支持在多个实验室的电子实验室报告的累积显示中检测趋势,同时保持测量来源

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 实验室医学 实验室医学
• 健康数据标准 卫生数据标准

背景情况:

• 电子健康记录 (EHR) 汇总了各种各样的实验室结果,对准确的临床解释提出了挑战.
• 缺乏标准化呈现可能导致患者趋势与实验室诱导的变异混.
• 需要指导,以确保在电子健康记录中对纵向实验室数据进行有意义的解释.

研究的目的:

• 开发和介绍指南,以创建临床上有意义的实验室结果在电子健康记录中的累积显示.
• 通过处理可比性和来源,确保对汇总的实验室数据的安全解释.
• 为了方便在多个医疗保健提供者中准确跟踪患者健康趋势.

主要方法:

• 开发基于逻辑观察标识符名称和代码 (LOINC) 的算法规则,用于分组可比分析.
• 采用统一测量单位代码 (UCUM) 的统一测量单位,具有一致的结果和参考区间转换.
• 保存了实验室来源,并独立显示了方法的区别 (例如, point-of-care测试).
• 使用LOINC元数据和临床命名法建立了一个标准化的结果序列.

主要成果:

• 创建了一个基于规则的系统,用于累计显示实验室结果,以算法分组医学上可比较的分析.
• 单位和结果使用UCUM进行了协调,并规定了分析物特定的转换和处理非标准化测量项的规定.
• 方法差异和标准化问题被标记为防止误解.
• 该系统支持跨实验室聚合,并且与NPU.com等现有标准兼容.

结论:

• 拟议的指导方针允许在电子健康记录中创建具有临床意义的累积实验室结果显示.
• 数据的标准化呈现和协调提高了纵向趋势分析的准确性.
• 虽然统一的呈现有助于解释,但真正的可比性依赖于可追溯的测量程序.