Il Progetto MATTONI/MATRICE dell AGENAS
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1 Il Progetto MATTONI/MATRICE dell AGENAS Rosa Gini Agenzia regionale di sanità della Toscana, Firenze Dipartimento di Informatica Medica, Università Erasmus, Rotterdam Laboratorio dei Sistemi di Babele Workshop La Genesi dei Sistemi Firenze, Maggio 2012
2 Introduzione Indice Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software TheMatrix Morpheus TheOne Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE Discussione
3 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
4 Un monito Un ricercatore di fronte alla vastità dei dati oggi disponibili fronteggia un dilemma
5 Credere nei dati senza porsi domande... Un monito
6 Un monito... o metterli alla prova per verificare la loro corrispondenza con la realtà
7 Un monito
8 Un monito If you did not conduct your own validation study, be prepared to cite others who did. Validation studies increase cost and take time, but they may be the difference between cranking out analyses and sound epidemiologic research. Hernán M. With great data comes great responsability. Epidemiology 2011 May.
9 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
10 Obiettivi generali... condividere basi informative comuni per arrivare ad un sistema che legga trasversalmente i sistemi sanitari regionali, rispetto a percorsi assistenziali articolati e continuativi... dal documento di progetto
11 Obiettivi generali... utilizzare unicamente flussi informativi già esistenti, per poter osservare la gestione delle patologie complesse nelle diverse Regioni e Province Autonome, sulla base di dati la cui validità è condivisa con esse, attraverso operazioni di trasformazione del dato la cui validità verrà stabilita sulla base di rigorosi criteri scientifici... dal documento di progetto
12 Obiettivi generali... al fine di contribuire ad evidenziare la misura dell equità nell erogazione delle cure territoriali... dal documento di progetto
13 Obiettivi generali... dotare i vari livelli istituzionali di una base conoscitiva condivisa che supporti la governance delle cure territoriali... dal documento di progetto
14 Obiettivi specifici Il progetto prevede il disegno, la sperimentazione, la validazione e l applicazione ad alcuni casi di studio di un software open source di aggregazione e di integrazione dei dati dei flussi sanitari nazionali, per produrre la lettura dei percorsi assistenziali di pazienti con patologie complesse dal documento di progetto
15 Struttura P1 - Patologie-Modelli informativi Selezione delle patologie, enumerazione di algoritmi esistenti, validazione, generazione algoritmi innovativi, scelta, responsabile: ARS P2 - Sistemi di indicatori Selezione, calcolo e validazione di indicatori di adesione a percorsi assistenziali, responsabile: Agenas P3 - Data Integration Contesto, sviluppo e sperimentazione del processo di erogazione dati, responsabile: Ministero (NSIS) P4 - Sperimentazione Modelli di analisi dei flussi di dati secondari, sperimentazione della loro utilità pratica nell organizzazione del servizio sanitario a livello locale e centrale, responsabile: Agenas P5 - Management e comunicazione responsabile: Agenas
16 Partner Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali (Agenas) 5 Regioni (6 ASL + 1 Regione) Ministero della Salute ARS Toscana ISTI-CNR SIMG Dipartimento di Informatica Medica dell Università Erasmus di Rotterdam (EMC)
17 Tempi febbraio 2011-febbraio 2013 (proroga 1 anno?)
18 Primo prodotto Pacchetto 1 Diabete Non complicato (comp/scomp) Danno d organo asintomatico (c/s) Complicato (c/s) Ipertensione Non complicata Complicata, no insufficienza cardiaca Insufficienza cardiaca Cardiopatia ischemica Coronaropatia IMA Disfunzione ventricolare sinistra Insufficienza cardiaca Insufficienza cardiaca Stadio C
19 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software TheMatrix Morpheus TheOne Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
20 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software TheMatrix Morpheus TheOne Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
21 Data management di dati amministrativi Si installa presso un DBMS contenente flussi amministrativi (ASL, Regione)
22 Data management di dati amministrativi Si installa presso un DBMS contenente flussi amministrativi (ASL, Regione) Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse
23 Data management di dati amministrativi Si installa presso un DBMS contenente flussi amministrativi (ASL, Regione) Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse Sviluppato dall ISTI/CNR per MATRICE
24 Data management di dati amministrativi Si installa presso un DBMS contenente flussi amministrativi (ASL, Regione) Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse Sviluppato dall ISTI/CNR per MATRICE Estende Jerboa, sviluppato dall EMC per EU-ADR
25 Data management di dati amministrativi Si installa presso un DBMS contenente flussi amministrativi (ASL, Regione) Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse Sviluppato dall ISTI/CNR per MATRICE Estende Jerboa, sviluppato dall EMC per EU-ADR Java
26 Data management di dati amministrativi Si installa presso un DBMS contenente flussi amministrativi (ASL, Regione) Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse Sviluppato dall ISTI/CNR per MATRICE Estende Jerboa, sviluppato dall EMC per EU-ADR Java Rilasciato con licenza GPL durante il progetto
27 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS)
28 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS) Flessibilità di configurazione
29 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS) Flessibilità di configurazione Esecuzione automatizzata, in-place, di algoritmi di analisi
30 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS) Flessibilità di configurazione Esecuzione automatizzata, in-place, di algoritmi di analisi Estrazione di indicatori e dataset
31 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS) Flessibilità di configurazione Esecuzione automatizzata, in-place, di algoritmi di analisi Estrazione di indicatori e dataset Meccanismi sicuri di distribuzione degli script
32 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS) Flessibilità di configurazione Esecuzione automatizzata, in-place, di algoritmi di analisi Estrazione di indicatori e dataset Meccanismi sicuri di distribuzione degli script Criptazione tramite chiave da ricevere da webservice
33 Funzionalità Interfacciamento a più sorgenti dati (csv, DBMS) Flessibilità di configurazione Esecuzione automatizzata, in-place, di algoritmi di analisi Estrazione di indicatori e dataset Meccanismi sicuri di distribuzione degli script Criptazione tramite chiave da ricevere da webservice Sicurezza, privacy dei trasferimenti di dati
34 Applicazione Java: portabile Installazione
35 Installazione Applicazione Java: portabile Distribuita via secure ftp
36 Installazione Applicazione Java: portabile Distribuita via secure ftp Adattare la configurazione al sistema via file XML
37 Installazione Applicazione Java: portabile Distribuita via secure ftp Adattare la configurazione al sistema via file XML Path dei dati, connessione a DBMS, utenti del sistema
38 Installazione Applicazione Java: portabile Distribuita via secure ftp Adattare la configurazione al sistema via file XML Path dei dati, connessione a DBMS, utenti del sistema Schema dei dati disponibili localmente
39 Attualmente Sviluppato sul datawarehouse dell ARS
40 Attualmente Sviluppato sul datawarehouse dell ARS Marzo: rilasciato un prototipo installato in 7 aziende
41 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software TheMatrix Morpheus TheOne Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
42 Plug in per software clinico MMG Si installa sul software Millewin di un MMG
43 Plug in per software clinico MMG Si installa sul software Millewin di un MMG Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse
44 Plug in per software clinico MMG Si installa sul software Millewin di un MMG Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse Sviluppato da risorse della SIMG su disegno di MATRICE
45 Plug in per software clinico MMG Si installa sul software Millewin di un MMG Funzionalità principale: esegue operazioni di data management complesse Sviluppato da risorse della SIMG su disegno di MATRICE Software commerciale
46 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software TheMatrix Morpheus TheOne Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
47 Reporting Si installa nello stesso sistema che ospita TheMatrix
48 Reporting Si installa nello stesso sistema che ospita TheMatrix Funzionalità principale: reporting
49 Reporting Si installa nello stesso sistema che ospita TheMatrix Funzionalità principale: reporting Sviluppato da Agenas
50 Reporting Si installa nello stesso sistema che ospita TheMatrix Funzionalità principale: reporting Sviluppato da Agenas R
51 Reporting Si installa nello stesso sistema che ospita TheMatrix Funzionalità principale: reporting Sviluppato da Agenas R Verrà rilasciato con licenza GPL durante il progetto
52 Input per TheOne Nel progetto TheMatrix genera un tracciato record che è l input di TheOne
53 Tracciato record individuale dell input Dati strutturali DATA, DATA AGG
54 Tracciato record individuale dell input Dati strutturali DATA, DATA AGG Dati generali sul soggetto ID SOGGETTO, DATA NASCITA, SESSO, CITTADINANZA, COMUNE, DENSITA COMUNE, INDIRIZZO, SEZIONE, INDICE DEPRIVAZ, DATA INGRESSO, DATA USCITA, DATA MORTE, IN CARICO, IN CARICO12M
55 Tracciato record individuale dell input Dati strutturali DATA, DATA AGG Dati generali sul soggetto ID SOGGETTO, DATA NASCITA, SESSO, CITTADINANZA, COMUNE, DENSITA COMUNE, INDIRIZZO, SEZIONE, INDICE DEPRIVAZ, DATA INGRESSO, DATA USCITA, DATA MORTE, IN CARICO, IN CARICO12M Dati MMG MMG, DATA MMG, MMG 12M
56 Tracciato record individuale dell input Dati strutturali DATA, DATA AGG Dati generali sul soggetto ID SOGGETTO, DATA NASCITA, SESSO, CITTADINANZA, COMUNE, DENSITA COMUNE, INDIRIZZO, SEZIONE, INDICE DEPRIVAZ, DATA INGRESSO, DATA USCITA, DATA MORTE, IN CARICO, IN CARICO12M Dati MMG MMG, DATA MMG, MMG 12M Esenzioni e consumi NUM ESENZIONI, COSTO LORDO FARMACI, COSTO LORDO SPECIAL AMB, COSTO LORDO OSP, COSTO LORDO ALTRO, NUM PRESC FARM, NUM RIC
57 Tracciato record individuale dell input Dati strutturali DATA, DATA AGG Dati generali sul soggetto ID SOGGETTO, DATA NASCITA, SESSO, CITTADINANZA, COMUNE, DENSITA COMUNE, INDIRIZZO, SEZIONE, INDICE DEPRIVAZ, DATA INGRESSO, DATA USCITA, DATA MORTE, IN CARICO, IN CARICO12M Dati MMG MMG, DATA MMG, MMG 12M Esenzioni e consumi NUM ESENZIONI, COSTO LORDO FARMACI, COSTO LORDO SPECIAL AMB, COSTO LORDO OSP, COSTO LORDO ALTRO, NUM PRESC FARM, NUM RIC Diabete DATA DIAGN DIABETE, STADIO DIABETE, STADIO DIABETE 12M, NUM INDICATORE DIABETE 1,..., NUM INDICATORE DIABETE n, DENOM INDICATORE DIABETE 1,..., DENOM INDICATORE DIABETE n, ESENZIONE DIABETE
58 Tracciato record individuale dell input Dati strutturali DATA, DATA AGG Dati generali sul soggetto ID SOGGETTO, DATA NASCITA, SESSO, CITTADINANZA, COMUNE, DENSITA COMUNE, INDIRIZZO, SEZIONE, INDICE DEPRIVAZ, DATA INGRESSO, DATA USCITA, DATA MORTE, IN CARICO, IN CARICO12M Dati MMG MMG, DATA MMG, MMG 12M Esenzioni e consumi NUM ESENZIONI, COSTO LORDO FARMACI, COSTO LORDO SPECIAL AMB, COSTO LORDO OSP, COSTO LORDO ALTRO, NUM PRESC FARM, NUM RIC Diabete DATA DIAGN DIABETE, STADIO DIABETE, STADIO DIABETE 12M, NUM INDICATORE DIABETE 1,..., NUM INDICATORE DIABETE n, DENOM INDICATORE DIABETE 1,..., DENOM INDICATORE DIABETE n, ESENZIONE DIABETE Ipertensione...
59 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE
60 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE
61 Schema di GSV Da validare algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG candidati a essere il Gold Standard di AAV
62 Schema di GSV Da validare algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG candidati a essere il Gold Standard di AAV Gold standard validazione manuale del MMG
63 Schema di GSV Da validare algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG candidati a essere il Gold Standard di AAV Gold standard validazione manuale del MMG Data collection semiautomatica: Morpheus estrae i dati dai database clinici dei MMG e propone un interfaccia di inserimento dati che i MMG compilano a mano
64 Schema di GSV Da validare algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG candidati a essere il Gold Standard di AAV Gold standard validazione manuale del MMG Data collection semiautomatica: Morpheus estrae i dati dai database clinici dei MMG e propone un interfaccia di inserimento dati che i MMG compilano a mano Attori SIMG (principal investigator, sviluppo di Morpheus e reclutamento MMG), ARS (responsabile e principal investigator a ugual contributo)
65 Estrazione automatica, il MMG non vi ha accesso nome variabile significato formato cod fis paz codice fiscale del paziente nome paz nome del paziente cognome paz cognome del paziente sesso genere del paziente quinquennio nascita quinquennio di nascita del paziente iperten0 se il paziente risulta iperteso binaria giorni iperten0 data indice - data dalla quale il paziente risulta iperteso intero iperten1 se il paziente risulta in stadio 1 binaria dell ipertensione giorni iperten1 data indice - data dalla quale il paziente risulta in stadio 1 dell ipertensione intero iperten2 se il paziente risulta in stadio 2 binaria dell ipertensione giorni iperten2 data indice - data dalla quale il paziente risulta in stadio 2 dell ipertensione intero iperten3 se il paziente risulta in stadio 3 binaria dell ipertensione giorni iperten3 data indice - data dalla quale il paziente intero risulta in stadio 3 dell ipertensione diab0 se il paziente risulta diabetico binaria giorni diab0 data indice - data dalla quale il paziente intero risulta diabetico diab1a se il paziente risulta in stadio 1a del diabete binaria giorni diab1a data indice - data dalla quale il paziente intero risulta in stadio 1a del diabete...
66 Interfaccia per la compilazione manuale del MMG (circa 200 paz) Nume Cognome Quinquennio di nascita Elena Rossi Francesco Bianchi Loredana Verdi Paolo Romeni Emanuela Aqui Lorenzo Franchi Ipertensione Diabete Cardiopatia Ischemica Insufficienza cardiaca Note
67 Criticità di GSV I MMG che partecipano a GSV sono particolarmente motivati
68 Criticità di GSV I MMG che partecipano a GSV sono particolarmente motivati Potrebbero non essere rappresentativi dei medici del database della SIMG, in particolare di quelli reclutati per AAV
69 Criticità di GSV I MMG che partecipano a GSV sono particolarmente motivati Potrebbero non essere rappresentativi dei medici del database della SIMG, in particolare di quelli reclutati per AAV Eseguiremo uno studio di sensibilità sul database della SIMG per stabilire le differenze di profilo di registrazione tra i medici campione e gli altri
70 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE
71 AAV: lo studio cuore di MATRICE L uso dei dati amministrativi applicato in modo sistematico al governo delle patologie croniche deve essere fondato su uno studio di validazione
72 AAV: lo studio cuore di MATRICE L uso dei dati amministrativi applicato in modo sistematico al governo delle patologie croniche deve essere fondato su uno studio di validazione Per questo MATRICE prevede al proprio cuore la validazione degli algoritmi di riconoscimento di caso
73 AAV: lo studio cuore di MATRICE L uso dei dati amministrativi applicato in modo sistematico al governo delle patologie croniche deve essere fondato su uno studio di validazione Per questo MATRICE prevede al proprio cuore la validazione degli algoritmi di riconoscimento di caso Lo studio AAV permetterà di descrivere le caratteristiche degli algoritmi di riconoscimento di caso esistenti e di scegliere tra essi gli algoritmi migliori per gli scopi del progetto
74 Schema di AAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi
75 Schema di AAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG
76 Schema di AAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG Data collection completamente automatica: TheMatrix estrae i dati dai database amministrativi aziendali e Morpheus estrae i dati dai database clinici dei MMG
77 Schema di AAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG Data collection completamente automatica: TheMatrix estrae i dati dai database amministrativi aziendali e Morpheus estrae i dati dai database clinici dei MMG Attori ARS (responsabile e principal investigator), CNR (sviluppo di TheMatrix), SIMG (supporto scientifico, sviluppo di Morpheus e reclutamento MMG), MINSAN (privacy), AGENAS (etica), aziende ASL (installazione e lancio di TheMatrix)
78 Raccolta dati CNR TheMatrix ASL MINSAL Morpheus MMG SIMG chiave pubblica chiave pubblica ABC ha la CI per l algoritmo 1 e per l algoritmo 2 CBA ha la CI per l algoritmo 1 ma non per l algoritmo 2 BAC non ha la CI per nessun algoritmo CAB non ha la CI per nessun algoritmo ABC ha la CI CBA non ha la CI BAC ha la CI CAB non ha la CI A va in X B va in Y C va in W A va in X B va in Y C va in W ID CI1 CI2 XYW 1 1 WYX 1 0 YXW 0 0 WXY 0 0 ID CI XYW 1 WYX 0 YXW 1 WXY 0 CNR ID CI1 CI2 CI XYW WYX YXW WXY P1 ha la CI per l algoritmo 1 e per l algoritmo 2, e ha la diagnosi P2 ha la CI per l algoritmo 1 ma non per l algoritmo 2, e non ha la diagnosi P3 non ha la CI per nessun algoritmo, ma ha la diagnosi P4 non ha la CI per nessun algoritmo, e non ha la diagnosi
79 Assunzioni in AAV 1 Un medico di base è a conoscenza delle patologie croniche delle quali sono affetti i suoi pazienti
80 Assunzioni in AAV 1 Un medico di base è a conoscenza delle patologie croniche delle quali sono affetti i suoi pazienti 2 I medici che partecipano al database della SIMG sono dei buoni codificatori, quindi registrano in modo omogeneo e uniforme le informazioni riguardanti le patologie croniche dei pazienti
81 Assunzioni in AAV 1 Un medico di base è a conoscenza delle patologie croniche delle quali sono affetti i suoi pazienti 2 I medici che partecipano al database della SIMG sono dei buoni codificatori, quindi registrano in modo omogeneo e uniforme le informazioni riguardanti le patologie croniche dei pazienti 3 Gli algoritmi di riconoscimento di caso automatico dai database clinici della medicina generale validati da GSV sono solidi
82 Assunzioni in AAV 1 Un medico di base è a conoscenza delle patologie croniche delle quali sono affetti i suoi pazienti 2 I medici che partecipano al database della SIMG sono dei buoni codificatori, quindi registrano in modo omogeneo e uniforme le informazioni riguardanti le patologie croniche dei pazienti 3 Gli algoritmi di riconoscimento di caso automatico dai database clinici della medicina generale validati da GSV sono solidi 4 Gli assistiti dei medici che partecipano al database della SIMG sono simili agli altri in quanto a percorsi diagnostici (verificabile)
83 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE
84 Descrizione di NAG Scopo dello studio è generare algoritmi basati su dati amministrativi e predittivi della condizione di patologia del soggetto
85 Descrizione di NAG Scopo dello studio è generare algoritmi basati su dati amministrativi e predittivi della condizione di patologia del soggetto Lo studio verrà condotto tramite l uso di strumenti di apprendimento automatico
86 Schema di NAG Da generare nuovi algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi
87 Schema di NAG Da generare nuovi algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG
88 Schema di NAG Da generare nuovi algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG Data collection contemporanea all estrazione di dati di AAV
89 Schema di NAG Da generare nuovi algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard algoritmi di riconoscimento di caso basati su dati clinici della medicina generale ed estratti da database di medici partecipanti al database della SIMG Data collection contemporanea all estrazione di dati di AAV Attori CNR (responsabile e principal investigator), ARS e SIMG (supporto scientifico), MINSAN (privacy), AGENAS (etica)
90 Razionale di NAG Gli strumenti di apprendimento automatico sono spesso in grado di generare algoritmi con altissime specificità e sensibilità
91 Razionale di NAG Gli strumenti di apprendimento automatico sono spesso in grado di generare algoritmi con altissime specificità e sensibilità In caso di successo, gli algoritmi generati possono essere studiati da un punto di vista causale e considerati come candidati alternativi agli algoritmi migliori individuati da AAV
92 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE
93 MAV: un opportunità? Nel caso in cui ci sia un intersezione tra i MMG partecipanti a AAV e i MMG partecipanti a GSV è possibile utilizzare la validazione manuale anche per validare gli algoritmi estratti dai database amministrativi
94 MAV: un opportunità? Nel caso in cui ci sia un intersezione tra i MMG partecipanti a AAV e i MMG partecipanti a GSV è possibile utilizzare la validazione manuale anche per validare gli algoritmi estratti dai database amministrativi Probabilmente i numeri saranno troppo bassi per ottenere stime statisticamente significative, ma questo può essere un interessante studio di sensibilità di AAV
95 Schema di MAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi
96 Schema di MAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard validazione manuale del MMG
97 Schema di MAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard validazione manuale del MMG Data collection contestuale al data collection di GSV (con chiavi di criptazione) e AAV
98 Schema di MAV Da validare un ampio spettro di algoritmi di riconoscimento di caso (patologia + stadiazione) basati su dati amministrativi Gold standard validazione manuale del MMG Data collection contestuale al data collection di GSV (con chiavi di criptazione) e AAV Attori ARS (responsabile e principal investigator), SIMG (supporto scientifico), CNR (sviluppo sistema di criptazione)
99 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione Gold Standard Validation (GSV) Automatic Algorithm Validation (AAV) Novel Algorithm Generation (NAG) Manual Algorithm Validation (MAV) Concordanza nella misura degli indicatori TheMatrix oltre MATRICE
100 Contestualmente alla raccolta dati di AAV verrà eseguita un estrazione degli indicatori, sia da dati amministrativi che dai dati clinici della medicina generale
101 Contestualmente alla raccolta dati di AAV verrà eseguita un estrazione degli indicatori, sia da dati amministrativi che dai dati clinici della medicina generale Questo permetterà di studiare la concordanza tra le due fonti
102 Contestualmente alla raccolta dati di AAV verrà eseguita un estrazione degli indicatori, sia da dati amministrativi che dai dati clinici della medicina generale Questo permetterà di studiare la concordanza tra le due fonti Non si tratta quindi di validazione perché nessuna delle due fonti può essere considerata gold standard
103 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
104 Raccolta dati di studi osservazionali da database amministrativi EXE PERSON ID EXEMPTION CODE EXE START DATE... PERSONS PERSON ID GENDER CONCEPT ID DATE OF BIRTH STARTDATE ENDDATE... OUTPAT PERSON ID PROC CODE PROC START DATE... DRUGS PERSON ID DRUG EXPOSURE START DATE ATC DURATION... HOSP PERSON ID START DATE MAIN DIAGNOSIS SECONDARY DIAGNOSIS 1-5 PROCEDURE CODE 1-6 PROCEDURE DATE
105 Raccolta dati di studi osservazionali da database amministrativi EXE PERSON ID EXEMPTION CODE EXE START DATE... DRUGS PERSON ID DRUG EXPOSURE START DATE ATC DURATION... PERSONS PERSON ID GENDER CONCEPT ID DATE OF BIRTH STARTDATE ENDDATE... OUTPAT PERSON ID PROC CODE PROC START DATE... HOSP PERSON ID START DATE MAIN DIAGNOSIS SECONDARY DIAGNOSIS 1-5 PROCEDURE CODE 1-6 PROCEDURE DATE ANONYMOUS ID GENDER CONCEPT ID BIRTHYEAR EXPOSURE COVARIATE 1... COVARIATE N RESPONSE
106 Raccolta dati di studi osservazionali da database amministrativi EXE PERSON ID EXEMPTION CODE EXE START DATE... DRUGS PERSON ID DRUG EXPOSURE START DATE ATC DURATION... PERSONS PERSON ID GENDER CONCEPT ID DATE OF BIRTH STARTDATE ENDDATE... OUTPAT PERSON ID PROC CODE PROC START DATE... HOSP PERSON ID START DATE MAIN DIAGNOSIS SECONDARY DIAGNOSIS 1-5 PROCEDURE CODE 1-6 PROCEDURE DATE algoritmi ANONYMOUS ID GENDER CONCEPT ID BIRTHYEAR EXPOSURE COVARIATE 1... COVARIATE N RESPONSE
107 Interfaccia grafica TheMatrix esegue degli script che generano dataset
108 Interfaccia grafica TheMatrix esegue degli script che generano dataset Il linguaggio di scripting è estremamente flessibile
109 Interfaccia grafica TheMatrix esegue degli script che generano dataset Il linguaggio di scripting è estremamente flessibile Sviluppare uno script richiede competenze di programmazione
110 Interfaccia grafica TheMatrix esegue degli script che generano dataset Il linguaggio di scripting è estremamente flessibile Sviluppare uno script richiede competenze di programmazione È in corso di sviluppo un interfaccia grafica che supporta il ricercatore nella generazione degli script
111 Interfaccia grafica TheMatrix esegue degli script che generano dataset Il linguaggio di scripting è estremamente flessibile Sviluppare uno script richiede competenze di programmazione È in corso di sviluppo un interfaccia grafica che supporta il ricercatore nella generazione degli script Grazie all interfaccia sviluppare uno script sarà maggiormente intuitivo
112 Studi multicentrici dati locali dati locali TheMatrix TheMatrix PERSON ID GENDER CONCEPT ID BIRTHYEAR COVARIATE 1... COVARIATE N RESPONSE TheMatrix dati locali dati locali TheMatrix TheMatrix
113 1 Corresponding Author. Workshop a MIE2012: oltre i confini Frameworks for Data Extraction and Management from Electronic Healthcare Databases for Multi-Center Epidemiologic Studies: a Comparison among EU-ADR, MATRICE, and OMOP Strategies Rosa GINI a,b,1,, Massimo COPPOLA c, Patrick B RYAN d, Giacomo RIGHETTI c, Iacopo PERI c, Roberto BERNI a, Paul AVILLACH e, Preciosa M COLOMA b, Gianluca TRIFIRO b,f, Gayo DIALLO g, Johan VAN DER LEI b, Miriam CJM STURKENBOOM b and Martijn J SCHUEMIE b a Agenzia regionale di sanità della Toscana, Florence, Italy b Department of Medical Informatics, Erasmus Medical Center, Rotterdam, The Netherlands c Istituto di Scienza e Tecnologie dell'informazione A. Faedo, National Research Council, Pisa, Italy. d Observational Medical Outcomes Partnership,USA e HEGP Hospital, University Paris Descartes, Paris, France f Department of Clinical and Experimental Medicine and Pharmacology, Section of Pharmacology, University of Messina, Messina, Italy. g Univ. of Bordeaux, ISPED, LESIM, F-33000, Bordeaux, France Abstract. Reuse of healthcare databases offers great potential for producing timely epidemiological evidence reflecting real-world circumstances. The advantage of such databases is maximized when data from different countries and organizations are pooled. Several ongoing initiatives are facing the technical and scientific challenges of pooling data from substantially diverse sources. In this workshop some notable experiences from USA and Europe will be presented and compared. Keywords. data reuse, observational studies, pharmacoepidemiology, health services research Introduction Several ongoing initiatives are aimed at exploiting existing administrative claims and electronic medical record databases from different institutions/countries to automatically produce datasets for the conduct of epidemiological studies. Although all the healthcare databases involved in these projects share a basic semantic similarity, challenges arise in intelligent, semantic interoperability from the heterogeneity of the
114 Indice Introduzione Obbiettivi e struttura del progetto MATRICE Software Gli studi di validazione TheMatrix oltre MATRICE Discussione
115 ... Discussione
116 Grazie per l attenzione!
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