電子健康記録からのCOVID特異的薬剤に対する自動化対手動データ収集の比較【JST・京大機械翻訳】

Yin Andrew L.; Yin Andrew L.; Guo Winston L.; Sholle Evan T.; Rajan Mangala; Alshak Mark N.; Alshak Mark N.; Choi Justin J.; Goyal Parag; Jabri Assem; Li Han A.; Li Han A.; Pinheiro Laura C.; Wehmeyer Graham T.; Wehmeyer Graham T.; Weiner Mark; Weiner Mark; Safford Monika M.; Campion Thomas R.; Campion Thomas R.; Campion Thomas R.; Cole Curtis L.; Cole Curtis L.

文献

J-GLOBAL ID：202202237039137366 整理番号：22A0107652

電子健康記録からのCOVID特異的薬剤に対する自動化対手動データ収集の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing automated vs. manual data collection for COVID-specific medications from electronic health records

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資料名：
巻： 157 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： D0729A ISSN： 1386-5056 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アイルランド (IRL) 言語：英語 (EN)

電子健康記録(EHR)システムからのデータ抽出は,手動抽象化,自動抽出,または両方の組み合わせを通して起こる。各方法はその強度と弱点を持つが,COVID-19パンデミックのような突然の臨床事象と同様に遡及的観察研究に必要である。これらの方法の強み,弱点,および可能性は,臨床データを抽出するための最適なアプローチを理解し続けるのに重要である。著者らは,COVID-19患者における薬物使用データを収集するための自動化および手動技術を評価し,電子健康記録(EHR)からのデータを抽出する将来の観察研究を知らせる。03/03/2020と05/15/2020の間の学術医療センターで救急部門で入院および/または見られた4123のCOVID陽性患者について,EHRからの手動抽出および自動抽出を通して収集した25の薬物または薬物クラスの投薬使用データを比較した。定量的には,評価者間信頼性を測定するためにCohenのカッパを用いて一致を評価し,定性的に,不一致の原因を決定するために,観察された不一致を監査した。16人の患者の投薬で,11人(69%)は中等度またはより良い一致を示した;それらの内の7つは,強いまたはほとんど完全な一致を示した。9人の外来薬に対して,3人(33%)は中等度の一致を示したが,どれも強いまたはほとんど完全な一致を達成できなかった。著者らは,すべての不一致(716/5,790)の12%を監査し,それらの監査において,エラーの3つの主要なカテゴリーを観察した:手動抽象化におけるヒューマンエラー(26%),抽出-変換負荷(ETL)におけるエラー,または自動抽出(41%)および抽象-クーリーミスマッチ(33%)のマッピング。著者らの知見は,特に抽象指示がデータアーキテクチャを念頭に設計するとき,自動化抽出を通して,多くの入院患者が確実に収集できることを示唆する。著者らは,アプローチを工作するとき,機関に対する品質問題,懸念,および改善について議論する。危機の間,機関は限られた資源を割り当てる方法を決定する必要がある。薬物の自動抽出は実現可能であり,将来の反復を改善する方法に関する推奨事項を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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医用情報処理

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