オピオイド使用障害研究のためのデジタルデータ基盤の準備状況を評価する

Assessing the readiness of digital data infrastructure for opioid use disorder research.

• Arjun Venkatesh
• Caitlin Malicki
• Kathryn Hawk
• Gail D'Onofrio
• Jeremiah Kinsman
• Andrew Taylor

抄録

背景:

電子カルテ（EHR）データ収集のギャップや、電子データやデジタルデータソースから取得した標準化された臨床データ要素（CDE）の不足が、オピオイド使用障害（OUD）の疫学とケアの質を理解することを目的とした研究努力を妨げている。我々は、既存のCDEを特定し、その妥当性と有用性を評価した。これは、EHR内のインフラストラクチャ実装に先立って必要とされる。

BACKGROUND: Gaps in electronic health record (EHR) data collection and the paucity of standardized clinical data elements (CDEs) captured from electronic and digital data sources have impeded research efforts aimed at understanding the epidemiology and quality of care for opioid use disorder (OUD). We identified existing CDEs and evaluated their validity and usability, which is required prior to infrastructure implementation within EHRs.

方法:

我々は、（a）OUDとEHRに関連する少なくとも1つの用語の組み合わせを使用して、Medline、Embase、およびWeb of Scienceに掲載されている出版物の系統的な文献レビューを行い、（b）国家的な情報学および政策イニシアチブの品質測定に使用されている一般に利用可能なデータシステムおよび辞書の環境スキャンを行った。環境スキャンで特定されたオピオイド関連のデータ要素は、9つの一般的な健康データコードシステムに含まれる関連データ要素と比較され、それぞれの要素は、一致した結果を"正確"、"部分的"、または"なし"に分類され、整合性があるかどうかが評価されました。

METHODS: We conducted (a) a systematic literature review of publications in Medline, Embase and the Web of Science using a combination of at least one term related to OUD and EHR and (b) an environmental scan of publicly available data systems and dictionaries used in national informatics and quality measurement of policy initiatives. Opioid-related data elements identified within the environmental scan were compared with related data elements contained within nine common health data code systems and each element was graded for alignment with match results categorized as "exact", "partial", or "none."

結果:

文献レビューでは、タイトル検索のために5186件の論文が同定され、そのうち75件の抄録がレビューに含まれ、38件の論文がフルテキストレビューに選ばれた。フルテキストの論文からは237件のCDEが得られたが、そのうちオピオイドに特異的なものは12件（5.06％）のみであった。環境スキャンでは、9つのデータシステムとライブラリにまたがる379の潜在的なデータ要素と価値セットが同定されたが、そのうちオピオイドに特化したものは84件（22％）にとどまった。重複する臨床データ要素の種類には大きなばらつきがあり、単一のデータシステムでは、物質使用障害、OUD、投薬、メンタルヘルスなどの主要なデータ要素の種類すべてにCDEが含まれているものはなかった。一般的な健康データコードシステムと比較すると、完全に一致するデータ要素はほとんどなく（1％未満）、61％が部分的に一致し、38％が一致しませんでした。

RESULTS: The literature review identified 5186 articles for title search, of which 75 abstracts were included for review and 38 articles were selected for full-text review. Full-text articles yielded 237 CDEs, only 12 (5.06%) of which were opioid-specific. The environmental scan identified 379 potential data elements and value sets across 9 data systems and libraries, among which only 84 (22%) were opioid-specific. We found substantial variability in the types of clinical data elements with limited overlap and no single data system included CDEs across all major data element types such as substance use disorder, OUD, medication and mental health. Relative to common health data code systems, few data elements had an exact match (< 1%), while 61% had a partial match and 38% had no matches.

結論:

EHRデータの標準化が進み、オピオイドの流行に国民的な注目が集まっているにもかかわらず、私たちは、OUDに関連するCDEの設計と構築にかなりの断片化が見られ、既存のデータ辞書、システム、文献にはOUDに特化したCDEはほとんど見られないことを発見しました。データ収集と報告における大きなギャップを考えると、今後の研究では、既存の構造化データ要素を活用して、EHRシステムにおけるOUDデータの取り込みを改善するための標準的なワークフロープロセスを作成すべきである。

CONCLUSIONS: Despite the increasing ubiquity of EHR data standards and national attention placed on the opioid epidemic, we found substantial fragmentation in the design and construction of OUD related CDEs and little OUD specific CDEs in existing data dictionaries, systems and literature. Given the significant gaps in data collection and reporting, future work should leverage existing structured data elements to create standard workflow processes to improve OUD data capture in EHR systems.