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J-GLOBAL ID:201802238586001939   整理番号:18A1033264

特定疾患に対する共存症負担を推定するための文献と電子健康記録を組み合わせた新しいデータ駆動ワークフロー:セリアック病患者における自己免疫共存症に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

A novel data-driven workflow combining literature and electronic health records to estimate comorbidities burden for a specific disease: a case study on autoimmune comorbidities in patients with celiac disease
著者 (12件):
資料名:
巻: 17  号:ページ: 140  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7433A  ISSN: 1472-6947  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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【背景】EHRsで収集されたデータは,特定の条件を特定するために広く使用されている。しかし,共存症と汚染源を同定するための方法が必要である。著者らは,セリアック病(CD)における自己免疫疾患の症例において,文献とEHRデータ源を用いて特定疾患に対する共存症負担を評価するアプローチを提案する。【方法】著者らは,文献(MeSH共起性ファイルを通して)を使用して,共存症の制限されたセットを作り出した。CDの15の最も共存する自己免疫疾患を抽出した。著者らは,EHR用語に対する共存症のマッピングを用いた:ICD-10(課金コード),ATC(薬物)およびUMLS(臨床報告)。最後に,異なるデータ源から概念を抽出した。本研究では,著者らのコホートにおける罹患率推定と文献における共起性ランキングの間の相関を用いて,著者らのアプローチを評価した。【結果】CD患者741名に対する共存症を検索した。患者の18.1%は,少なくとも15の研究された自己免疫疾患のうちの1つを有していた。全体として,マッピングされた概念の79.3%は,テキストのみで検出され,ICDコードおよび/または薬物処方においてのみ5.3%であり,両方のソースにおいて15.4%が検出された。著者らのコホートにおける罹患率は,文献と相関していた(スピアマンの係数0.789,p=0.0005)。3つの最も一般的な共存症は,甲状腺炎12.6%(95%CI10.1-14.9),1型糖尿病2.3%(95%CI1.2-3.4)および皮膚炎ヘルペス2.0%(95%CI1.0-3.0)であった。【結論】著者らは,MeSH用語を活用して,CDの関連自己免疫共存症とEHRsからのいくつかのデータ源を特定し,CD患者の大集団を表現するプロセスを紹介した。文献に匹敵する有病率推定を達成した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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代謝異常・栄養性疾患一般 
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