HC8 Inleiding kernthema's medische informatica Flashcards
wat je kan met zorgdata valt in te delen in 3 categorieën
1) Klinische classificatie van patiënten; wat is er met anderen gebeurd?
2) Patiëntgerichte predictiemodellen; wat zal er met mij gebeuren?
3) Effectschatting op populatieniveau. wat zijn de causale effecten?
noem voor elke een vraag die je erbij kan stellen
1) welk deel van de patiënten die diabetes heeft heeft complicaties?
2) wat is voor deze specifieke patiënt met deze specifieke voorgeschiedenis de kans op diabetes?
3) zorgt dit medicijn voor deze bijwerking?
wat is database-level characterization?
“Database-level characterization” betekent het geven van een overzicht van samenvattende statistieken om een algemeen beeld te krijgen van de structuur en inhoud van een volledige database.
Met andere woorden, het helpt om te begrijpen welke soorten gegevens in de database aanwezig zijn, hoe ze verdeeld zijn, en of er eventuele patronen of hiaten in de gegevens zitten. Dit kan bijvoorbeeld gaan over het aantal patiënten, de verdeling van leeftijden, de frequentie van bepaalde diagnoses of behandelingen, enzovoort.
- What is the total count of persons in this database?
- What is the distribution of age for persons?
- How long are persons in this database observed for?
- What is the proportion of persons having a {treatment,
condition, procedure, etc} recorded/prescribed over time?
wat is cohort characterization?
“Cohort characterization” betekent het beschrijven van de kenmerken van een groep mensen (cohort) op een bepaald moment, zowel bij de start (baseline) als na een specifiek moment of gebeurtenis (post-index).
In de context van onderzoek of gezondheidszorg houdt dit in dat je kijkt naar demografische gegevens, medische voorgeschiedenis, behandelingen, en andere relevante factoren om beter te begrijpen wie er in de groep zit en hoe ze zich over tijd ontwikkelen.
wat is characterization of treatment pathways?
beschrijft de volgorde van interventies die een patiënt heeft gekregen gedurende een bepaalde tijd
wat is incidentie?
hoe vaak iets voorkomt binnen een populatie voor een bepaalde time at risk
verschil database en cohort karakterisatie
Cohort characterization richt zich op een specifieke groep mensen binnen de database. Dit betekent dat je kenmerken beschrijft van een geselecteerde groep (bijvoorbeeld patiënten met een bepaalde ziekte) zowel bij de start als na een bepaalde gebeurtenis (zoals een behandeling).
Database-level characterization kijkt naar de database als geheel en geeft een algemeen overzicht van de data zonder te focussen op een specifieke groep. Dit helpt onderzoekers te begrijpen welke soorten gegevens beschikbaar zijn en hoe ze verdeeld zijn over de hele database.
Met andere woorden:
Cohort characterization = details over een specifieke groep mensen.
Database-level characterization = een breed overzicht van de hele database.
wat kan lastig zijn bij de karakterisatie van treatment pathways?
soms stoppen mensen een tijdje met een medicijn of overlappen er twee medicijnen. je moet dan kiezen wanneer je een pauze als een stop ziet en wanneer je 2 medicijnen als combinatie of switch ziet
wat is het outcome cohort?
hoe veel mensen van de groep de specifieke uitkomst hebben gekregen gedurende de time at risk
hoe bereken je de incidentie proportie? oftewel hoeveel mensen van de target cohort krijgen echt de uitkomst?
personen in cohort met nieuwe uitkomst during time at risk / # personen in cohort met time at risk
hoe bereken je de incidence rate?
personen in cohort met nieuwe uitkomst during time at risk / person time at risk contributed by persons in cohort
wat moet je voor patient level predicition voor je model choice bepalen?
target cohort, outcome cohort, time at risk, model
hoeveel mensen met bepaalde outcome heb je nodig om een goede predictor te bouwen/
1000 met outcome. onderzoek laat zien dat predictor niet beter wordt bij meer mensen met outcome
