완전히 비식별화된 임상 정보로 비식별화된 UNMH EEG 코퍼스 데이터베이스 생성

소급 비식별 EEG 및 임상 데이터베이스 생성:

제안된 데이터베이스(UNMH EEG 말뭉치)는 단계별로 생성되며 향후 자금 지원 및 도구 개발을 고려할 때 복잡성과 기능이 증가하도록 설계됩니다. 이 프로젝트의 초기 범위에는 연구 번호에 연결될 환자 인구 통계학적 데이터(의료 기록, EEG 연구 번호, 생년월일)를 연결하는 관계형 데이터베이스 구축이 포함됩니다. 이 목록은 연구 완료 후 6년 동안 보관되며 잠긴 사무실 캐비닛에 종이 형태(원본 문서)로 보관되고 잠긴 사무실의 암호로 보호된 컴퓨터(전자 버전)에 저장됩니다. 그런 다음 나머지 데이터 수집에는 알고리즘으로 식별되지 않은 임상 보고서(예: 진행 노트), 메타 데이터 기록(예: 몽타주 구성), PHI 없이 연구 번호만 있는 비식별 임상 EEG. 이 파일럿 프로젝트의 범위를 넘어서는 향후 작업에는 EEG 추적에 발작(또는 인공물)의 시기와 유형에 대한 주석 달기, 환자 기록에서 약물 이력 추출, 치료 이력 및 결과에 대한 메모 표준화, ePHI가 제거되었음을 검토하는 작업이 포함됩니다. , 그리고 보급. 전체 환자 평가에는 MRI, MEG 및 PET 스캔도 포함될 수 있으며 최종 데이터베이스에는 이러한 귀중한 이미지도 포함되어야 합니다. 파일럿 UNMH EEG 말뭉치의 생성은 EEG가 수행되고 치료가 제공되고 후속 평가가 발생한 UNMH 내에서 내부적으로 추천된 환자의 하위 집합에 초점을 맞출 것입니다. 이 포함 기준은 치료 전 EEG와 치료 후 예후를 통계적으로 관련시키는 최소 데이터가 존재함을 보장합니다.

비식별화된 데이터 소급 수집:

시간 프레임: 1) 현재부터 UNM에서 Nihon Kodhen Neuroworkbench가 시작된 2007년 8월 8일까지, 2) 연구 시작부터 매년 조사자는 마지막 데이터 세트까지 이전 연도의 비식별 데이터를 데이터베이스에 추가합니다. 2027년. 예를 들어 2023년 1월부터 2월까지 조사자는 2022년 데이터를 데이터베이스에 추가합니다. 조사자는 2027년까지 마지막 데이터 세트와 함께 2028년까지 데이터베이스에 전년도 데이터를 추가합니다.

조사자는 컴퓨터 프로그래밍을 통해 무작위로 비식별화된 연구 번호를 생성합니다. 조사자는 환자의 PHI(의료 기록 번호, EEG 연구 번호, 생년월일)를 연결하기 위해 비식별화된 연구 번호의 보안 테이블을 생성합니다. 이 테이블은 PI 사무실의 잠긴 캐비닛에 보관됩니다. 또한 전자 버전은 PI 및 연구 코디네이터만 액세스할 수 있는 HSC IT 보안 드라이브 아래 HSC 암호로 보호된 컴퓨터에 저장됩니다.

연구 번호가 생성되면 비식별화된 모든 데이터는 연구 데이터에 PHI가 존재하지 않도록 연구 번호 아래에 저장됩니다.

조사자는 EEG 획득 시점에 18세 이상인 환자의 데이터만 추출합니다. 조사관은 취약한 그룹이나 정보를 제외합니다. 포함 및 제외 기준은 아래를 참조하십시오. 18세 미만의 어린이는 제외됩니다. 이 후향적 데이터 분석에는 정보에 입각한 동의나 환자와의 직접적인 상호 작용이 없기 때문에 특정 민족/인종/주 언어를 사용하는 환자는 선별되거나 표적이 되지 않습니다. 또한 위의 이유로 스페인어를 구사하는 환자에 대한 특별한 배제는 없을 것입니다.

조사자는 임상 EEG 데이터베이스(즉, Nihon Kodhen EEG 시스템의 Neuroworkbench) PI의 HSC IT 보안 드라이브 도메인에서 암호로 보호된 보안 연구 서버로 가져옵니다. 환자의 영상은 환자의 정보를 쉽게 식별할 수 있기 때문에 뇌파 영상 데이터는 없습니다.

임상 정보: 각 환자의 신경과 노트(이력 및 신체, 신경과 경과 노트, 신경과 상담 노트, 신경과 클리닉 노트, 신경과 퇴원 요약, EEG 결과의 신경 진단 보고서, 신경 영상 연구(뇌 MRI, 뇌 PET, 뇌 MEG) 및 환자의 약물 치료 항경련제(ASM) 목록이 삭제됩니다. 이러한 임상 문서는 비식별화되고(모든 PHI 제거) 연구 번호에 연결됩니다. 비식별화 및 연구 번호 연결 후, 임상 정보는 비식별화된 EEG 데이터와 함께 암호로 보호된 보안 연구 서버에 저장됩니다. 조사관이 자동 비식별화 방법을 만드는 동안 조사관은 수동으로 데이터를 추출하고 수동으로 비식별화합니다. 자동화된 프로세스가 설정되면 조사관은 수동 및 자동화된 프로세스 비교를 통해 품질 검사도 수행합니다.

특히, 모든 데이터(EEG-BIDS 파일, SQL 데이터베이스 및 Excel 시트)는 RGFH의 Rm 209A에 있는 Dr. Sam McKenzie의 사무실에 물리적으로 위치한 UNM HSC IT 관리 데스크톱 PC 내의 내부 하드 드라이브에 저장됩니다. . PC는 UNM HSC 네트워크에 있고 컴퓨터는 Windows 10의 UNM HSC 미러를 실행합니다. 방은 항상 잠겨 있으며 PC는 비밀번호 로그인이 필요합니다.

조사관은 EEG-BIDS 파일 형식을 사용하여 모든 데이터를 저장하고 데이터베이스를 구성합니다. 이 파일 형식은 특정 명명법으로 경로 구조 트리를 지정합니다(그림 1). 각 환자에게는 각 세션 및 데이터 형식에 대한 하위 디렉터리가 포함된 디렉터리가 할당됩니다. 환자 인구 통계 및 기록 세부 사항에 대한 비식별 세부 정보를 위해 정보는 두 가지 파일 형식으로 저장됩니다. 데이터 값을 위한 *.tsv 파일과 설명 메타데이터를 위한 *.json 파일입니다. 비식별 처리된 EEG 파일은 하드 드라이브 저장 효율성을 위해 250Hz로 다운샘플링되고 유럽 데이터 형식으로 저장됩니다. 또한 EDF EEG 파일에는 몽타주 배치에 사용되는 해부학적 랜드마크의 위치를 ​​지정하는 '좌표' 파일이 함께 제공됩니다. 또 다른 '이벤트' 파일에는 EEG에서 임상의가 관찰한 이벤트의 주석이 포함됩니다. 이 데이터는 Python MNE 도구 상자1를 사용하여 원래 Nihon Kohden 주석이 달린 데이터 세트에서 가져옵니다.

이 파일 구조 내에서 약물, 진단, 치료 및 예후를 자세히 설명하는 Cerner Millennium에서 가져온 식별되지 않은 임상 노트가 있는 텍스트 파일도 저장합니다. 비식별 환자 데이터는 무작위 환자 식별자와 함께 SQL 데이터베이스에 추가로 저장됩니다.

Excel 시트는 무작위 환자 식별 번호(EEG-BIDS 파일 및 SQL 데이터베이스에서 사용됨)와 필요한 경우 후속 재식별을 위해 해당 환자 식별 번호를 저장합니다.