スケールでの実践パターンを解き放つ:Epicのコスモスを使用して臨床的洞察を開発するためのフレームワーク

科学分野:

• クリニカル・インフォマティックス
• 健康データサイエンスの科学
• リサーチ・レトロスペクティブ・リサーチ

背景:

• ベンダーで集約された健康情報交換による現実世界のデータは,遡及的な臨床研究に価値があります.
• EpicのCosmosプラットフォームは,大規模な研究のために,電子医療記録 (EHR) データへのアクセスを提供しています.

研究 の 目的:

• コスモスプラットフォームを利用した遡及研究のための一般化可能な臨床情報工学のワークフローの繰り返し開発を記述する.
• 二次データ分析のための共同研究プロセスを精錬する.

主な方法:

• 計画・実行・研究・行動 (Plan-Do-Study-Act, PDSA) サイクルは,研究プロセスを繰り返し精錬するために適用されました.
• 焦点を当てた分野には,研究環境,チーム構成,技術的準備,ワークフローの最適化が含まれていました.
• コスモス内のSlicerDicerインターフェースはコホート探索と構築に使用されました.

主要な成果:

• 共同研究を合理化するために改善すべき分野が複数特定されました.
• 臨床と情報科学の領域にわたる研究チームを定義するための重要な洞察が得られました.
• クエリ構築,コホート構築,データ分析,検証,コミュニケーションのための最適化されたプロセスが確立されました.

結論:

• 開発された共同アプローチは,高品質の患者ケアのための臨床的エビデンスの作成をサポートします.
• ワークフローは,迅速で再現可能なコホート構築と分析を容易にする.
• この適応可能なモデルは,臨床領域にわたって適用され,多組織間の協力のためにスケールアップすることができます.