PMR 연구 1B에 사용되는 데이터베이스에서 오피오이드 관련 과다 복용을 식별하는 데 사용되는 코딩된 의학 용어를 검증하기 위한 연구

서방성(ER) 및 지속성(LA) 오피오이드 진통제에 대한 일련의 시판 후 요건(PMR) 연구의 일환으로 FDA(Food and Drug Administration)는 ER의 NDA(New Drug Application) 보유자를 요구하고 있습니다. /LA 오피오이드 장기 오피오이드 요법을 사용하는 만성 통증 환자의 오용, 남용, 중독, 과다 복용 및 사망 발생률을 추정하고 이러한 부작용의 발생률을 추정하는 데 사용되는 조치를 검증하기 위한 연구를 수행합니다.

본 연구의 목적은 진단 알고리즘과 함께 EMR(Electronic Medical Record)에 기록된 메모에서 추출한 진단 코드와 데이터를 사용하여 마약성 진통제 과다 복용 사건의 측정을 검증하여 마약성 진통제 발생률 및 예측 인자 연구에 사용하는 것입니다. 오피오이드 진통제를 처방받은 환자의 과다 복용 및 사망(PMR 연구 1B). 진단 알고리즘과 함께 진단 코드는 수동으로 추상화된 의료 차트 검토와 비교됩니다.

코드 기반 알고리즘은 코딩된 데이터만 포함하는 청구 기반 시스템에서 오피오이드 과다복용을 식별하는 데 유용할 것이며 EMR이 있는 시스템에서도 적용 가능성을 찾을 것입니다. 코드 기반 알고리즘은 NLP(Natural Language Processing)를 사용하여 EMR 임상 표기법의 텍스트 검색으로 개선되어 진단 코드로 식별되지 않는 과다 복용 이벤트를 식별하고 의도적 과다 복용과 의도하지 않은 과다 복용을 구별합니다. 결과 EMR 기반 알고리즘의 수율은 수동으로 추상화된 의료 차트 검토와 다시 비교됩니다.

이 EMR 기반 알고리즘은 EMR이 있는 시스템에서 오피오이드 과다복용을 식별하고 서로 다른 유형의 과다복용 원인을 더욱 구별하는 데 유용합니다. 예를 들어, 과다 복용 사례는 오용(예: 임상의가 지시한 것과 다른 치료 사용), 환자의 투약 오류, 처방자의 의료 오류, 환자의 남용, 약을 받다; 그리고 자살. 따라서 과다 복용 사건은 의도성, 즉 그 사람이 자살을 시도했는지 여부가 다릅니다. 의도하지 않은 과다 복용은 오용(치료적 사용이지만 임상의 지시에 따르지 않음), 남용, 약물에 대한 부작용, 마취 및 투약 오류(환자와 제공자 모두 기반)를 포함한 다양한 원인의 결과로 발생할 수 있습니다. 또한 의도하지 않은 과다 복용과 의도적인 과다 복용 사이의 구분이 때때로 불분명할 수 있습니다. 이 검증 연구는 코드 기반 알고리즘과 NLP 강화 알고리즘을 모두 사용하여 의도적으로 과다 복용을 구별하려고 시도합니다.

현재 관리 데이터베이스는 치명적이지 않은 진단에는 ICD-9 코드를 사용하고 치명적인 이벤트에는 ICD-10 코드를 사용합니다. 2015년 10월에 ICD-10 코드는 관리 데이터베이스의 비치명적 진단에 대한 ICD-9 코드를 대체할 예정입니다. 이 연구는 2015년 11월까지 최종 보고서에 대한 FDA 요구 일정을 충족할 수 있도록 기존 ICD-9 코드를 검증할 것입니다.

이 연구는 오용을 평가하지 않을 것입니다. 이는 적합하고 검증된 도구와 PMR 연구 2에서 평가될 새로운 도구의 조합을 사용하는 만성 통증 환자의 전향적 연구(PMR 연구 1A)에서 도구에 의해 포착될 것이기 때문입니다. 이 연구는 오피오이드 관련 사망에 대한 공식적인 검증은 포함하지 않습니다. 사망을 코딩하는 프로세스는 주마다 다르기 때문입니다. -주 사망 기록에서 한 달에서 2년 지연).