2022년 8월 25일
이 연구는 고급 정보학 기술을 활용하여 능동 식도 냉각으로 치료받은 고주파 심방 절제술을받는 환자의 시술 기간을 기존의 내강 식도 온도 모니터링으로 치료받은 환자와 비교했습니다. 상황별 조회, 워크플로 분석 및 데이터 매핑이 활용되었습니다. 연구 결과는 능동 냉각으로 절차 시간이 단축되고 가변성이 있음을 입증했습니다.
이 프로토콜은 데이터 구조를 식별 및 전자 건강 기록에 매핑하고 임상 결과 분석을 용이하게 하기 위해 상황별 조회를 사용하는 워크플로 분석을 시연하는 데 중요합니다. 이 기술의 주요 장점은 데이터 식별의 정확성이 향상되고 다운스트림 데이터 매핑이 용이해진다는 것입니다. 이 기술은 단순히 임상 적 관심의 특정 변수의 초점을 변경함으로써 광범위한 치료법 및 질병에 적용될 수 있습니다.
시작하려면 식도 냉각 장치를 외부 열교환기에 연결 한 다음 전원을 켜고 물의 흐름을 활성화하여 적절한 장치 강성을 제공하고 누출이 없는지 확인하십시오. 원위 15cm에 충분한 양의 윤활유를 바르고 표준 구강 위 튜브와 유사한 방식으로 장치를 배치하십시오. 환자의 횡격막 아래에 장치 팁을 보여주는 표준 형광 투시법을 사용하여 적절한 식도 냉각 장치 배치를 결정합니다.
그리고 제로 형광 투시 기술을 사용하는 경우 심장 내 심 초음파에서 장치를 시각화하십시오. 원고에 설명된 대로 데이터 요소를 식별한 후 전자 건강 기록 데이터베이스 매핑 도구를 사용하여 대량 보고를 위해 데이터 요소를 데이터베이스 구조에 매핑하여 이러한 구조를 운영 구조에서 보고 데이터베이스의 관계형 데이터베이스 테이블로 변환합니다. 그런 다음 수동 차트 검토 결과와 통합하기 위해 데이터를 테이블 형식으로 추출합니다.
데이터베이스 구조를 통해 쉽게 추출할 수 없는 필요한 데이터를 식별한 후 원고에 설명된 대로 데이터 요소에서 수동 추출을 수행합니다. Red cap 데이터베이스 기기 내에서 새 프로젝트를 생성하여 새 프로젝트 버튼을 클릭하여 수동 차트 검토를 용이하게 합니다. 프로젝트 이름을 지정하면 프로젝트 설정이라는 제목의 페이지가 표시됩니다.
그런 다음 데이터 수집 도구 설계라는 제목의 두 번째 섹션으로 이동하고 온라인 디자이너 단추를 클릭합니다. 온라인 디자이너에서 처음부터 새 기기 만들기 기기에서 환자 의료 기록 번호와 함께 원고에 설명된 모든 필드를 추가하여 수집된 수동 데이터와 전자 건강 기록 데이터베이스 구조 추출을 통해 수집된 데이터를 상호 연관시킵니다. 기기가 완료되면 프로젝트를 프로덕션으로 이동 버튼을 클릭합니다.
왼쪽 패널에서 레코드 편집 추가를 클릭하여 차트 검토 중에 데이터를 입력하기 위해 완료된 데이터 도구를 봅니다. 2020년 1월부터 2022년 1월 사이에 심방세동에 대한 절제를 받은 모든 환자를 포함하여 연구 포함 기준에 맞는 환자를 식별합니다. 향후 분석을 위해 REDCap에서 생성된 프로젝트에 수집된 데이터를 추가하는 포함된 환자에 대한 수동 차트 검토를 수행합니다.
연구 기간 동안 63 명의 환자가 폐정맥 분리를 위해 내강 식도 온도 모니터링을 받았으며 101 명의 환자는 두 그룹 모두에서 비슷한 비율의 심방 세동 유형으로 식도 보호를 위해 능동 식도 냉각을 받았습니다. 내강 식도 온도 모니터링을받은 환자의 평균 시술 시간은 176 분이었고, 능동 냉각 그룹에서는 156 분으로 시술 기간의 전반적인 20 분 감소를 나타냈다. 유사하게, 중간 절차 시간은 내강 식도 온도 모니터링 그룹에서 172분이었고, 능동 식도 냉각 그룹에서 151분이었고, 전체 중앙값 감소는 21분이었습니다. 실시간 현장 관찰을 정확하게 기록하고 결과와 관련된 특정 관심 요소를 식별하여 이러한 변수가 기록되고 Epic Chronicles 데이터베이스에 위치하는 위치를 결정하는 것은 이 절차를 시도할 때 기억해야 할 가장 중요한 단계입니다.
이러한 진료 시점, 데이터 식별에 대한 관찰 기반 접근법은 많은 다른 임상 시나리오에 적용될 수 있다.
본 연구에서는 고도의 정보학 기법을 활용하여 고주파 심방 제거술을 받는 환자들의 시술 시간을 분석하였습니다. 능동적 식도 냉각법과 기존의 관강 내 식도 온도 모니터링법을 비교한 결과, 능동적 냉각법을 사용했을 때 시술 시간과 변동성이 감소하는 것으로 나타났습니다.
고급 정보학 기반의 워크플로우 분석을 통해 전자 건강 기록에서 절차 데이터를 정밀하게 추출하고 매핑함으로써, 임상 중재법에 대한 강력한 정량적 비교가 가능해집니다. 고주파 절제술 중 능동적 식도 냉각을 통해 변동성과 시술 시간을 줄임으로써, 이 접근 방식은 시술의 예측 가능성을 높이고 장치 및 절차 최적화에 있어 위험 조정 의사결정에 필요한 정보를 제공합니다. 이러한 방법론은 바이오 제약 R&D 포트폴리오 내의 절차적 혁신과 교차 기능적 데이터 통합을 위한 근거 기반을 강화합니다.
이 정보학 기반 방법론은 워크플로 분석과 데이터 매핑을 초기 발견부터 시술적 중재의 임상 검증에 이르는 기초 단계로 설정합니다.