Avertissement : Cette page est une traduction automatique de cette page à l'origine en anglais. Veuillez noter puisque les traductions sont générées par des machines, pas tous les traduction sera parfaite. Ce site Web et ses pages Web sont destinés à être lus en anglais. Toute traduction de ce site et de ses pages Web peut être imprécis et inexacte, en tout ou en partie. Cette traduction est fournie dans une pratique.

Numériser des dossiers santé a pu avoir le choc positif sur le diagnostic et la demande de règlement des maladies

Numériser des dossiers santé pour comprendre l'information principale de patient et de demande de règlement pourrait aider à recenser des configurations de la maladie, efficacité des demandes de règlement et comment le genre et le groupe ethnique de ces patients influencent ceci.

Une étude basée sur les dossiers électroniques de santé a été effectuée par M. Yevgeniya Kovalchuk, conférencier dans de l'informatique à l'Université de la ville de Birmingham, à côté des co-auteurs de College Londres du Roi.

Elle a prouvé qu'en analysant les chercheurs patients non structurés de dossiers peuvent transformer des montagnes des caractéristiques par habitude rassemblées en analyses utiles qui peuvent améliorer notre compréhension des problèmes de santé mentale et la prestation des services de soins.

En particulier, les chercheurs ont analysé 500.000 diagnostics enregistrés pour une cohorte d'environ 200.000 patients de santé mentale entre 2008 et 2015, et pouvaient recenser un certain nombre de configurations dans ceux qui avaient recherché la demande de règlement de santé mentale, incluant :

  • Les diagnostics les plus courants dans la population considérée étaient dépression, troubles tension tension, troubles mentaux et comportementaux dus à la consommation d'alcool, et schizophrénie
  • Des femmes étaient pour être diagnostiquées avec l'humeur, le névrosé, tension tension ou des troubles alimentaires
  • Les hommes étaient pour recevoir un diagnostic lié à la toxicomanie
  • Des femmes étaient pour être diagnostiquées avec des troubles menant à la démence, à l'exclusion de la maladie de Parkinson qui était plus courante chez les hommes
  • Les facteurs sociaux et économiques étaient pour influencer sur la santé mentale des hommes, ainsi que ceux des origines ethniques noires
  • Les problèmes ont lié à l'alcool, opioids et les sédatifs/hypnotiques étaient plus courants dans les patients des groupes ethniques blancs
  • Ceux utilisant des cannaboïdes étaient plus courants dans des groupes ethniques noirs
  • Les troubles associés par cocaïne étaient plus courants dans des groupes ethniques monochromes que d'autres groupes.

Yevgeniya Kovalchuk, conférencier dans de l'informatique à l'école de l'Université de la ville de Birmingham de calculer et technologie numérique, a indiqué : La « ouverture des dossiers de santé pour la recherche a un certain nombre d'avantages, y compris trouver plus de traitements efficaces, déterminant des effets indésirables des médicaments, mettant en valeur des opportunités pendant l'heure sauvegardante et l'argent pour des patients et des médecins.

« Pouvant entraîner à l'extérieur des ces le genre de tiges pourrait également avoir un choc positif réel sur la façon dont nous diagnostiquons et traitons des maladies de tous les genres.

« Les barrages techniques, politiques, et éthiques restant souvent entre les chercheurs et les caractéristiques telles que la confidentialité, la nature non structurée des caractéristiques et leur hétérogénéité - matérielle, structurel, sémantique - peuvent être surmontés.

Les « experts de la sécurité, les Software Engineers et les scientifiques de caractéristiques peuvent travailler à côté des cliniciens et le management à établir fixent des pipelines fournissant à des chercheurs les caractéristiques De-recensées, propres et structurées qui peuvent être réutilisées dans nombreux, potentiellement de sauvetage, études. »

On l'espère que la recherche expliquera comment les bases de données anonymes installées en travers des NHS pourraient jouer une fonction clé dans demandes de règlement médicales de aide de forme de chercheurs de futures par la fourniture des caractéristiques qui peuvent facilement s'analyser.

Traditionnellement la recherche sur des conditions médicales doit être effectuée utilisant des entrevues linéaires prolongées ou de grandes bases de données nationales, fournissant les informations détaillées sur un nombre restreint de gens ou peu de petits groupes pour un grand nombre de gens.

Toutefois le système neuf pourrait rechercher automatiquement l'information clés telle que des cours de demande de règlement, les effets secondaires remarqués ou le déclencheur factorise et les comparaisons d'attraction ou recense les tiges qui pourraient aider à améliorer comment des maladies sont comprises et traitées.