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Updated: Feb 28, 2026

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Published on: May 15, 2020
Exploración de la codificación del estado migratorio en la atención primaria inglesa de 2011 a 2025 utilizando
Yamina Boukari1, Lucinda Hiam2, James Scuffell3
1Bennett Institute of Applied Data Science, Nuffield Department of Primary Care Health Sciences, University of Oxford, Oxford, UK yamina.boukari@jesus.ox.ac.uk.
Los códigos de migración en los registros electrónicos de salud (EHR) de atención primaria en Inglaterra se utilizan cada vez más, especialmente para el idioma y el país de nacimiento. Sin embargo, la codificación del estado migratorio es baja, lo que indica posibles sesgos para la investigación futura.
Área de la Ciencia:
- Informática de la Salud
- Investigación en Salud Pública
- Ciencia de Datos en Salud
Sus antecedentes:
- El estado migratorio se registra de manera inconsistente en los registros electrónicos de salud (EHR) de atención primaria en Inglaterra.
- Los enfoques de listas de códigos ofrecen un método para identificar poblaciones migrantes dentro de los datos de EHR.
- Comprender los datos de migración en los EHR es crucial para la salud pública y la investigación.
Objetivo del estudio:
- Explorar la utilidad de los códigos SNOMED CT relacionados con la migración para la investigación en atención primaria.
- Evaluar la viabilidad y los posibles sesgos del uso de listas de códigos para la identificación de cohortes de migrantes.
- Informar la investigación futura que utilice datos de atención primaria para poblaciones migrantes.
Principales métodos:
- Se utilizó la herramienta OpenCodeCounts para analizar el uso de códigos SNOMED CT en la atención primaria en Inglaterra.
- Se desarrollaron listas de códigos relacionadas con la migración y se rastreó su uso de 2011 a 2025.
- Se compararon las tendencias de uso de listas de códigos con las estadísticas de migración del Home Office y del Censo de 2021.
Principales resultados:
- Se observaron más de 34 millones de usos de 1119 códigos relacionados con la migración entre 2011 y 2025.
- La codificación de la migración aumentó significativamente, particularmente para el país de nacimiento y el idioma, con un aumento notable a partir de 2020.
- La codificación del idioma constituyó el 65% del uso; la codificación del país de nacimiento mostró una concordancia variable con los datos del censo; la codificación del estado legal de inmigración fue predominantemente para el estado de asilo/refugiado.
Conclusiones:
- Se demostró la viabilidad de utilizar listas de códigos SNOMED CT relacionadas con la migración en los EHR de atención primaria.
- Se destacaron los posibles sesgos en las cohortes derivadas de estas listas de códigos, particularmente en lo que respecta al estado legal de inmigración.
- Se enfatizó la importancia de considerar estos sesgos para una investigación futura precisa sobre la salud de los migrantes.
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