偶発的SARS-CoV-2入院からCOVID-19に特異的に入院する: 国立EHR研究コンソーシアム研究【JST・京大機械翻訳】

Klann, J. G.; Strasser, Z. H.; Hutch, M. R.; Kennedy, C. J.; Marwaha, J. S.; Morris, M.; Samayamuthu, M. J.; Pfaff, A. C.; Estiri, H.; South, A. M.; Weber, G. M.; Yuan, W.; Avillach, P.; Wagholikar, K. B.; Luo, Y.; The Consortium for Clinical Characterization of COVID-19 by EHR (4CE),; Omenn, G. S.; Visweswaran, S.; Holmes, J. H.; Xia, Z.; Brat, G. A.; Murphy, S. N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214327003725 整理番号：22P0320510

偶発的SARS-CoV-2入院からCOVID-19に特異的に入院する: 国立EHR研究コンソーシアム研究【JST・京大機械翻訳】

Distinguishing Admissions Specifically for COVID-19 from Incidental SARS-CoV-2 Admissions: A National EHR Research Consortium Study

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資料名：
発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【背景】患者は,患者が陽性SARS-CoV-2ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)試験を有するならば,一般的にCOVID-19入院として分類される。しかし,SARS-CoV-2感染の35%が無症候性であるので,偶発的に陽性の試験による無関係な適応のために入院した患者は,COVID-19入院として誤分類することができた。EHRベースの研究は,特にCOVID-19に対する入院と偶発的SARS-CoV-2入院を区別することができなかった。COVID-19疾患対偶発的SARS-CoV-2の分類を改善する必要性はよく理解されているが,問題の大きさは小,単一施設研究においてのみ特性化されている。さらに,分類を改善する方法を評価するピアレビュー研究はない。目的:本研究の目的は,まず,米国の複数の病院システムにおける流行の最初の15か月にわたる偶発的入院の頻度を定量化することであった。第2に,COVID-19入院分類を自動的に改善するために,電子フェノタイピング技術を適用する。方法:Massachusetts,Pennsylvania,およびIllinoisの4つのUS健康管理システムにおける遡及的EHRベースのコホートから,3/2020-8/2021の間に入院した1123のSARS-CoV-2 PCR陽性患者の無作為標本を手動で記録し,COVID-19(COVID-19)に特に入院したCOVID-19(偶発的)と分類した。EHRベースフェノタイピングを用いて,偶発的入院をフィルタリングする特徴集合を見出した。【結果】EHRベースの表現型特徴集合は,入院の26%の平均で発症した偶発的入院を濾過し,これは,平均26%の入院(時間にわたって,0%~75%)で発生した。トップサイト特異的特徴セットは,62-75%の感度で79-99%の特異性を有し,一方,最良の性能のサイト特性セットは,69-81%の感度で71-94%の特異性を有した。結論:SARS-CoV-2 PCR陽性入院の大割合は,偶発的であった。正確な公衆衛生報告と研究を保証するのに重要である,前方EHRベースの表現型は,入院を区別した。【JST・京大機械翻訳】

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感染症・寄生虫症一般

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