计算药物PDC的软件包。
propdayscov的Python项目详细描述
这个包的目的是提供一个python本地方法来计算 药物依从性，覆盖天数比例（PDC）。很多医疗分析行业 从SAS转型，并正致力于在新环境中复制此类基金会指标。 我们的目标是减少一件需要从头开始重建的东西，并希望能为 更好的医疗保健和自由／开源软件运动。
最全面的FOSS包的药物依从性目前是依附者，任何人寻找 更广泛地报道这一主题将有助于他们了解情况。他们可以在 https://www.adherer.eu/并提供各种依从性度量和可视化。propdayscov包 设计为更易于使用、python原生的，并对PDC提供了更严格的关注。
一个流行的PDC在SAS中的实现，以及我对这个主题的最初介绍，可以在 http://support.sas.com/resources/papers/proceedings13/168-2013.pdf 本文描述了计量井的细微差别，并将作为任何分析师新的良好的入门 它的用途。
到目前为止，这个包包含一个公共函数calc_pdc。用法说明如下：
参数：
- indata-一个pandas数据帧，包含下面描述的必需列。在
- druglevel-接受“Y”或“N”值，以指示您是否希望 额外输出药物水平PDC值
- mprocmode-接受值“Y”或“N”，以指示是否要运行 是否在多处理模式下进行分析。默认为“N”
- workers—为多处理而实例化的工作进程数。如果你 不确定，可以使用多处理.cpu_计数（）
输入-包含以下列的Pandas数据帧：
- P_ID-唯一的患者标识符。格式=字符串
- 药品名称-正在填充的药物的名称。通用名称，根据通常的PDC要求。
格式=字符串 - FILLDATE—分配填充的日期。格式=日期
- DAYSSUPPLY—填充时分配的供应天数。格式=整数
- MBRELIGSTART-患者的第一个覆盖日期。根据URAC，可设置为
如果资格记录不可用，则第一个已知的填写日期。格式=日期 - mbreligen-患者的最后一个覆盖合格日期。根据URAC，可设置为
最后一个已知的填写日期（如果没有资格记录）。格式=日期
返回-包含以下列的Pandas数据帧
- P_ID-输入中提供的唯一患者标识符。格式=字符串
- *药品名称-输入中提供的正在填充的药物的名称。可选
列，仅当药量参数设置为“Y”时输出。格式=字符串 - COV_DAYS-转移覆盖后药物覆盖的唯一天数
以适应提前补货。格式=整数 - TOT帴u DAYS-患者分析窗口中的总天数。设置为0
如果保险天数为0。格式=整数 - PDC_比率-患者的PDC比率，以COV_DAYS/TOT_DAYS计算。
如果覆盖天数为0，则设置为0。格式=浮点
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