PNAS:大数据显示慢性病治疗有广泛地域性差异
2016/06/12
由哥伦比亚大学研究人员领导的一项国际观察研究发现:在治疗常见的慢性疾病,包括2型糖尿病,高血压和抑郁症的治疗中存在广泛的差异。这项研究的结果6月6日在线发表在PNAS上。


由哥伦比亚大学研究人员领导的一项国际观察研究发现:在治疗常见的慢性疾病,包括2型糖尿病,高血压和抑郁症的治疗中存在广泛的差异。运用四个国家的2亿5000万个病人的记录的数据,这项研究表明了运用大规模的观察性研究,获得不同群体之间的临床实践信息的可行性。

这项研究的结果,由健康观测数据科学和信息学(OHDSI)计划合作执行,6月6日在线发表在PNAS上。

慢性病的治疗有很大地域差异

这项研究显示,在世界范围内,绝大多数糖尿病患者最初是用二甲双胍治疗,但在第二线治疗中有广泛的变化。相比之下,研究发现在一线治疗高血压有着显著的不同,在抑郁症的初始治疗上甚至有更大的差异。一个令人惊讶的发现是,在研究中百分之十的糖尿病患者,百分之十一的抑郁症患者,和百分之二十四的高血压患者遵循没有和任何人共享的治疗途径。

第一作者哥伦比亚生物信息中心的负责人同时也是OHDSI 协调中心负责人George Hripcsak教授说:“我们发现在治疗这三种疾病上,世界正朝着更一致方向发展,具体是如何处理的还有显著差异。这表明随机临床试验——评估新治疗的金标准,可能无法捕捉到足够的信息能使自己的成果更广泛地使用于不同人群。”

OHDSI计划的建立

观测性研究中,治疗模式是从大型数据集如电子健康记录,保险索赔,和药房的记录等,有为实际的治疗方法提供临床试验设计,最终是临床实践的可能。但从不同来源分析数据通常被收集和储存病人记录的不同模型所阻碍。

为了克服这些障碍,一个科学家组成的国际小组创建了OHDSI计划,这个计划允许研究人员分析和整合美国和海外广泛不同来源的病人数据。哥伦比亚大学作为OHDSI计划的协调中心。目前,研究合作涉及14个国家的6亿多个病人记录。

研究的领导者,哥伦比亚大学文理学院院长统计学教授David Madigan博士说:“目前正在进行的随机试验对于现在使用的治疗方法没有一个明确的概观。在将来,在随机试验开始之前,我们的观察研究可以是强制性的,以确定适当的样本量和对照组的组成。”

本研究以OHDSI数据为基础

本研究以OHDSI分布的数据网络为基础,其中来自世界各地的研究人员将患者水平的数据转换成标准模式,使其能运行一个通常使用的分析草案。调查者从11个参与了这项研究的网站分享了最终的汇总结果,尽管个别数据被排除在外以保护患者的隐私。七个研究站点在这项研究刚开始的三周内完成了他们的分析。

Regenstrief 研究所的Jon Duke 大夫说:“结果是很有趣的同时,但最重要的一点是:我们已经表明,在广泛不同的数据库进行大规模观察性研究是可行的。它可以在很短的时间内完成。”

未来OHDSI的研究将集中在医疗产品安全监控,有效性比较研究(治疗之间的直接比较)患者水平的预测建模和其它的话题。对世界性需求的草案已经做了计划。在研究者中,大众科学家和高中生都可以在OHDSI的网络上提出研究问题。

斯坦福大学医学院的副教授Nigam Shah博士说:“这样的网络是一个巨大的机会,不仅表征了实际使用的治疗方法是什么,而且还试图找出哪些治疗可能是更好的。例如,从糖尿病二线治疗的广泛变化中,我们可以尝试来确定哪些是更有效的。OHDSI让我们走在创造个性化证据的道路上,这是精准医疗的一种形式。”

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    Observational research promises to complement experimental research by providing large, diverse populations that would be infeasible for an experiment. Observational research can test its own clinical hypotheses, and observational studies also can contribute to the design of experiments and inform the generalizability of experimental research. Understanding the diversity of populations and the variance in care is one component. In this study, the Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI) collaboration created an international data network with 11 data sources from four countries, including electronic health records and administrative claims data on 250 million patients. All data were mapped to common data standards, patient privacy was maintained by using a distributed model, and results were aggregated centrally. Treatment pathways were elucidated for type 2 diabetes mellitus, hypertension, and depression. The pathways revealed that the world is moving toward more consistent therapy over time across diseases and across locations, but significant heterogeneity remains among sources, pointing to challenges in generalizing clinical trial results. Diabetes favored a single first-line medication, metformin, to a much greater extent than hypertension or depression. About 10% of diabetes and depression patients and almost 25% of hypertension patients followed a treatment pathway that was unique within the cohort. Aside from factors such as sample size and underlying population (academic medical center versus general population), electronic health records data and administrative claims data revealed similar results. Large-scale international observational research is feasible.

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