Standard Information Models for Representing Adverse Sensitivity Information in Clinical Documents.

Topaz M, Seger DL, Goss F, Lai K, Slight SP, Lau JJ, Nandigam H, Zhou L: Standard Information Models for Representing Adverse Sensitivity Information in Clinical Documents. Methods of Information in Medicine, 55(2), 151-157, 2016.

抄録
バックグラウンド：
有害な感受性（例えば、アレルギーおよび不耐性）情報は、任意の電子健康記録システムの重要な要素である。有害な機密情報の構造化された入力のためのいくつかの標準が存在するが、多くの臨床家はこのデータをフリーテキストとして記録する。

目的：
本研究では、1）既存の共通の有害感受性情報モデルを同定し、比較し、2）入院患者および外来患者の有害感受性臨床ノートの一部に関するアレルギー情報を表すための有害感受性情報モデルのcoverageを評価することを目的とした。

方法：
我々は、4つの一般的な有害感受性情報モデルを比較した：HL7アレルギーおよび不耐性ドメイン分析モデル、HL7-DAM; the Fast Healthcare Interoperability Resources,、FHIR; ケア文書の統合継続性、C-CDA、入院患者および外来患者（n = 120）のコーパス上でそのcoverageを評価した。

結果：
我々は、アレルギー専門医の経過ノートは、経過ノートごとに有害感受性属性の頻度が最も高く、救急部門の経過ノートは最も少ない属性を有することを見出した。全体として、モデルは、経過ノートに含まれる有害感受性情報の75％〜95％をカバーする中央属性において多くの類似点を有していた。しかし、いくつかのアトリビュート（特にバリューセット）の表現はモデル間でうまく一致しておらず、データの相互運用性を達成する上で障害となる可能性がある。また、情報モデル間で有害感受性の例外はよく表されていなかった。

結論：
一般的な有害感受性モデルが臨床上の注意の関連情報のかなりの部分をカバーしていることが判明したが、我々の結果はデー​​タ相互運用性の標準間での調整が必要であることを強く示していた。