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医療データ ソリューションで OMOP 変換を使用する

注意

このコンテンツは現在更新中です。

このセクションでは、2 つの Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) サンプル シナリオについて説明します。 これらのシナリオは、患者集団全体で一次薬と二次薬への曝露に関して OMOP コミュニティ実施される一般的な臨床研究調査を反映しています。 価値実現までの時間の観点から、Fabric ワークスペース内で分析結果をいかに迅速にビジュアル化できるかを示します。 このビジュアル化を実現するには、データ パイプラインでシルバー レイクハウスとゴールド レイクハウスの Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) 臨床データにそれぞれ入力された後で、サンプル ノートブックを実行します。

前提条件

サンプル ノートブック healthcare#_msft_omop_drug_exposure_era_sample および healthcare#_msft_omop_drug_exposure_insights_sample を実行する前に、次の要件があることを確認してください。

シナリオ例

サンプル シナリオは、同じ一次薬を服用している間に特定の期間に二次薬に曝露された、性別と年齢によって層別化された患者コーホートを特定することを目的としています。 このプロセスには、以下のステップが含まれます。

  • 性別と年齢で患者集団を階層化します。

  • 患者集団が 1 年間、少なくとも 1 回服用した薬物 (たとえば、インスリン異種、ヒト 70 UNT/ML/insulin、レギュラー、ヒト 30Unit) を特定します。

    十分なデータがない場合は、代わりに 5 年間の期間を検討してください。

  • 同じ患者集団が同じ期間に曝露された別の薬 (二次薬) を特定します。

  • 性別層全体の二次薬物曝露の分布をプロットします。

  • レコードを生成し、分布をヒストグラム プロットとして可視化します。

チップ

サンプル シナリオは、OHDSI 薬曝露期間のサンプル スクリプト と OMOP 薬曝露クエリ を参照しています。 これらのリソースを参照して、OMOP コミュニティで公開されている同様の例の詳細を確認できます。

サンプル ノートブック実行の入力

開発設計の主な目的は、標準化された OMOP 派生テーブル drug_era で表される薬曝露期間レコードを生成することです。 このテーブルには、計算された薬曝露期間が格納され、患者、薬物成分、および持続期間ごとにグループ化された薬曝露に関する集計情報が含まれます。 これは、個々の薬曝露記録とは異なる、特定の有効成分への想定される曝露の連続期間を表します。

テーブルには以下の列が含まれています。

  • drug_era_id: 各薬曝露期間の一意の識別子。

  • person_id: 薬に曝露された個人を参照する外部キー。個人 テーブル内の人口統計の詳細が含まれます。

  • drug_concept_id: 有効成分の標準化された概念識別子を参照する外部キー。

  • drug_era_start_date: 最初の薬曝露に基づく薬曝露期間の開始日。

  • drug_era_end_date: 最後の薬曝露に基づく、薬曝露期間の終了日。

  • drug_exposure_count: 薬曝露期間中の薬曝露数。

  • gap_days: 薬曝露期間に寄与した薬曝露レコードの対象とならない日数。

薬曝露期間を生成するには、以下の標準化された OMOP 臨床テーブルを使用します。

  • 薬曝露: このテーブルには、drug_exposure_id、person_id、drug_concept_id、drug_exposure_start_date、drug_exposure_end_date、および days_supplyを含む薬曝露データが含まれます。

  • 概念の上位: このテーブルには、RxNorm などのさまざまなボキャブラリの概念間の階層関係が格納されます。 これには、ancestor_concept_id (上位レベルの概念への参照) と descendant_concept_id (下位レベルの概念への参照) が含まれ、より広い概念から狭い概念への接続を表します。

  • コンセプト: このテーブルには、concept_id、concept_name、domain_id、vocabulary_id、および concept_class_idなどのコンセプトデータが含まれています。

入力パラメーターのサンプル

  • primary_drug = 1596977 - insulin
  • secondary_drug = 1308216 - lisinopril
  • year = 2022

ノートブック出力のサンプル

2 つのサンプル ノートブックを実行すると、派生した OMOP テーブル omop.drug_era から特定の期間に特定された患者集団の性別と年齢層にわたる二次薬曝露の分布を示すヒストグラムが生成されます。 この例では、1 年の期間を検討します。

薬曝露ヒストグラムのサンプルを示す画像。

分布を使用して、次の側面を分析できます。

  • 性別と年齢別の曝露の影響。
  • 影響を受けた人口の分布の中央値。
  • 母集団の特性を説明する記述統計。

覚えておくべきこと

  • カスタム シナリオをテストするには、サンプル ノートブックのコピーを作成します。 ノートブックを直接更新しないでください。

  • ビジュアル化ノートブックでは、さまざまな分析を実行するために構成できる次のパラメーターを使用します。

    • primary_drug: 分析する一次薬。
    • secondary_drug: 分析する二次薬。
    • year: 分析を実行する対象の年。

  • 薬曝露期間ノートブックを複数回実行すると、最初に既存の OMOP drug_era レコードがすべて削除され、次に最新の OMOP データに基づいてレコードが再作成されます。