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肾科也可应用大数据技术,且潜在价值巨大!

【数据猿导读】 目前,已有不少肾科流行病学研究通过国家登记数据库来完成,如美国肾脏数据系统(USRDS)。虽然,这些研究能对急性和慢性肾脏病的流行病特征提供重要的信息,但是缺乏病人层面的点数据。EHR 能提供大量的点数据用于流行病学研究

肾科也可应用大数据技术,且潜在价值巨大!

从电子健康记录(EHR)中提取数据,对于肾病研究来说是重要的信息来源。然而,电子健康记录中的数据日渐巨大,将给未来肾科研究带来怎样的变化?来自美国西奈山伊坎医学院 Girish N. Nadkarni 等在最新一期的 KI 杂志上为我们展现了大数据为肾科发展带来的机遇与挑战。

大数据」已经成为我们工作与生活中「热词」。虽然有各种各样的定义,大数据之「大」,因为其非结构化、零碎性以及临时性等特征,使得传统的数据管理与分析方法难以处理。

随着手机技术、社交媒体的推广与应用,日常生活的点滴数据呈现指数型增长。在商业领域,金融、航线服务、零售企业等已应用大数据分析消费者的习惯来优化服务与增加市场份额。在流行病学研究中,大数据指的是在 EHR 中的海量临床与实验室数据。

肾科也可以应用大数据技术?

我们收集终末期肾病(ESRD)患者的生命体征、实验室及相关数据。肾功能通过估算肾小球滤过率(GFR)变化来评估。那么,可收集大量的、临时的、独立的有关慢性肾脏病(CKD)的患病率、发病率及疾病进展的数据。更为重要的是,许多如透析模式的比较、透析与肾移植的比较等重要但未被解答的,又不能通过随机对照试验(RCT)来验证的肾科问题,将可能有更为确切的答案。

目前,已有不少肾科流行病学研究通过国家登记数据库来完成,如美国肾脏数据系统(USRDS)。虽然,这些研究能对急性和慢性肾脏病的流行病特征提供重要的信息,但是缺乏病人层面的点数据。EHR 能提供大量的点数据用于流行病学研究。例如新近发现的质子泵抑制剂(PPI)与 CKD 发病风险的关系,正是通过 EHR 的研究来完成的。

鉴于从 EHR 提取大数据用于流行病学研究的潜在价值与局限,有关临床研究报告指南已进一步对使用 EHR 研究如何报告数据分析有了更新。新指南中拓展了观察性研究的报告部分,尤其是如何报告使用 EHR 重组非原研究目的数据库进行了规定。

RECORD 指南(REporting of studies Conducted using Observational Routinely collected health Data,RECORD)中推荐报告认定纳入人群、判断暴露因素、结局以及连接各数据库所用方法的完整代码或算法。此外,RECORD 指南还指出了使用 EHR 数据的局限性,如错误分类偏倚、未测量混杂因素及缺失数据的影响。认识并承认以上局限后,EHR 将为肾科研究提供独特的资源及机会。

预测性分析

由于 EHR 是纵向收集数据,从而可以用于「真实世界」中,对疾病的自然进程、治疗反应的研究。患者水平的点数据在特殊技术的帮助下可用于预测性分析。例如,研究者能通过组合多个大型的数据库、建立方程预测肾功能衰竭风险。通过对病人群的疾病进展风险分层,可用于人群健康管理。然而,需进一步改善精度才可用于个体病人的日常诊疗。

真实世界研究设计

肾科在 RCT 的数量上,与其他专科相比相对落后。心血管及相关领域的临床试验常常不纳入 CKD 患者,使得 CKD 人群的研究证据水平相对偏低。肾科 RCT 的数量偏低的另外一个原因,是终点事件的发生率较低,无合适的 ESRD 替代指标,使得临床试验需要大样本和长时间随访以保证试验的精度。

1. 如果实验室数据可被提取,在正式纳入试验前可估算 GFR,研究者可设计只纳入那些肾功能最可能恶化的患者,最终缩短研究时长,提高研究效率。

2. 在 EHR 中补充备注是非常有价值的。目前,在前瞻性试验中,判断参与者是否符合纳入排除标准是一件耗时耗力的工作,需要研究者人工审阅 EHR 的内容。自然语言处理等自动化技术,可从医疗文档中提取特殊的医疗术语,从而大大减少用于筛选纳入患者的时间和精力。

3. 随着生物标本库与 HER 数据相关联,预后相关生物标记物及既往临床数据能综合来用,用于临床试验中只纳入高危患者。

总的来说,在恰当地考虑局限的前提下,大数据将为肾科研究提供巨大的潜在价值。时间将告诉我们这些数据能否为我们所用。借助大数据,作为肾科大夫的我们将有可能为我们肾病患者做出更为明智、数据驱动临床决策,改善预后。


来源:肾内时间

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