Un repositorio de datos clínicos (CDR) o almacén de datos clínicos (CDW) es una base de datos en tiempo real que consolida datos de diversas fuentes clínicas para presentar una visión unificada de un solo paciente . Está optimizado para permitir a los médicos recuperar datos de un solo paciente, en lugar de identificar una población de pacientes con características comunes o facilitar la gestión de un departamento clínico específico. Los tipos de datos típicos que se encuentran a menudo en un CDR incluyen: resultados de pruebas de laboratorio clínico, datos demográficos del paciente , información de farmacia, informes e imágenes de radiología , informes de patología , fechas de ingreso, alta y traslado hospitalario, códigos ICD-9 , resúmenes de alta y notas de evolución. [ 1 ]
Un repositorio de datos clínicos (RDC) podría utilizarse en el entorno hospitalario para rastrear las tendencias de prescripción y para el monitoreo de enfermedades infecciosas. Un área donde los RDC podrían utilizarse potencialmente es el monitoreo de la prescripción de antibióticos en hospitales, especialmente dado el creciente número de bacterias resistentes a los antibióticos. En 1995, un estudio realizado en el Centro Médico Beth Israel Deaconess por la Facultad de Medicina de Harvard utilizó un RDC para monitorear el uso de vancomicina y las tendencias de prescripción, ya que los enterococos resistentes a la vancomicina representan un problema cada vez mayor. Utilizaron el RDC para rastrear la prescripción vinculando al paciente, el medicamento y los resultados del laboratorio de microbiología, todos contenidos en el RDC. Si el resultado del laboratorio de microbiología no respaldaba el uso de vancomicina, se sugería cambiar el medicamento por uno apropiado según las directrices de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC ). El uso de RDC podría ayudar a monitorear las enfermedades infecciosas en el hospital y la prescripción adecuada en función de los resultados de laboratorio. [ 2 ]
El uso de repositorios de datos clínicos podría proporcionar una gran cantidad de información sobre los pacientes, sus afecciones médicas y su evolución. La base de datos podría servir para estudiar la relación y los posibles patrones entre la progresión de la enfermedad y su tratamiento. El término "minería de datos médicos" se ha acuñado para este método de investigación. Los estudios epidemiológicos anteriores podrían no haber contado con información tan completa como la que contiene un repositorio de datos clínicos, lo que podría dar lugar a datos/resultados inconclusos. El uso de la minería de datos médicos y los estudios correlativos que utilizan el repositorio de datos clínicos podrían servir como un recurso valioso para el futuro de la atención médica en todas las facetas de la medicina. [ 3 ] La idea de la minería de datos de un repositorio de datos clínicos se utilizó para examinar variables asociadas con la diabetes y el mal control glucémico. Permitió descubrir nuevas correlaciones que podrían no haberse detectado sin este método. [ 4 ]
Un posible uso de un repositorio de datos clínicos sería para ensayos clínicos. Esto permitiría a los investigadores tener toda la información de un estudio en un solo lugar, además de que otros investigadores podrían beneficiarse de los datos para impulsar la innovación. También serían ventajosos por ser digitales y en tiempo real. Esto facilitaría el registro de datos y su precisión, ya que estarían en formato digital en lugar de en papel.
Sin embargo, el repositorio de datos clínicos no está exento de debilidades. Dado que generalmente no se integra con otras fuentes no clínicas, el seguimiento del tratamiento del paciente a lo largo del proceso asistencial se vuelve muy difícil. A su vez, no es factible realizar un seguimiento del costo real por caso para cada paciente. Los equipos de TI dedican la mayor parte de su tiempo a recopilar y compilar datos en lugar de interpretar la información y encontrar oportunidades para reducir costos y mejorar la atención al paciente. [ 5 ]
Referencias
- ↑ MacKenzie, SL; Wyatt, MC; Schuff, R.; Tenenbaum, JD; Anderson, N. (2012). "Prácticas y perspectivas sobre la creación de repositorios de datos integrados: resultados de una encuesta CTSA de 2010" . Journal of the American Medical Informatics Association . 19 (e1): e119– e124. doi : 10.1136/amiajnl-2011-000508 . PMC 3392848. PMID 22437072 .
- ↑ Samore M Lichtenberg D; Saubermann L; Kawachi C; Carmeli Y (1997). "Un repositorio de datos clínicos mejora el control de infecciones hospitalarias" . Facultad de Medicina de Harvard . 1997 : 56–60 . PMC 2233433. PMID 9357588 .
- ↑ Prather JC, Lobach DF, Goodwin LK, Hales JW, Hage ML, Hammond WE (1997). "Minería de datos médicos: descubrimiento de conocimiento en un almacén de datos clínicos" . Centro Médico de la Universidad de Duke . 1997 : 101–105 . PMC 2233405. PMID 9357597 .
- ↑ Breault, Joseph L.; Goodall, Colin R.; Fos, Peter J. (septiembre de 2002). "Extracción de datos de un almacén de datos diabéticos". Inteligencia Artificial en Medicina . 26 ( 1–2 ): 37–54 . doi : 10.1016/S0933-3657(02)00051-9 . PMID 12234716 .
- ↑ "Repositorio de datos clínicos vs. Almacén de datos: ¿Cuál necesita?" . healthcatalyst.com . 10/07/2014.
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