为生命科学设计的数据、工具和服务选项

生命科学组织必须满足医疗服务提供方、医保付款方和患者的治疗需求,证明自己治疗方案的价值,这就需要提供分布在各个医疗领域的患者级别的整合证据。

IBM® MarketScan® 研究数据库可以帮助提供美国运行时间最长、规模最大的专利理赔数据集合之一,这包含私有和公共保险数据,并进行了去身份化处理。 

  • 经过去身份化处理的医疗、药物和牙医理赔数据,涉及超过 2.65 亿患者
  • 化验结果
  • 生产力数据 — 缺勤、短期和长期残疾以及员工补偿
  • 健康风险评估 (HRA)
  • 出院记录
  • 电子病历 (EMR)

通过与 IBM 服务团队合作,无论是否使用 IBM 的整合分析工具,您都能以最适合自己组织的格式获得这些数据(包括许可的专利数据),并从中挖掘出深入洞察。这些选项可帮助您高效而自信地展示治疗的临床和商业价值及可行性。 

阅读新的 MarketScan 白皮书 →

一位女士看着计算机,手里拿着一本书

产品与服务

数据库和数据集

获取详细信息

三个核心理赔数据库、一个出院数据库和一个 EHR 数据库。链接的数据库、数据集和文件将理赔数据与其他数据组合在一起。

分析工具

获取详细信息

基于云的软件,无需编程技能,有助于缩短研究时间,匹配治疗方案,评估市场规模和商机。

健康经济学和成果研究,利用全球数据、严谨的设计和先进的方法,从现实证据中获取洞察。

分析成本抵消

用例:研究人员对 MarketScan 数据库中两种不同的抑郁症处方疗法的现实成本数据
进行比较:选择性血清素再摄取抑制剂 (SSRI) 和三环抗抑郁药 (TCA)。 

结果:数据表明,TCA 的两年平均成本更低,但使用 TCA 的患者的总体治疗成本更高。

一位男士坐在电脑屏幕前
一位护士在收集样本

量化疫苗成果

用例:CDC 研究人员使用 MarketScan 数据库,对水痘疫苗的影响进行基于人口的回顾性研究。

结果:数据表明,从 1994 年至 2002 年,住院人次减少了 88%,门诊治理人次减少了 59%。直接医疗支出估计数下降了 74% - 节省了 6280 万美元。

评估经济成本

用例:研究人员利用 MarketScan HRA 和健康与生产力管理 (HPM) 数据库,量化美国人肥胖所带来的经济影响。 

结果:对来自理赔和 HPM 数据的患者级别直接和间接成本的分析表明,严重肥胖患者的总体医疗费用较高,并且工作时间不及正常体重的人。

在超市挑选食品罐头的女士
桌上放着三瓶药

估算间接成本

用例:研究人员研究了不坚持服用躁狂抑郁症药物和生产力损失之间的关联。 

结果:数据表明,只有 35.3% 的患者遵医嘱坚持服药,而不遵医嘱坚持服药的患者的调整间接成本更高。假设如果所有患有躁狂抑郁症的员工坚持按处方服药和治理,则雇主可节省 57 万 8378 美元。

优势

简化研究和分析

涵盖超过 2.65 亿不同患者的单一患者级别信息来源使信息更易于访问和分析。从单一供应商获取不同的数据类型、工具和服务,从而节省时间和精力。

探索现实世界成本

信息涵盖完整的场景,比如看医生和心理健康服务等。它反映了现实世界的成本(包括间接成本),旨在帮助开展更全面更准确的成本和治疗研究。

扩大和加强研究

链接的数据,包括出院记录、EMR、理赔数据、缺勤数据、残疾情况数据和员工补偿数据,有助于扩大在疾病领域的研究,整合药物疗法,分析与口腔健康的关系等。

开发定制洞察

利用我们直观的自助式工具和/或在我们的数据科学家团队的帮助下,分析来自多个医疗场所的深度专有数据,帮助您挖掘定制的洞察,以满足独特的研究需求。

拓宽范围,提高准确性

健全的高质量编码数据,如完全付费和判定理赔数据、完整的支付或收费信息以及完整的门诊服务和处方药信息,有助于拓宽研究的范围,提高研究的准确性。

跟踪多个健康计划中的数据

因为 MarketScan 数据库取自多个来源,包括雇主、受管理的护理组织、医院和医疗保险/医疗补助组织,所以能够持续跟踪患者级别的数据,即使个人改变健康计划,也是如此。

研究独特的患者群体

在最近一整年,MarketScan 数据库中包含了 3640 万由雇主提供健康保险的患者。这样的覆盖范围有助于实现高度特定的患者细分,而不会牺牲样本规模。

依靠可信的合作伙伴

这些数据集被超过 2400 个同行评审研究和期刊引用,提供了所需的数据质量、详细程度和可靠性,为生命科学、政府和学术组织开展研究保驾护航。

立即开始使用!

建立强大的研究基础的最佳方法之一,便是与 IBM 代表进行协商,他们可以...

  • 回答初步问题,提供有关 MarketScan 数据、分析工具和服务的更多背景资料和详细信息
  • 如果项目与 MarketScan 产品和服务有关,则确定其范围
  • 提出有关哪些数据集最适合您需求的建议
  • 根据预算和时间安排优化选项