Поделиться через

Использование примеров записных книжек преобразований OMOP в решениях для данных здравоохранения

  • Статья

Заметка

В настоящее время это содержимое обновляется.

В этом разделе показаны два примера сценариев Сообщества по наблюдению за медицинскими результатами (OMOP). Эти сценарии отражают общие клинические исследования, проводимые сообществом OMOP в отношении воздействия первичных и вторичных лекарственных средств на различные популяции пациентов. С точки зрения времени и ценности он демонстрирует, как быстро можно визуализировать аналитические результаты в рабочей области Fabric. Визуализации можно достичь, выполнив примеры записных книжек после того, как конвейеры данных заполнят клинические данные ресурсов быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR) в серебряных и золотых озерах данных, соответственно.

Предварительные условия

Перед запуском примеров записных книжек healthcare#_msft_omop_drug_exposure_era_sample и healthcare#_msft_omop_drug_exposure_insights_sample убедитесь, что выполнены следующие требования:

Пример сценария

Примеры сценариев направлены на выявление стратифицированных по полу и возрасту когорт пациентов, которые подвергались воздействию вторичного лекарственного средства в течение определенного периода времени, принимая то же первичное лекарственное средство. Процесс состоит из следующих шагов:

  • Стратификация популяции пациентов по полу и возрасту.

  • Определите препарат (например, инсулин изофан, инсулин человеческий 70 ЕНТ/мл/инсулин, обычный, человеческий 30 единиц), принимаемый пациентами в течение одного года, по крайней мере, один раз.

    Если данных недостаточно, рассмотрите период в пять лет.

  • Определите другой препарат (второй препарат), воздействию которого подвергается та же группа пациентов в течение того же периода.

  • Постройте график распределения вторичного воздействия препаратов по гендерным слоям.

  • Сгенерируйте записи и визуализируйте распределение в виде гистограммы.

Совет

Примеры сценариев ссылаются на примеры сценариев периоды приема препарата OHDSI и OMOP запросы приема препарата. Вы можете ознакомиться с этими ресурсами, чтобы узнать больше о подобных примерах, опубликованных сообществом OMOP.

Входные данные для выполнения примера записной книжки

Основной целью разработки является создание записей об периоде приема препарата, представленных стандартизированными производными таблицами OMOP drug_era. В этой таблице хранятся рассчитанные периоды приема препарата, содержащие агрегированную информацию о воздействии препарата, сгруппированных по людям, компонентам препарата и окну устойчивости. Он представляет собой непрерывные периоды предполагаемого воздействия определенного активного компонента, отличные от индивидуальных записей о воздействии препарата.

Таблица содержит следующие столбцы:

  • drug_era_id: уникальный идентификатор для каждого периода приема препарата.

  • person_id: внешний ключ, указывающий на человека, подвергшегося воздействию препарата, с демографическими сведениями в таблице Лицо.

  • drug_concept_id: внешний ключ, относящийся к стандартизированному идентификатору понятия для активного компонента.

  • drug_era_start_date: дата начала периода приема препарата, полученная от первого приема препарата.

  • drug_era_end_date: дата окончания периода приема препарата, основанная на последнем воздействии препарата.

  • drug_exposure_count: общее количество воздействий препарата в период приема препарата.

  • gap_days: количество дней, не охваченных записями о воздействии препарата, которые внесли вклад в период приема препарата.

Для создания записей о период приема препарата мы используем следующие OMOP стандартизированные клинические таблицы:

  • Воздействие препарата: в этой таблице содержатся данные о воздействии препарата, в том числе drug_exposure_id, person_id, drug_concept_id, drug_exposure_start_date, drug_exposure_end_date и days_supply.

  • Предшественник понятия: в этой таблице хранятся иерархические отношения между понятиями в различных словарях, таких как RxNorm. Оно включает в себя ancestor_concept_id (ссылку на понятие более высокого уровня) и descendant_concept_id (ссылку на концепцию более низкого уровня), представляющие связи между более широкими и более узкими понятиями.

  • Понятие: в этой таблице содержатся данные о понятии, в том числе concept_id, concept_name, domain_id, vocabulary_id и concept_class_id.

Параметры примера входных данных

  • primary_drug = 1596977 - insulin
  • secondary_drug = 1308216 - lisinopril
  • year = 2022

Примеры выходных данных записной книжки

Когда вы запускаете два примеров записных книжек, они генерируют гистограмму с распределением воздействия вторичного препарата по половым и возрастным слоям популяции пациентов, выявленных в течение определенного периода на основе полученной OMOP таблицы omop.drug_era. В этом примере мы рассматриваем период в один год.

Изображение, отображающее пример гистограммы приема препарата.

С помощью распределения можно проанализировать следующие аспекты:

  • Влияние воздействия в зависимости от пола и возраста.
  • Медианное распределение затронутого населения.
  • Описательная статистика для описания характеристик популяции.

Важно запомнить

  • Чтобы протестировать пользовательские сценарии, сделайте копию примеров записных книжек. Не обновляйте записные книжки напрямую.

  • В записной книжке визуализации используются следующие параметры, которые можно настроить для выполнения различных анализов:

    • primary_drug: первичный препарат для анализа.
    • secondary_drug: вторичный препарат для анализа.
    • year: год, за который следует выполнить анализ.

  • При многократном запуске записной книжки периода приема препарата сначала удаляются все существующие записи OMOP drug_era, а затем заново создаются записи на основе последних OMOP данных.