Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sử dụng cơ sở dữ liệu liên kết để nghiên cứu dịch tễ học giữa chăm sóc sức khỏe ban đầu và thứ cấp: tổn thương thận cấp tính
Tóm tắt
NHS England đã yêu cầu sử dụng một thuật toán cảnh báo sớm tự động trong các phòng thí nghiệm bệnh viện để tạo ra một phương pháp nhất quán cho việc phát hiện tổn thương thận cấp tính (AKI). Thuật toán này sẽ phát ra một ‘cảnh báo’ dựa vào sự thay đổi mức độ creatinine huyết thanh để thông báo cho các bác sĩ điều trị về khả năng xảy ra một trường hợp AKI, đồng thời cung cấp đánh giá về mức độ nghiêm trọng của tình trạng này. Chúng tôi nhằm mục đích khám phá tính khả thi của việc phân tích dữ liệu thứ cấp để tái tạo thuật toán bên ngoài phòng thí nghiệm bệnh viện, và mô tả dịch tễ học của AKI trong chăm sóc sức khỏe ban đầu và thứ cấp tại một khu vực. Sử dụng cơ sở dữ liệu phân tích hồ sơ chăm sóc sức khỏe Hampshire, một cơ sở dữ liệu ẩn danh bệnh nhân kết nối giữa chăm sóc sức khỏe ban đầu, chăm sóc sức khỏe thứ cấp và dữ liệu phòng thí nghiệm bệnh viện, chúng tôi đã áp dụng thuật toán này cho một năm dữ liệu hồi cứu (từ ngày 1 tháng 1 đến 31 tháng 12 năm 2014). Chúng tôi đã phát triển các truy vấn cơ sở dữ liệu để phân chia quy trình thu thập dữ liệu từ nhiều lĩnh vực của hệ thống y tế địa phương, tái tạo các chức năng của thuật toán và thực hiện việc làm sạch dữ liệu. Trong tổng số 642,337 bệnh nhân trong khu vực, có 176,113 (27,4%) có hai hoặc nhiều kết quả xét nghiệm creatinine huyết thanh, với việc thử nghiệm phổ biến hơn ở các nhóm tuổi cao hơn. Chúng tôi đã xác định được 5361 (hoặc 0,8%) trường hợp có AKI được chỉ định bởi thuật toán, tạo ra tổng cộng 13,845 phản hồi AKI riêng lẻ. Một đánh giá cắt ngang đối với cảnh báo đầu tiên của mỗi bệnh nhân cho thấy hơn hai phần ba trường hợp phát sinh từ cộng đồng, trong đó gần một nửa không dẫn đến việc nhập viện. Có thể tái tạo thuật toán này bằng cách sử dụng dữ liệu liên kết từ chăm sóc sức khỏe ban đầu, thứ cấp và dữ liệu phòng thí nghiệm bệnh viện, mặc dù cần giải quyết các vấn đề về tính đầy đủ của dữ liệu, chất lượng dữ liệu và các vấn đề kỹ thuật. Dữ liệu liên kết là rất cần thiết để theo dõi tỷ lệ lớn những người mắc AKI chuyển từ chăm sóc sức khỏe ban đầu sang chăm sóc thứ cấp, và có thể được sử dụng để đánh giá kết quả lâm sàng cũng như tác động của các can thiệp trong toàn bộ hệ thống y tế. Nghiên cứu này nhấn mạnh rằng việc phát triển các hệ thống dữ liệu kết nối giữa các lĩnh vực khác nhau của hệ thống chăm sóc sức khỏe và xã hội có thể mang lại lợi ích cho các nhà nghiên cứu, bác sĩ, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và những người ủy thác.
Từ khóa
#tổn thương thận cấp tính #chăm sóc sức khỏe ban đầu #chăm sóc sức khỏe thứ cấp #dữ liệu liên kết #thuật toán cảnh báo #dịch tễ họcTài liệu tham khảo
Thomas M, Sitch A, Dowswell G. The initial development and assessment of an automatic alert warning of acute kidney injury. Nephrol Dial Transplant. 2011;26(7):2161–8.
NHS England: Acute Kidney Injury (AKI) Algorithm. https://www.england.nhs.uk/patientsafety/akiprogramme/aki-algorithm/ (2016). Accessed 25 Oct 2016.
Think Kidneys: Acute Kidney Injury Warning Algorithm Best Practice Guidance. https://www.thinkkidneys.nhs.uk/wp-content/uploads/2014/12/AKI-Warning-Algorithm-Best-Practice-Guidance-final-publication-0112141.pdf (2014). Accessed 25 Oct 2016.
Feest TG, Round A, Hamad S. Incidence of severe acute renal failure in adults: results of a community based study. BMJ. 1993;306(6876):481–3.
Wonnacott A, Meran S, Amphlett B, Talabani B, Phillips A. Epidemiology and outcomes in community-acquired versus hospital-acquired AKI. Clin J Am Soc Nephrol. 2014;9(6):1007–14.
NIHR CLAHRC Wessex: the Hampshire acute kidney injury study. http://www.clahrc-wessex.nihr.ac.uk/img/projects/CLAHRC_AKI_protocol_FINAL.pdf (2016). Accessed 30 June 2016.
NHS Digital: Secondary uses service (SUS). http://content.digital.nhs.uk/sus (2016). Accessed 16 Feb 2017.
Thomas ME, Blaine C, Dawnay A, Devonald MA, Ftouh S, Laing C, Latchem S, Lewington A, Milford DV, Ostermann M. The definition of acute kidney injury and its use in practice. Kidney Int. 2015;87(1):62–73.
Benson T. The history of the read codes: the inaugural James read memorial lecture 2011. J Innov Health Informatics. 2011;19(3):173–82.
Tukey J. Exploratory data analysis. 1st ed. Reading: Addison-Wesley; 1977.
Fraser SD, Parkes J, Culliford D, Santer M, Roderick PJ. Timeliness in chronic kidney disease and albuminuria identification: a retrospective cohort study. BMC Fam Pract. 2015;16:18.
Fraser SDS, Watkinson GE, Rennie CA, King D, Sanderson H, Edwards L, Roderick P. Sociodemographic differences in diabetic retinopathy screening; using patient-level primary care data for health equity audit. Clin Audit. 2011;7
Sundvall P, Stuart B, Davis M, Roderick P, Moore M. Antibiotic use in the care home setting: a retrospective cohort study analysing routine data. BMC Geriatr. 2015;15:71.
Williams NP, Coombs NA, Johnson MJ, Josephs LK, Rigge LA, Staples KJ, Thomas M, Wilkinson TM. Seasonality, risk factors and burden of community-acquired pneumonia in COPD patients: a population database study using linked health care records. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2017;12:313–22.
Kerr M, Bedford M, Matthews B, O'Donoghue D. The economic impact of acute kidney injury in England. Nephrol Dial Transplant. 2014;29(7):1362–8.
Lafrance JP, Djurdjev O, Levin A. Incidence and outcomes of acute kidney injury in a referred chronic kidney disease cohort. Nephrol Dial Transplant. 2010;25(7):2203–9.
Selby NM, Crowley L, Fluck RJ, McIntyre CW, Monaghan J, Lawson N, Kolhe NV. Use of electronic results reporting to diagnose and monitor AKI in hospitalized patients. Clin J Am Soc Nephrol. 2012;7(4):533–40.
Siew ED, Matheny ME, Ikizler TA, Lewis JB, Miller RA, Waitman LR, Go AS, Parikh CR, Peterson JF. Commonly used surrogates for baseline renal function affect the classification and prognosis of acute kidney injury. Kidney Int. 2010;77(6):536–42.
Siew ED, Peterson JF, Eden SK, Moons KG, Ikizler TA, Matheny ME. Use of multiple imputation method to improve estimation of missing baseline serum creatinine in acute kidney injury research. Clin J Am Soc Nephrol. 2013;8(1):10–8.
Závada J, Hoste E, Cartin-Ceba R, Calzavacca P, Gajic O, Clermont G, Bellomo R, Kellum JA. A comparison of three methods to estimate baseline creatinine for RIFLE classification. Nephrol Dial Transplant. 2010;25(12):3911–8.
Sawhney S, Marks A, Ali T, Clark L, Fluck N, Prescott GJ, Simpson WG, Black C. Maximising acute kidney injury alerts--a cross-sectional comparison with the clinical diagnosis. PLoS One. 2015;10(6):e0131909.
Sawhney S, Fluck N, Fraser SD, Marks A, Prescott GJ, Roderick PJ, Black C. KDIGO-based acute kidney injury criteria operate differently in hospitals and the community-findings from a large population cohort. Nephrol Dial Transplant. 2016;31(6):922–9.
Sawhney S, Fluck N, Marks A, Prescott G, Simpson W, Tomlinson L, Black C. Acute kidney injury-how does automated detection perform? Nephrol Dial Transplant. 2015;30(11):1853–61.
Dobbins TA, Badgery-Parker T, Currow DC, Young JM. Assessing measures of comorbidity and functional status for risk adjustment to compare hospital performance for colorectal cancer surgery: a retrospective data-linkage study. BMC Med Inform Decis Mak. 2015;15:55.
Michalakidis G, Kumarapeli P, Ring A, van Vlymen J, Krause P, de Lusignan S. A system for solution-orientated reporting of errors associated with the extraction of routinely collected clinical data for research and quality improvement. Stud Health Technol Inform. 2010;160:724–8.
van Vlymen J, de Lusignan S, Hague N, Chan T, Dzregah B. Ensuring the quality of aggregated general practice data: lessons from the primary care data quality Programme (PCDQ). Stud Health Technol Inform. 2005;116:1010–5.
John A, McGregor J, Fone D, Dunstan F, Cornish R, Lyons RA, Lloyd KR. Case-finding for common mental disorders of anxiety and depression in primary care: an external validation of routinely collected data. BMC Med Inform Decis Mak. 2016;16:35.
Millett ER, Quint JK, De Stavola BL, Smeeth L, Thomas SL. Improved incidence estimates from linked vs. stand-alone electronic health records. J Clin Epidemiol. 2016;75:66–9.
de Lusignan S, van Weel C. The use of routinely collected computer data for research in primary care: opportunities and challenges. Fam Pract. 2006;23(2):253–63.
Berndt DJ, Fisher JW, Hevner AR, Studnicki J. Healthcare data warehousing and quality assurance. IEEE Computer. 2001;34(12):56–65.