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J-GLOBAL ID：202002264099186853   整理番号：20A2522851

電子健康記録は体重コントロールで健康システム介入の効果を有効に推定できるか?【JST・京大機械翻訳】

Can Electronic Health Records Validly Estimate the Effects of Health System Interventions Aimed at Controlling Body Weight?

著者 (14件)： Gallis John A. (Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Gallis John A. (Duke Global Health Institute, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Kusibab Kristie (PharPoint Research, Inc., Durham, North Carolina, USA) ,  Egger Joseph R. (Duke Global Health Institute, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Olsen Maren K. (Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Olsen Maren K. (Center for Health Services Research in Primary Care, Durham VA Medical Center, Durham, North Carolina, USA) ,  Askew Sandy (Duke Global Health Institute, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Askew Sandy (Duke Global Digital Health Science Center, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Steinberg Dori M. (Duke Global Health Institute, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Steinberg Dori M. (Duke Global Digital Health Science Center, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Steinberg Dori M. (Duke School of Nursing, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Bennett Gary (Duke Global Health Institute, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Bennett Gary (Duke Global Digital Health Science Center, Duke University, Durham, North Carolina, USA) ,  Bennett Gary (Department of Psychology and Neuroscience, Duke University, Durham, North Carolina, USA)
資料名： Obesity  (Obesity)
巻： 28  号： 11  ページ： 2107-2115  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1820A  ISSN： 1930-7381  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:この研究は,臨床で集めた体重を比較し,一次研究収集試験重量で電子健康記録(EHR)で記録し,将来の pmatic減量または体重増加予防試験におけるEHRデータの使用の妥当性を評価した。方法:トラックおよび形状肥満介入無作為化試験の両方に対し,臨床EHR重量データを,同じ期間にわたり一次試験体重データと比較した。EHR重量の解析において,線形混合効果モデルを用いて,EHRデータによる体重(キログラム)の一次転帰について介入効果を推定した。結果:EHR重量測定は,試験重量測定より平均およびより変数で高かった。平均差と95%CIは,EHRと研究収集重みを用いた推定値間のすべての時点で類似していた。結論:この研究の結果は,将来の実用的体重関連試験の計画を導くのに役立つ。本研究は,EHRから抽象化された体重測定が,ランダム化臨床体重減少と体重管理試験からの治療効果を推定するための,有効,効率的,および費用対効果の高いデータを提供できる証拠を提供する。しかし,データ生成プロセスを適切に理解し,これらの推定の妥当性に影響する可能性のあるメカニズムについて注意する必要がある。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重量測定 ,  肥満 ,  線形性 ,  予防 ,  体重増加 ,  推定量 ,  ランダム化比較試験 ,  *電子カルテ ,  *病歴
準シソーラス用語： 体重測定 ,  費用対効果 ,  *体重管理 ,  介入効果 ,  ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電子健康記録 ,  体重コントロール ,  推定