An Ontology-Based Approach for Consolidating Patient Data Standardized With European Norm/International Organization for Standardization 13606 (EN/ISO 13606) Into Joint Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Repositories: Description of a Methodology

Background: To discover new knowledge from data, they must be correct and in a consistent format. OntoCR, a clinical repository developed at Hospital Clínic de Barcelona, uses ontologies to represent clinical knowledge and map locally defined variables to health information standards and common data models. Objective: The aim of the study is to design and implement a scalable methodology based on the dual-model paradigm and the use of ontologies to consolidate clinical data from different organizations in a standardized repository for research purposes without loss of meaning. Methods: First, the relevant clinical variables are defined, and the corresponding European Norm/International Organization for Standardization (EN/ISO) 13606 archetypes are created. Data sources are then identified, and an extract, transform, and load process is carried out. Once the final data set is obtained, the data are transformed to create EN/ISO 13606-normalized electronic health record (EHR) extracts. Afterward, ontologies that represent archetyped concepts and map them to EN/ISO 13606 and Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP CDM) standards are created and uploaded to OntoCR. Data stored in the extracts are inserted into its corresponding place in the ontology, thus obtaining instantiated patient data in the ontology-based repository. Finally, data can be extracted via SPARQL queries as OMOP CDM-compliant tables. Results: Using this methodology, EN/ISO 13606-standardized archetypes that allow for the reuse of clinical information were created, and the knowledge representation of our clinical repository by modeling and mapping ontologies was extended. Furthermore, EN/ISO 13606-compliant EHR extracts of patients (6803), episodes (13,938), diagnosis (190,878), administered medication (222,225), cumulative drug dose (222,225), prescribed medication (351,247), movements between units (47,817), clinical observations (6,736,745), laboratory observations (3,392,873), limitation of life-sustaining treatment (1,298), and procedures (19,861) were created. Since the creation of the application that inserts data from extracts into the ontologies is not yet finished, the queries were tested and the methodology was validated by importing data from a random subset of patients into the ontologies using a locally developed Protégé plugin ("OntoLoad"). In total, 10 OMOP CDM-compliant tables ("Condition_occurrence," 864 records; "Death," 110; "Device_exposure," 56; "Drug_exposure," 5609; "Measurement," 2091; "Observation," 195; "Observation_period," 897; "Person," 922; "Visit_detail," 772; and "Visit_occurrence," 971) were successfully created and populated. Conclusions: This study proposes a methodology for standardizing clinical data, thus allowing its reuse without any changes in the meaning of the modeled concepts. Although this paper focuses on health research, our methodology suggests that the data be initially standardized per EN/ISO 13606 to obtain EHR extracts with a high level of granularity that can be used for any purpose. Ontologies constitute a valuable approach for knowledge representation and standardization of health information in a standard-agnostic manner. With the proposed methodology, institutions can go from local raw data to standardized, semantically interoperable EN/ISO 13606 and OMOP repositories.This work was supported by the ISCIII and cofunded by the European Union (grant PI18/00890, PI18/00981, and PI18CIII/00019).S

Front-Line Physicians' Satisfaction with Information Systems in Hospitals

Day-to-day operations management in hospital units is difficult due to continuously varying situations, several actors involved and a vast number of information systems in use. The aim of this study was to describe front-line physicians' satisfaction with existing information systems needed to support the day-to-day operations management in hospitals. A cross-sectional survey was used and data chosen with stratified random sampling were collected in nine hospitals. Data were analyzed with descriptive and inferential statistical methods. The response rate was 65 % (n = 111). The physicians reported that information systems support their decision making to some extent, but they do not improve access to information nor are they tailored for physicians. The respondents also reported that they need to use several information systems to support decision making and that they would prefer one information system to access important information. Improved information access would better support physicians' decision making and has the potential to improve the quality of decisions and speed up the decision making process.Peer reviewe

DETAILED CLINICAL MODELS AND THEIR RELATION WITH ELECTRONIC HEALTH RECORDS

Tesis por compendio[EN] Healthcare domain produces and consumes big quantities of people's health data. Although data exchange is the norm rather than the exception, being able to access to all patient data is still far from achieved. Current developments such as personal health records will introduce even more data and complexity to the Electronic Health Records (EHR). Achieving semantic interoperability is one of the biggest challenges to overcome in order to benefit from all the information contained in the distributed EHR. This requires that the semantics of the information can be understood by all involved parties. It has been stablished that three layers are needed to achieve semantic interoperability: Reference models, clinical models (archetypes), and clinical terminologies. As seen in the literature, information models (reference models and clinical models) are lacking methodologies and tools to improve EHR systems and to develop new systems that can be semantically interoperable. The purpose of this thesis is to provide methodologies and tools for advancing the use of archetypes in three different scenarios: - Archetype definition over specifications with no dual model architecture native support. Any EHR architecture that directly or indirectly has the notion of detailed clinical models (such as HL7 CDA templates) can be potentially used as a reference model for archetype definition. This allows transforming single-model architectures (which contain only a reference model) into dual-model architectures (reference model with archetypes). A set of methodologies and tools has been developed to support the definition of archetypes from multiple reference models. - Data transformation. A complete methodology and tools are proposed to deal with the transformation of legacy data into XML documents compliant with the archetype and the underlying reference model. If the reference model is a standard then the transformation is a standardization process. The methodologies and tools allow both the transformation of legacy data and the transformation of data between different EHR standards. - Automatic generation of implementation guides and reference materials from archetypes. A methodology for the automatic generation of a set of reference materials is provided. These materials are useful for the development and use of EHR systems. These reference materials include data validators, example instances, implementation guides, human-readable formal rules, sample forms, mindmaps, etc. These reference materials can be combined and organized in different ways to adapt to different types of users (clinical or information technology staff). This way, users can include the detailed clinical model in their organization workflow and cooperate in the model definition. These methodologies and tools put clinical models as a key part of the system. The set of presented methodologies and tools ease the achievement of semantic interoperability by providing means for the semantic description, normalization, and validation of existing and new systems.[ES] El sector sanitario produce y consume una gran cantidad de datos sobre la salud de las personas. La necesidad de intercambiar esta información es una norma más que una excepción, aunque este objetivo está lejos de ser alcanzado. Actualmente estamos viviendo avances como la medicina personalizada que incrementarán aún más el tamaño y complejidad de la Historia Clínica Electrónica (HCE). La consecución de altos grados de interoperabilidad semántica es uno de los principales retos para aprovechar al máximo toda la información contenida en las HCEs. Esto a su vez requiere una representación fiel de la información de tal forma que asegure la consistencia de su significado entre todos los agentes involucrados. Actualmente está reconocido que para la representación del significado clínico necesitamos tres tipos de artefactos: modelos de referencia, modelos clínicos (arquetipos) y terminologías. En el caso concreto de los modelos de información (modelos de referencia y modelos clínicos) se observa en la literatura una falta de metodologías y herramientas que faciliten su uso tanto para la mejora de sistemas de HCE ya existentes como en el desarrollo de nuevos sistemas con altos niveles de interoperabilidad semántica. Esta tesis tiene como propósito proporcionar metodologías y herramientas para el uso avanzado de arquetipos en tres escenarios diferentes: - Definición de arquetipos sobre especificaciones sin soporte nativo al modelo dual. Cualquier arquitectura de HCE que posea directa o indirectamente la noción de modelos clínicos detallados (por ejemplo, las plantillas en HL7 CDA) puede ser potencialmente usada como modelo de referencia para la definición de arquetipos. Con esto se consigue transformar arquitecturas de HCE de modelo único (solo con modelo de referencia) en arquitecturas de doble modelo (modelo de referencia + arquetipos). Se han desarrollado metodologías y herramientas que faciliten a los editores de arquetipos el soporte a múltiples modelos de referencia. - Transformación de datos. Se propone una metodología y herramientas para la transformación de datos ya existentes a documentos XML conformes con los arquetipos y el modelo de referencia subyacente. Si el modelo de referencia es un estándar entonces la transformación será un proceso de estandarización de datos. La metodología y herramientas permiten tanto la transformación de datos no estandarizados como la transformación de datos entre diferentes estándares. - Generación automática de guías de implementación y artefactos procesables a partir de arquetipos. Se aporta una metodología para la generación automática de un conjunto de materiales de referencia de utilidad en el desarrollo y uso de sistemas de HCE, concretamente validadores de datos, instancias de ejemplo, guías de implementación , reglas formales legibles por humanos, formularios de ejemplo, mindmaps, etc. Estos materiales pueden ser combinados y organizados de diferentes modos para facilitar que los diferentes tipos de usuarios (clínicos, técnicos) puedan incluir los modelos clínicos detallados en el flujo de trabajo de su sistema y colaborar en su definición. Estas metodologías y herramientas ponen los modelos clínicos como una parte clave en el sistema. El conjunto de las metodologías y herramientas presentadas facilitan la consecución de la interoperabilidad semántica al proveer medios para la descripción semántica, normalización y validación tanto de sistemas nuevos como ya existentes.[CA] El sector sanitari produeix i consumeix una gran quantitat de dades sobre la salut de les persones. La necessitat d'intercanviar aquesta informació és una norma més que una excepció, encara que aquest objectiu està lluny de ser aconseguit. Actualment estem vivint avanços com la medicina personalitzada que incrementaran encara més la grandària i complexitat de la Història Clínica Electrònica (HCE). La consecució d'alts graus d'interoperabilitat semàntica és un dels principals reptes per a aprofitar al màxim tota la informació continguda en les HCEs. Açò, per la seua banda, requereix una representació fidel de la informació de tal forma que assegure la consistència del seu significat entre tots els agents involucrats. Actualment està reconegut que per a la representació del significat clínic necessitem tres tipus d'artefactes: models de referència, models clínics (arquetips) i terminologies. En el cas concret dels models d'informació (models de referència i models clínics) s'observa en la literatura una mancança de metodologies i eines que en faciliten l'ús tant per a la millora de sistemes de HCE ja existents com per al desenvolupament de nous sistemes amb alts nivells d'interoperabilitat semàntica. Aquesta tesi té com a propòsit proporcionar metodologies i eines per a l'ús avançat d'arquetips en tres escenaris diferents: - Definició d'arquetips sobre especificacions sense suport natiu al model dual. Qualsevol arquitectura de HCE que posseïsca directa o indirectament la noció de models clínics detallats (per exemple, les plantilles en HL7 CDA) pot ser potencialment usada com a model de referència per a la definició d'arquetips. Amb açò s'aconsegueix transformar arquitectures de HCE de model únic (solament amb model de referència) en arquitectures de doble model (model de referència + arquetips). S'han desenvolupat metodologies i eines que faciliten als editors d'arquetips el suport a múltiples models de referència. - Transformació de dades. Es proposa una metodologia i eines per a la transformació de dades ja existents a documents XML conformes amb els arquetips i el model de referència subjacent. Si el model de referència és un estàndard llavors la transformació serà un procés d'estandardització de dades. La metodologia i eines permeten tant la transformació de dades no estandarditzades com la transformació de dades entre diferents estàndards. - Generació automàtica de guies d'implementació i artefactes processables a partir d'arquetips. S'hi inclou una metodologia per a la generació automàtica d'un conjunt de materials de referència d'utilitat en el desenvolupament i ús de sistemes de HCE, concretament validadors de dades, instàncies d'exemple, guies d'implementació, regles formals llegibles per humans, formularis d'exemple, mapes mentals, etc. Aquests materials poden ser combinats i organitzats de diferents maneres per a facilitar que els diferents tipus d'usuaris (clínics, tècnics) puguen incloure els models clínics detallats en el flux de treball del seu sistema i col·laborar en la seua definició. Aquestes metodologies i eines posen els models clínics com una part clau del sistemes. El conjunt de les metodologies i eines presentades faciliten la consecució de la interoperabilitat semàntica en proveir mitjans per a la seua descripció semàntica, normalització i validació tant de sistemes nous com ja existents.Boscá Tomás, D. (2016). DETAILED CLINICAL MODELS AND THEIR RELATION WITH ELECTRONIC HEALTH RECORDS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62174TESISCompendi

Proceedings of the 10th international conference on disability, virtual reality and associated technologies (ICDVRAT 2014)

The proceedings of the conferenc