从2011年到2025年使用OpenCodeCounts探索英语初级保健中的移民状况编码
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.
在英语初级保健电子健康记录 (EHR) 中,越来越多地使用移民代码,特别是在出生语言和国家. 然而,对移民身份的编码很低,这表明未来研究的潜在偏见.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生研究 公共卫生研究
- 在医疗保健中的数据科学.
背景情况:
- 移民状况不一致地记录在英语初级保健电子健康记录 (EHR) 中.
- 代码列表方法提供了一种方法,可以在EHR数据中识别移民人口.
- 了解EHR中的移民数据对于公共卫生和研究至关重要.
研究的目的:
- 探索与迁移相关的SNOMED CT代码对初级保健研究的有用性.
- 评估使用编码列表用于移民队列识别的可行性和潜在偏见.
- 为未来的研究提供信息,利用移民人口的初级保健数据.
主要方法:
- 利用OpenCodeCounts工具分析了SNOMED CT代码在英语初级保健中的使用情况.
- 开发了与移民有关的代码列表,并从2011年到2025年跟踪了它们的使用情况.
- 将代码列表使用趋势与内政部和2021年人口普查移民统计数据进行比较.
主要成果:
- 在2011年至2025年期间,观察到超过3400万次使用1119个与迁移有关的代码.
- 移民编码显著增加,特别是出生国和语言,从2020年开始显著增加.
- 语言编码占使用率的65%;出生国编码显示与人口普查数据的变量一致;移民法律地位编码主要用于庇护/难民身份.
结论:
- 证明了在初级保健电子健康系统中使用与迁移相关的SNOMED CT代码列表的可行性.
- 从这些代码列表中获得的队列中突出显示了潜在的偏见,特别是在移民法律地位方面.
- 强调考虑这些偏见对于准确的未来移民健康研究的重要性.
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