オピオイド使用障害の軌跡を特徴付けるための共同生存モデリングおよび治療知識グラフフレームワーク

科学分野:

• 計算生物学;臨床情報学;公衆衛生

背景:

• オピオイド使用障害（OUD）は、発症、寛解、再発の間の複雑な移行を伴います。処方オピオイドへの曝露は、OUDを発症する一般的な経路です。統合された電子カルテ（EHR）および調査データは、段階特異的なリスクモデリングの機会を提供します。

研究 の 目的:

• OUDにおける発症、寛解、再発までの時間モデリングのための多段階フレームワークを開発すること。縦断的な電子カルテおよび調査データを使用して、各移行の高信頼性予測因子を特定すること。特定されたリスク要因を潜在的な治療介入にマッピングすること。

主な方法:

• All of Us Research ProgramのリンクされたEHRおよび調査データを利用しました。臨床状態や調査概念（例：イベント数、累積曝露）を含む縦断的予測因子を導出しました。各OUD移行段階で有意な予測因子を特定するために、正則化されたCoxモデルを適用しました。

主要な成果:

• 慢性疼痛、精神疾患（不安、うつ病）、および多剤使用（タバコ、大麻）は、OUDの発症および再発の顕著な予測因子でした。寛解中のタバコ依存症および寛解コード化されたその他の状態は、寛解の成功と関連していました。治療知識グラフを構築して、リスク要因と候補となるOUD治療法をリンクしました。

結論:

• 統合データを使用してOUD移行の予測フレームワークを開発することに成功しました。特定の臨床的および行動的要因が、OUDの発症、寛解、再発に大きく影響します。この発見は、OUD管理のための治療の優先順位付けと個別化された介入戦略を支持します。