjent: 10 juni 2012; Publisert: 17.07.2012
Copyright: © 2012 Chang et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Forfatterne har ingen støtte eller finansiering for å rapportere
konkurrerende interesser:.. forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Kreft er en ledende dødsårsaken i verden, og det utgjorde 7,6 millioner dødsfall (13% av alle dødsfall) i 2008 [1]. I vestlige land samt Taiwan, lungekreft, brystkreft, tykktarmskreft, prostatakreft, og hode- og halskreft er de vanligste årsakene til ondartede svulster [1], [2], [3]. Kreftbehandling er nå et alvorlig samfunnsøkonomisk problem og en viktig sak for folkehelsen som fortjener mer oppmerksomhet.
En positiv sammenheng med caseload volum og resultater har blitt observert i mange prosedyrer og kreft operasjoner [4], [5], [6]. Tidligere studier har indikert at økt antall prosedyrer for sykehus eller kirurger var assosiert redusert perioperativ morbiditet og komplikasjoner, eller forkortet liggetid [4], [7]. For lungekreft, brystkreft, og tykktarmskreft operasjoner, pasienter som gjennomgikk behandling på sykehus eller med kirurger som utfører et stort antall fremgangsmåter er sannsynlig å overleve lengre enn andre, [8], [9], [10] [11] [12]. En del av dette fenomenet kan forklares med den forståelse at «øvelse gjør mester,» «selektiv henvisning» kan være en alternativ forklaring i andre tilfeller [6], [13]. De fleste studier utforsket fordelene av økt saksmengde og kreft operative dødelighet eller overlevelse ved sykehuset nivå eller kirurg nivå. De kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads om kreft operative dødelighet har vært utforsket i det siste, men det er lite data tilgjengelig om kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads om kreft overlevelse [14], [15].
Hensikten med denne studien var å teste hypotesen om at kreftpasienter som behandles med lav-volum kirurger i lav-volum sykehus medføre dårlig overlevelse, sammenlignet med de som ble behandlet av høyvolum kirurger i høyvolum sykehus.
Materialer og metoder
Etikk Uttalelser
Denne studien ble igangsatt etter å ha blitt godkjent av Institutional Review Board of Buddhist Dalin Tzu Chi General Hospital, Taiwan. Fordi identifikasjonsnumre og personopplysninger om enkeltpersoner inkludert i studien ble ikke inkludert i de sekundære filer, gjennomgangen styret uttalt at skriftlig samtykke fra pasientene ikke var nødvendig.
Pasienter og Study Design
Vi brukte data 2002-2006 fra National Health Insurance (NHI) Research Database, som dekket medisinske ytelseskrav for over 23 millioner mennesker i Taiwan (ca. 97 prosent av øyas befolkning). Pasienter med store kreft i Taiwan, inkludert brystkreft, tykktarmskreft, lungekreft, prostatakreft, og hode- og halskreft, som fikk kirurgisk behandling med eller uten adjuvant behandling i år 2002 ble inkludert (vedlegg S1). Leger er sortert etter deres totale pasientvolum ved hjelp av unike lege identifikatorer i denne databasen. Pasientene ble tildelt å bli behandlet av lav-volum og høy-volum kirurger. Sykehusene ble sortert ved hjelp av lignende metoder Figur 1) [16]. Detaljerte prosedyrer for å definere høy eller lav saksmengden ble forklart i figur 1. kreftpasient data ble da knyttet til dødelighetsdata for årene 2002 til 2006.
(1) Sykehus ble videre kategorisert etter deres totale pasientvolum ved bruke unike sykehus identifikatorer i denne databasen. Kreftpasientene falt i tre omtrent like grupper basert på sykehus volum. (2) Kirurger ble videre kategorisert etter deres totale pasientvolum ved å bruke unike sykehus identifikatorer i denne databasen. Kreftpasientene falt i tre omtrent like grupper basert på kirurg volum. (3) Disse kreftpasienter ble da knyttet til døds data hentet fra katastrofal sykdom og kreft datasett som dekker årene 2002-206. (4) 5-års overlevelse av kreftpasienter ble analysert i henhold til sykehusets volum eller kirurg volum stratifisert etter kreft nettsteder. (5) I lungekreft og prostatakreft, overlevelseskurver for mediet og lav sykehus /kirurg gruppe var like. Så middels og lav grupper ble slått sammen som «lavt volum». (6) I brystkreft, tykktarmskreft, og hode- og halskreft, overlevelseskurver av høy og middels sykehus /kirurg gruppe var like. Så høy og middels grupper ble slått sammen som «høyt volum». (7) cutoff poeng for hver kreft på sykehus nivå eller kirurg nivå ble avledet fra de ovennevnte prosedyrene (5) og (6).
Målinger
Nøkkelen avhengige variable av interesse var 5-års overlevelse av kreftpasienter. De viktigste uavhengige variablene var den kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads, som ble sortert i grupper basert på volum (høyt volum sykehus høyt volum kirurg, høyt volum sykehus lavt volum kirurg, lavt volum sykehus høyt volum kirurg, og lavt volum sykehus lavt volum kirurg). Pasient demografi inkludert alder, kjønn, geografisk plassering, behandlingsform, alvorlighetsgraden av sykdommen, og individuell sosioøkonomisk status. De komorbiditet av hver pasient var basert på den modifiserte Charlson Comorbidity Index score, som har vært mye brukt de siste årene for risikojustering i administrative krav datasett [17].
Denne studien brukte enrolleen kategori (EC) som en proxy mål på sosioøkonomiske status (SES), som er en viktig faktor prognostisk for kreft [18], [19]. Kreftpasientene ble klassifisert i 3 undergrupper: høye SES (tjenestemenn, heltid eller vanlige betalt personell med tilknytning til statlige myndigheter eller ansatte i private institusjoner), moderate SES (selvstendig næringsdrivende enkeltpersoner, andre ansatte og medlemmer av bøndene «eller fiskerforeninger), og lav SES (veteraner, familier med lav inntekt og erstatning tjeneste draftees) [20]
Statistical Analysis
SAS statistikkpakke (versjon 9.2,. SAS Institute , Inc., Cary, NC) og SPSS (versjon 15, SPSS Inc., Chicago, IL, USA) ble brukt til å analysere data. En p-verdi på
P
. 0,05 ble benyttet for å bestemme statistisk signifikans
De kumulative 5-års overlevelse og overlevelseskurver ble konstruert og sammenlignet ved hjelp av en log-rank test. Overlevelse ble målt fra tidspunktet for kreftdiagnose ved hjelp av generelle døden som sensure variabler. Den Cox proporsjonal regresjonsmodellen og overlevelse analyse med tilbøyelighet poengsum lagdeling ble brukt til å sammenligne resultatene mellom ulike lege caseloads.
(1) Cox modell
Den Cox proporsjonal regresjonsmodell ble brukt til å evaluere den kombinerte effekten av kirurg og sykehusvolum på overlevelse etter justering for demografiske variabler og behandlingsmetoder. Godhet anfall av regresjonsmodellen ble evaluert av avvik på -2 Log Likelihood.
(2) Tilbøyelighet Score
Tilbøyelighet poengsum stratifisering ble brukt for å erstatte den brede rekke konfunderende faktorer som kan være til stede i en observasjonsstudie med en variabel av disse faktorene [21], [22], [23], [24]. For å utlede tilbøyelighet til å score i denne studien ble pasientkarakteristika inngått en logistisk regresjonsmodell forutsi utvalg for annen kategori av leverandørene. Egenskapene inkludert det året pasienten ble diagnostisert, alder, kjønn, den Charlson Comorbidity Index score, geografisk område du bor i, og behandlingsform. Effekten av saksmengden oppdrag på 5-års overlevelse ble analysert innenfor hver kvintil. Den Mantel-Haenszel odds ratio ble beregnet i tillegg utføre Cochran-Mantel-Haenszel χ
2 test.
Resultater
Det er totalt 3620 dødsfall (31%) ble identifisert fra utvalget av 11677 pasienter som gjennomgikk kurativ kirurgi med eller uten adjuvant behandling mellom 2002 og 2006. de kjennetegn ved pasientene er oppsummert i tabell 1. 5933 (50,8%) kreftpasienter ble behandlet av høyvolum kirurger i høyvolum sykehus, 1392 (11,9%) av lav-volum kirurger i høyt volum sykehus, 1591 (13,6%) i høyvolum kirurger i lav-volum sykehus og 2761 (22,9%) i lav-volum kirurger i lav-volum sykehus. Pasienter som behandles med lav-volum kirurger i lav-volum sykehusene var mer sannsynlig å være eldre, bor i forstedene og landlige områder, bor i sentrale, sørlige og østlige Taiwan, og til å ha lavere sosioøkonomiske status. Tabell 2 viste foreningen av kirurger og sykehus. Høyvolum kirurger var mer sannsynlig til å utføre operasjoner i høyvolum sykehus blant brystkreft, tykktarmskreft, prostatakreft og hode og nakke kreft behandling.
Cox Model analyse
Tabell 3 viser den kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads på 5-års overlevelse. Pasienter som behandles med lavt volum kirurger i lav-volum sykehusene hadde de fattigste overlevelse (figur 2a-e). Tabell 4 viser de justerte hazard ratio basert på Cox regresjonsmodell justert for pasient komorbiditet, geografisk plassering, type bolig og behandlingsmetoder. Den negative sammenhengen mellom overlevelse og kirurg og sykehus caseloads forble statistisk signifikant i den multivariate analysen. For å sikre den observerte effekten av volum påvirkes ikke av alder og comorbidites, gjentar vi Cox regresjonsanalyse etter sekvensielt fjerne alder og comorbidites. Model A (uten alder og Charlson Comorbidity Index Score) i tabell 5 viser virkningen av leverandør volum forble robust. Kreftpasienter som behandles med lav-volum kirurger og lav-volum sykehusene hadde dårligere overlevelse for store kreftformer.
Tilbøyelighet Score Analyse
Stratifisering etter å tilbøyelighet score og vurdering av den kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads på overlevelse ble utført blant pasienter behandlet med høy-volum kirurger i høyvolum sykehus og lav-volum kirurger i lav-volum sykehus (Vedlegg S2). Tabell 6 viser overlevelse for begge caseload grupper etter lagdeling. I de fleste situasjoner, pasienter behandlet med høy-volum kirurger i høyvolum sykehus hadde høyere 5-års overlevelse. P-verdien for Cochran-Mantel-Haenszel statistikk sammenligne overlevelse for lavt volum kirurger i lav-volum sykehus og høyvolum kirurger i høyvolum sykehus, kontrollerende for tilbøyelighet score, var mindre enn 0,001. De pasientene som ble behandlet av lav-volum kirurger i lav-volum sykehus hadde høyere dødelighet. De justerte 5-års overlevelse for pasienter behandlet med lav-volum kirurger i lav-volum sykehusene var lavere enn pasienter behandlet med høy-volum kirurger i høyvolum sykehus.
I sammendraget, kreftpasienter behandlet av lav-volum kirurger i lav-volum sykehusene hadde dårligere overlevelse. Resultatet var robust som overlevelse ble bestemt ved hjelp av både Cox proporsjonal regresjonsmodellen og lagdeling av tilbøyelighet score.
Diskusjoner
Pasienter som gjennomgikk behandling av lav-volum leger i lav-volum sykehus hadde lavere overlevelse. Den justerte hasardratio varierte fra 1,3 i hode og nakke kreft til 1,8 i lungekreft. Denne negative foreningen fortsatt statistisk signifikant når analyseres ved hjelp tilbøyelighet score. Betalere bør gjennomføre noen tiltak og sponsor kvalitetsforbedring forskning.
Fordelene har vært forbundet med økt caseloads i behandlingen av akutt hjerteinfarkt, transphenoid kirurgi, skulder kirurgi, endarterectomi, etc [25], [26]. Størrelsen på volum utfallet forening varierte sterkt i ulike prosedyrer [15]. Tidligere studier har utforsket den positive sammenslutning av høy lege eller sykehus volum på kreft overlevelse eller perioperativ dødelighet og lengden på oppholdet [4], [7], [8], [9], [27], [28]. Flere studier fra Taiwan har rapportert positive sammenslutning av kirurg caseload eller sykehus saksmengden og kreft utfall [16], [29], [30]. Imidlertid har bare noen få studier har rapportert på den kombinerte effekten av lege og sykehus caseloads om overlevelse etter kreft [14]. Vår studie rapporterte resultatene av den kombinerte effekten av kirurgen og sykehus caseloads, og resultatene ble validert ved hjelp av to forskjellige multivariate analyser.
Kvaliteten på risikojustering teknikk i å analysere administrativ informasjon er en viktig sak [31 ]. Cox proporsjonal fare modellen ble brukt for å bedømme virkningen av forskjellige kombinasjoner av lege og sykehus caseloads. Kreftpasienter som behandles med lav-volum leger i lav-volum sykehus ble funnet å ha en høyere risiko for dødelighet etter justering for andre samtidige sykdommer, og andre konfunderende faktorer. Men det var noen forskjeller med hensyn til alder, og klinisk tilstand mellom ulike caseload grupper. I den andre delen av denne serien tilbøyelighet score ble anvendt for å stratifisere pasientene i fem grupper med liknende tilbøyelighet score for å redusere virkningene av valget skjevhet mellom de ulike gruppene saksmengde [22], [23], [32]. Kreftpasienter som behandles med lav-volum leger i lav-volum sykehus ble funnet å ha dårligere resultater. Forskjeller i saken mix og omsorgsprosessen mellom høy- og lav-volum leverandører kan forklare noen av resultatene vi har observert [12].
I Taiwan, og de fleste andre land, er kreft behandling utført av et team. Faktisk, høy-volum leger representerer høy-volum lag. Det er mulig at høyt volum leger, som koordinerer store erfarne lag, inkludert stråling onkologer, hematologi onkologer, radiologer, og spesialsykepleiere, er av avgjørende betydning for behandling av kreft. Flere hypoteser for volum-forholdet resultatet har vært foreslått. Den «øvelse gjør mester» -konseptet antyder at økt caseloads kan hjelpe leger eller sykehus ansatte utvikle ferdigheter og gjennomføre behandling prosedyrer mer effektivt, slik tilfellet er med kirurgiske prosedyrer, cellegift, stråling, og manipulering av stråling onkologi teleterapi enheter. Å oppnå komplett eksisjon med et tumor-fri marg med regional lymfeknute er viktig ved behandling av kreft. En positiv kirurgisk margin og regional lymfeknutemetastase er de viktigste faktorer for prediktive brystkreft, lungekreft, tykktarmskreft, og i munnhulen [33], [34], [35], [36], [37]. Tilstrekkelig og godt utført regional lymfeknute disseksjon og en vellykket fullstendig fjerning av primærtumor kan være avgjørende prosedyrer for suksess i behandling av kreft. Høyvolum kirurger kan ha de kirurgiske ferdigheter og erfaring som er nødvendig for å utføre disse prosedyrene. I behandling tidlig stadium brystkreft, Gilligan et al. [38]. rapportert at høy-volum kirurger var betydelig større sannsynlighet for å gi omsorg som fester seg til National Institutes of Health anbefalinger på grunn av høyere volum av aksillær lymfeknute disseksjon pasienter som gjennomgikk enten brystbevarende kirurgi eller mastektomi. Høyvolum kirurger er mer sannsynlig å samarbeide med faste hematologi onkologer som er kjent med kjemoterapi, som bestemmer sykluser av kjemoterapi, valg av kjemoterapi og behandling av komplikasjoner. Stråling onkologer på et høyt volum lag kan også bli mer kjent med aktuelle stråledoser [24].
Ved å følge retningslinjer for behandling kan være en av grunnene til at høy-volum-leverandører har bedre resultater. Høyvolum leger kan bruke effektive behandlingsstrategier oftere enn lav-volum leger [25]. Høyvolum kirurger også ofte vedtatt flerfaglige tilnærminger, mens lav-volum kirurger var mindre sannsynlig å samhandle med onkologer eller delta tverrfaglige møter for brystkreft serie [39]. Kombinert terapi utnyttelse kan også være en av årsakene til bedre resultater i høyvolum leger som behandlet kreft. Lav-volum leger i lav-volum sykehus kan ikke følge internasjonale retningslinjer for behandling. For kreftbehandling, den kombinerte effekten av lav-volum kirurger og lav-volum sykehus nådd det høyeste hasardratio på 1,8 i lungekreft. Reseksjon av lungekreft og den påfølgende intensivbehandling er hjørnesteinen for lungekreft kirurgi behandling. Lungekreft behandling er avhengig av kirurg erfaring, sykehus maskinvare og veltrente ansatte, som understreker effekten og betydningen av både kirurg og sykehusvolum [8].
Sosioøkonomisk status kan påvirke pasientens valg av sykehus eller kirurger gjennom flere mekanismer [40], [41]. Kreftpasienter med lave SES var mer sannsynlig å søke legehjelp eller gjennomgå behandling i regionale eller distriktssykehus, og lav saksmengde sykehus, som var negative prognostiske faktorer i kreft overlevelse [40]. Dette kan være på grunn av ulik fordeling av sykehusets ressurser. Pasienter med lav SØS var mer sannsynlig å oppholde seg i forstedene eller landlige områder hvor det var færre legesentre eller store offentlige sykehus. Videre kreftpasienter med lav SØS hadde mindre sannsynlighet for å velge høy-volum-leverandører på grunn av mangel på helsesektoren.
«selektiv henvisnings hypotesen» antyder at høy-volum leger kan bli valgt av sunnere pasienter eller pasienter med tidlig stadium sykdommer [6]. Det er også mulig at høy-volum leverandør omtales sykere pasienter eller pasienter med avansert stadium, noe som faktisk vil styrke resultatene av vår studie [42]. Dette gjelder i dette datasettet. Høy volum leverandør behandlet kreftpasienter med høyere Charlson Comorbidity Index Score (tabell 1).
Hvordan kan våre funn brukes til politisk inngripen? For det første kan det være fordelaktig å begrense ytelsen av kreft kirurgi for å medisinske sentre eller høy-volum leverandører. Denne tilnærmingen har blitt godkjent av en rekke forskere [11], [43], [44]. Second, forskningsinstitusjoner og betalere, som Bureau of National Health Insurance, kan sponse klinisk kvalitetsforbedring forskning for å identifisere omsorg og behandling strategi forskjeller mellom tilbydere med ulike caseloads. Behandlingsstrategier av høyvolum kirurger i høyvolum sykehus kan bli analysert og satt ut i praksis i andre områder rundt om i landet for å bedre overlevelse. Tredje, for høyt volum leger, kan betalere oppmuntre dem, eller vurdere å bruke insentivtiltak, for å tjene som ekspert konsulenter til lav-volum leger i lav-volum sykehusene for å bedre helsetjenester kvalitet og overlevelse. Fjerde, offentlige inngrep, som for eksempel retningslinjer for behandling eller kvaliteten på pleie rapporter for sykehusene kan bli tilbudt kreftpasienter, spesielt for de som er i lav SES eller i forstads /distriktene. Femte, kvalitetsforbedring i kreftomsorg, som for eksempel tverrfaglige konferanser, gjennomføring av institusjonelle styringsrutiner og standardisering av kreft-behandling, kan bli gjennomført i lav-volum sykehus [45], [46]. Men vi må vite at det å oppmuntre betaler for å belønne eller straffe sykehus og kirurger er en dobbel kant sverd. En tredjedel til en halvdel kreft pasientene i denne studien ble behandlet ved lav-volum kirurger eller sykehus. Skiftende kreft reseksjon fra lav til høy leverandøren kan destabilisere lave og landlige sykehus og kirurger.
Vår studie har flere begrensninger. Først forholdet av de stadier av ulike kreftformer og leverandøren caseloads kunne ikke bli vurdert fordi kreft stadium data ikke ble inkludert i databasen. Imidlertid Begg et al. viste at kreft stadium og pasientens alder var uavhengig av saksmengden volum i en seer-Medicare koblede databasen [5]. For det andre, ved hjelp av kirurgen volum som et surrogat kan ha noen begrensning. Utseendet til et lavt volum kirurg kan tilbakeføres til at enkelte kirurger operere i mer enn en sykehus. Blant National Health Insurance system i Taiwan, er dette fenomenet sjeldne. For det tredje kan den observerte variasjonen skyldes kodefeil eller kode snikende, og informasjonen på postoperative komplikasjoner, liggetid og re-innleggelser kan legges i videre studier [47]. Fjerde, i stedet for kreftspesifikk overlevelse, ble den totale overlevelsen brukt. Men, Roohan et al. rapporterte ingen signifikant forskjell mellom levetidsmodeller for total overlevelse og brystkreftspesifikk overlevelse [10]. Femte, kan den ekstreme høyt volum leverandør ha negativ effekt. Men vi brukt dikotomisert volum for analyse som hindret oss å svare på dette spørsmålet. En annen begrensning av vår studie er spørsmålet om over-fitting da vi etablerte tidsavgrensninger av de tidligere metoder [16]. En bedre metode for eksempel å ta en tilfeldig prøve av 25-50% av cancerpasienter i databasen, og anvende denne metoden som er benyttet for å bestemme konsentrasjon for hver kreft for lavt og høyt volum, og deretter validere den metodikk og cutoffs ved å undersøke den gjenværende kreftpasienter med disse tidsavgrensninger. Gitt den robuste omfanget av effekter og statistisk signifikans av effektene i denne studien; imidlertid disse begrensningene er usannsynlig å kompromittere våre resultater.
I sammendraget, våre funn gir støtte for den kombinerte effekten av kirurg og sykehuset caseload volum med hensyn til overlevelse utfall for store kreftformer. Etter analyse via Cox proporsjonale hazard modell og tilbøyelighet score, var det en klar sammenheng mellom lav-volum kirurger i lav-volum sykehus og dårligere 5-års overlevelse. Behandlingsstrategier vedtatt av høyvolum leger kan bli ytterligere analysert og brukt til å forbedre den generelle overlevelse av kreftpasienter. Betalere kan oppmuntre lav-volum leger til å delta i flere arbeidsmøter og følge retningslinjene kreftbehandling for å bedre pasientenes overlevelse.
Hjelpemiddel Informasjon
Vedlegg S1.
Operation kode inkludert i denne studien.
doi: 10,1371 /journal.pone.0040590.s001 plakater (DOC)
Vedlegg S2.
Fem års overlevelse i forskjellige tilbøyelighet poengsum strata.
doi: 10,1371 /journal.pone.0040590.s002 plakater (DOC)
Takk
Denne studien er delvis basert på data fra National Health Insurance forskningsinformasjon levert av Bureau of National Health Insurance, avdeling for helse og administreres av National Health Research Institutes (registrert nummer 101 115). Tolkningen og konklusjoner som er gitt her representerer ikke meningene til Bureau of National Health Insurance, Department of Health, eller National Health Research Institutes.
