利用常规采集的患者数据支持责任医疗组织中的临床试验研究
定量方法
2018-07-03 v1 计算机与社会
信息检索
摘要
背景：超过一半（57%）的制药临床研发投入用于支持临床试验。原因之一在于电子健康记录（EHR）系统与 HIPAA 隐私规则常常限制患者信息的广泛共享，导致需耗费大量人力手动收集、去标识化并汇总患者信息以供临床研究使用。目的：在责任医疗组织（ACO）中开展类风湿关节炎（RA）临床试验的可行性研究。测算符合研究标准的 RA 及相关疾病的患病率。评估患者去标识化与汇总自动化对支持临床研究患者队列构建的作用。方法：直接从供应商 EHR 系统收集原始临床文档，并提取匹配研究标准所需的临床概念。自动去标识化受保护健康信息（PHI）以保护患者隐私并促进共享。利用现有医师专家知识源实现对患者人群的分析。结果：研究人群中 RA 患病率为百分之四（4%）（平均年龄 53 岁，女性 52%，男性 48%）。从三个（3）EHR 系统中提取了 3500 名患者的临床文档。分组诊断代码显示出糖尿病与循环系统疾病的较高患病率，与预期一致。去标识化以 99% 灵敏度与 99% 特异度准确移除了 99% 的 PHI 标识符。结论：结果表明该方法可改善自动化，并加速 ACO 环境下新临床研究的规划与构建。去标识化准确度优于四（4）家医院机构审查委员会先前批准的明确要求。
引用
@article{arxiv.1807.00668,
title = {Using routinely collected patient data to support clinical trials research in accountable care organizations},
author = {Andrew J McMurry and Richen Zhang and Alex Foxman and Lawrence Reiter and Ronny Schnel and DeLeys Brandman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00668},
year = {2018}
}
备注
11 pages including cover, 4 figures, 2 tables