건강 관리 데이터를 사용하여 조기 만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 식별

연구 목표

1. 2016년 4월 1일부터 2019년 3월 31일 사이에 COPD가 새로 발병한 개인 코호트를 식별합니다.
2. 전통적인 혼합 모델 회귀를 사용하여 COPD의 새로운 진단과 관련된 요인을 결정합니다.
3. 관리 데이터 내에서 수집된 정보가 COPD 진단을 위한 예측 모델을 만드는 데 사용될 수 있는지 여부를 평가합니다.
4. 기계 학습 방법론이 관리 데이터에서 새로운 COPD 진단의 예측을 개선하는지 확인합니다.

측정:

1. 앨버타에서 COPD가 있는 개인 코호트는 이미 정의되었으며 이 데이터는 앨버타 건강 서비스, RHSCN(호흡기 건강 전략 임상 네트워크) 데이터 세트 내에 존재합니다. 이는 3년 연구 기간 내에 COPD의 새로운 진단을 받은 개인을 추가로 식별하는 데 사용될 것입니다.

2. 이 연구를 수행하기 위해 다음과 같은 다양한 데이터 세트가 사용됩니다.

   • 입원 환자 퇴원 요약 데이터베이스;
   • 개업의 청구 데이터베이스;
   • 지방 등록 데이터베이스;
   • 인구 건강 데이터베이스 및
   • 의약품 정보 네트워크

프로젝트 가설 우리는 지난 3년 동안 COPD 진단을 받은 개인이 진단 전 5년 동안 폐 질환과 관련된 식별 가능한 마커를 가질 것으로 예상합니다. 이러한 지표에는 급성 호흡기 질환(예: 폐렴, 기관지염, 상기도 감염) 진단, 의료 이용 증가, 항생제와 같은 약물 사용이 포함될 수 있습니다.

프로젝트 계획은 다음과 같은 구체적인 프로젝트 목표를 다룹니다.

1. 2016년 4월 1일부터 2019년 3월 30일까지 COPD가 새로 발병한 개인 코호트를 식별합니다. RHSCN을 통해 COPD 환자 집단이 앨버타에서 COPD 환자 200,000명 이상으로 확인되었습니다. 이 코호트는 지정된 기간 내에 진단된 개인만 식별하도록 정제됩니다. 이 기간은 데이터 가용성으로 인해 선택되었습니다. 가장 최근 데이터를 보면 지난 5년 동안 매년 약 19,000명의 개인이 COPD 진단을 받았다는 것을 알고 있습니다. 따라서 우리는 데이터 세트가 3년 기간 동안 COPD 진단을 받은 약 55,000명의 개인을 포함할 것이라고 추정할 수 있습니다.
2. COPD 진단을 받기 전 5년 동안 새로운 진단을 받은 개인의 의료 이용 패턴을 후향적으로 검토합니다. 지난 5년 동안 코호트의 각 사례에 대한 의료 이용(ED 방문, 입원 방문, 의사 방문)이 확인됩니다.
3. 진단 전 5년 동안 COPD 환자의 약물 사용을 살펴보십시오. 마지막으로, 진단 전 5년 동안 코호트에서 확인된 각 사례에 대한 약물 사용을 조사합니다. 의약품 정보 네트워크(PIN) 데이터베이스는 진단 전에 약물 사용을 평가하기 위해 코호트의 개인을 위한 모든 약물(호흡기 및 비호흡기 모두)을 식별하는 데 사용됩니다.
4. 기계 학습 공급자(AltaML)와 협력하여 기계 학습 기반 분석을 추가로 수행하여 동일한 변수에 관한 이 데이터 세트를 추가로 탐색할 것입니다.