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J-GLOBAL ID：202202269577391771   整理番号：22A0907170

COVID-19データ統合を容易にするためにPCORnet CDMをOMOP CDMに変換するためのETLツールの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing an ETL tool for converting the PCORnet CDM into the OMOP CDM to facilitate the COVID-19 data integration

著者 (12件)： Yu Yue (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Zong Nansu (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Wen Andrew (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Liu Sijia (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Stone Daniel J. (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Knaack David (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Chamberlain Alanna M. (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Pfaff Emily (University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA) ,  Gabriel Davera (Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Chute Christopher G. (Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Shah Nilay (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Jiang Guoqian (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 127  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 観測データとディジタル技術の大規模な収集は,COVID-19パンデミックを curめるのを助けることができた。しかし,複数の共通データモデル(CDM)の共存と,異なるCDM間のデータ抽出,変換,負荷(ETL)ツールの欠如は,異なるデータシステム間の潜在的相互運用性問題を引き起こす。本研究の目的は,PCORnet CDMフォーマットデータをOMOP CDMに変換するETLツールを設計し,開発し,評価することである。PCORnet CDMとOMOP CDMからのデータ変換を容易にするためのオープンソースETLツールを開発した。ETLツールは,5月クリニックでPCORnet CDMから無作為に選択した1000人の患者のデータセットを用いて評価した。ETLツールの性能を評価するために,情報損失,データマッピング精度,およびギャップ解析手法を実施した。ETLツールの実現可能性を評価するために,実世界のCOVID-19監視タスクを実施するための実験を設計した。また,MN EHRコンソーシアムCOVID-19プロジェクトのデータ収集基準を用いて,COVID-19データ監視のためのETLツールの能力を評価した。ETLプロセスの後,18のPCORnet CDMテーブルからの1000人の患者のすべての記録は,12のOMOP CDMテーブルにうまく変換された。すべての概念マッピングのための情報損失は0.61%未満であった。ユニット概念のためのストリングマッピングプロセスは2.84%の記録を失った。手動マッピングプロセスにおけるほとんどすべての分野は,特殊概念マッピングを除いて,0%の情報損失を達成した。さらに,すべてのフィールドのマッピング精度は100%であった。COVID-19監視タスクは,元のPCORnet CDMとターゲットOMOP CDMから別々に同一セットのケース(99.3%オーバラップ)を集めた。最後に,MN EHRコンソーシアムCOVID-19プロジェクトのためのすべてのデータ要素を,PCORnet CDMとOMOP CDMの両方から捕捉することができた。ETLツールはPCORnet CDMとOMOP CDMの間のデータ変換要求を満足できることを示した。研究の結果は,COVID-19関連プロジェクトだけでなく,他の実世界証拠ベースの観察研究も,異なる機関間のデータ検索,通信,共有,および分析を容易にするであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ変換 ,  概念 ,  データ検索 ,  ソフトウェア ,  データ収集 ,  データモデル ,  インタオペラビリティ ,  *データ融合
準シソーラス用語： コンソーシアム ,  オープンソース ,  データ抽出 ,  データ損失 ,  抽出加工転送ツール , 【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 (5件)： COVID-19 ,  データ統合 ,  CDM ,  ETLツール ,  開発