Eriarstiabi haigestumusstatistika võrdlus Tervise Arengu Instituudi ja Eesti Haigekassa andmetel

Taust, eesmärk. Tervise Arengu Instituut (TAI) vastutab riikliku haigestumusstatistika eest. Selleks kogub TAI andmeid tervishoiuteenuse osutajate (TTO) registreeritud esmaste ja korduvate haigusjuhtude kohta. TAI on seisukohal, et kui TTO juba esitab andmeid, siis ei ole sisuliselt samu andmeid mõistlik dubleerivalt koguda, vaid tuleb leida võimalused kasutada juba olemas olevaid andmeid. Uuringu eesmärk oli võrrelda Eesti Haigekassa (EHK) raviarvete andmekogu ja TAI-le TTOde esitatud riikliku haigestumusstatistika aluseks olevaid andmeid. Metoodika. 2016. aasta EHK ravikindlustuse andmekogu ja TAI kogutud riikliku haigestumusstatistika aluseks olevate eriarstiabi andmete statistiline võrdlus haigusjuhtude kaupa. Tulemused. TAI-le oli haigusjuhte kokku esitatud 2 345 724 ja EHK-le 2 621 416. Haigusjuhtude koguarvu kattuvus oli 89%. Esmaseid haigusjuhte oli TAI-le esitatud 1 159 342 ja EHK-le 1 289 439, kattuvus oli 90%. Diagnoosirühmade kaupa varieerus haigusjuhtude koguarvu kattuvus 58−119% ning esmaste puhul 63−113%. Ligi pooltel TTOdel jäi nii kõigi kui ka esmaste haigusjuhtude kattuvus vahemikku 95−114%. Järeldused. Kuigi haigusjuhtude arvud EHK ja TAI andmestikus on sarnased, esineb diagnoosirühmade ja TTOde tasemel suuri erinevusi. Pole teada, kummas andmestikus on andmed õiged või õigemad ning seetõttu on edasistes töödes vaja välja selgitada erinevuste põhjused

Kroonilise neeruhaiguse levimus Eesti e-tervise andmete alusel

Taust. Kroonilise neeruhaiguse (KNH) levimus Eestis ei ole teada. Kuna KNH keskmine levimus maailmas on 9,1%, peaks KNH-patsientide arv Eestis olema umbes 118 300. Samas on 2017. aasta üleilmse aruande kohaselt KNH patsientide arv Eestis 258 859, mis on tõenäoliselt ülehinnatud.Eesti e-tervis on alustalaks tervishoiuandmete registreerimisele ja kogumisele. Samas on andmete analüüs tihti tüsilik, sest väljunddokumendid on erinevas formaadis, ja see raskendab oluliselt analüüsi. Lisaks pole haiguslugudes sageli märgitud diagnoosikoode ja/või KNH raskuskategooriat.Eesmärk. Töö eesmärk oli selgitada KNH levimust ja käsitlust Eestis, hinnates e-tervise infosüsteemi andmete põhjal retrospektiivselt täiskasvanud KNH-patsientide hulka ja jaotust vastavalt KNH riskiprofiilile, kasutades esimest korda ka tehisintellekti abi.Meetodid. Uuringu alusandmestiku moodustas Eesti elanikkonna 10% juhuvalimi raviarvete, digiretsepti ja tervise infosüsteemi andmete (e-tervise andmed) ühendväljavõte (sh eriarstiabi, perearstiabi, ostetud ravimid, laboratoorsed andmed). Uuringupopulatsioon määratleti kui kõik vähemalt 18aastased patsiendid, kellel oli ajavahemikul 2016–2019 diagnoositud vähemalt üks haigus, mis on KNH riskitegur, ja/ või kellel oli 2019. aasta jooksul vähemalt ühel korral registreeritud hinnangulise glomerulaarfiltratsiooni kiiruse (eGFR) ja/või uriinis albumiini-kreatiniini suhte (U-Alb/U-Crea, UACR) väärtus. Analüüsiti ka patsientide väljaostetud ravimeid, haiglaravi ja/või erakorralise meditsiini osakonna (EMO) juhtude arvu. Erinevas formaadis väljunddokumentide analüüsimiseks kasutati tehisintellekti abi, mille käigus transformeeriti epikriisi tekstifailis olev info analüüsis kasutatavale kujule.Tulemused. E-tervise andmete alusel tuvastati 5%-l elanikkonnast juba olemasolev KNH diagnoos ja lisaks 2,4%-l potentsiaalne KNH raskusastmega G3–G5. Nende andmete kohaselt võib Eestis kokku olla 83 710 KNH-patsienti ja KNH levimus täiskasvanud elanikkonnas on 7,4%. eGFR-i väärtused olid uuringus kättesaadavad 52%-l riskipatsientidest, UARC väärtused aga vaid 12%-l. Hulgihaigestumise hindamisel leiti, et KNH-patsientidel esineb kaasnevalt kõige sagedamini hüpertensioon (79%), südame-veresoonkonnahaigus (SVH) (63%) ja diabeet (28%). Ligi pooled KNH-patsientidest olid ühe aasta jooksul hospitaliseeritud või pöördunud EMOsse. Selle peamiseks põhjuseks oli olnud SVH (11%). KNH diagnoosiga patsiendid eristuvad KNH riskirühma kuuluvatest patsientidest (diabeet, hüpertensioon, SVH) suurema hospitaliseerimismäära ja erakorralise abi vajaduse poolest.Järeldused. KNH levimus Eestis täiskasvanud elanikkonnas on e-tervise andmetel 7,4%. Hoolimata riikliku KNH ravijuhendi olemasolust ning KNH sõeluuringu süsteemist diabeedi ja hüpertensiooni korral esineb lünki patsientide skriinimises, neeruhaiguse progresseerumise riski hindamises ja patsientide tõenduspõhises ravis. KNH tekkeriski ja progresseerumise tuvastamiseks ja asjakohase ravi tagamiseks on KNH riskirühmade seas vaja järgida ravijuhendit UARC väärtuse määramisel ning täpsustada alati ka KNH raskusaste koos albuminuuria kategooriaga. KNH-patsientide haiguskoormus on suur ning nende patsientide käsitlus nõuab tihedat koostööd esmatasandi tervishoiu ja eriarstide vahel. Seetõttu on KNH progresseerumise ennetamiseks tarvis enam ressursse

Eesti eelkooliealiste laste hõlmatus immuniseerimiskava vaktsiinidega 2010. aasta sünnikohordi põhjal Eesti Haigekassa raviarvete alusel

Taust, eesmärk. Eestis puudub seni ülevaade, kui paljude lastega viiakse läbi kõik immuniseerimiskavas ette nähtud plaanilised vaktsineerimised. Uurimuse eesmärk oli anda ülevaade, kui suurel osal eelkooliealistest lastest on Eesti Haigekassa raviarvete alusel kõik immuniseerimiskavas ette nähtud vaktsineerimised tehtud. Metoodika. Analüüsiti Eesti Haigekassale perearstide ja eriarstide esitatud raviarveid (n = 1 091 275) kõigi 2010. aastal sündinud laste kohta (n = 16 464), kes Eestis perioodil 2010–2018 tervishoiuteenuseid tarbisid. Hinnati immuniseerimiskavas toodud vaktsineerimistega hõlmatust 3- ja 8aastaste laste seas. Tulemused, järeldused. 3aastaseks saanud lastest läbis raviarvete alusel kõik sellele vanusele immuniseerimiskavas ette nähtud vaktsineerimised 68,9%, osaliselt vaktsineeriti 24,4% ning vaktsineerimata oli 6,7%. 8aastastest olid kõik vaktsiinid manustatud 49,5%-le lastest, osaliselt 43,9%-le ja vaktsineerimata oli 6,5%. Seega on vaktsineerimisega hõlmatus kogu immuniseerimiskava järgi Eestis väiksem, kui üksikute vaktsiinikomponentidega hõlmatuse põhjal võiks arvata. Kõige sagedamini puudusid raviarved DTPa-IPV (DTPa – difteeria, teetanuse ja atsellulaarse läkaköha vaktsiin, IPV – inaktiveeritud poliomüeliidi vaktsiin) teise revaktsineerimise kohta (vaktsineerimine 6–7 aasta vanuses)

An exploratory phenome wide association study linking asthma and liver disease genetic variants to electronic health records from the Estonian Biobank

<div><p>The Estonian Biobank, governed by the Institute of Genomics at the University of Tartu (Biobank), has stored genetic material/DNA and continuously collected data since 2002 on a total of 52,274 individuals representing ~5% of the Estonian adult population and is increasing. To explore the utility of data available in the Biobank, we conducted a phenome-wide association study (PheWAS) in two areas of interest to healthcare researchers; asthma and liver disease. We used 11 asthma and 13 liver disease-associated single nucleotide polymorphisms (SNPs), identified from published genome-wide association studies, to test our ability to detect established associations. We confirmed 2 asthma and 5 liver disease associated variants at nominal significance and directionally consistent with published results. We found 2 associations that were opposite to what was published before (rs4374383:AA increases risk of NASH/NAFLD, rs11597086 increases ALT level). Three SNP-diagnosis pairs passed the phenome-wide significance threshold: rs9273349 and E06 (thyroiditis, p = 5.50x10^-8); rs9273349 and E10 (type-1 diabetes, p = 2.60x10^-7); and rs2281135 and K76 (non-alcoholic liver diseases, including NAFLD, p = 4.10x10^-7). We have validated our approach and confirmed the quality of the data for these conditions. Importantly, we demonstrate that the extensive amount of genetic and medical information from the Estonian Biobank can be successfully utilized for scientific research.</p></div

Arvutuslikud meetodid personaalmeditsiini arendamiseks

Väitekirja elektrooniline versioon ei sisalda publikatsiooneKuigi meditsiin on alati põhinenud patsiendi ja arsti vahelisel individuaalsel suhtlusel, on viimasel aastakümnel, seoses digitaalsete geeniandmete mahu hüppelise kasvuga, tulnud laiemasse kasutusse mõiste “personaalmeditsiin”, mille sisuks on muuta haiguste ennetus ja ravi senisest efektiivsemaks, võttes muuhulgas arvesse infot iga patsiendi individuaalse geneetilise tausta kohta. Sulev Reisbergi doktoritöö on seotud personaalmeditsiini rakendamisega Eesti tervishoiusüsteemis, kasutades Eesti Geenivaramu geeniandmeid ning käsitledes suuremahuliste arvutustega seotud küsimusi. Polügeensed riskiskoorid on matemaatilised arvutusmudelid, mis isiku geneetilise info põhjal ennustavad, kas tal on madal, keskmine või kõrge geneetiline risk teatud haiguse tekkimiseks. Käesolev doktoritöö on üks esimesi, kus sõnastati probleem, et need mudelid sobivad eelkõige eurooplastele, kuid teisest populatsoonist pärit isikule antud haiguse riskihinnang võib olla väär. Farmakogeneetika on valdkond, mis uurib, millise kiirusega meie kehad omastavad ravimeid. Kuigi vastavat teadmust on juba üsnagi palju, puudus seni selge samm-sammuline otsustusloogika, mis kirjeldaks, kuidas isiku geeniandmetest jõuda konkreetse ravimikoguse soovituseni. Sulev Reisbergi doktoritöö raames loodi tarkvara, mis selle töö ära teeb ning mille abil koostati farmakogeneetilise info raportid 44 tuhandele geenidoonorile. Selgus, et tervelt 99,8% geenidoonoritel esineb niisuguseid geenivariante, mis nõuaksid mõne ravimi puhul koguse kohandamist. Selleks, et personaalmeditsiini lahendused jõuaks kliinilistesse protsessidesse, aga ka uute geenide ja haiguste vaheliste seoste uurimiseks, on tarvis need lahendused integreerida olemasolevate terviseinfosüsteemidega. Doktoritöös ühendati omavahel geeniandmed ja digitaalsed terviseandmed ning viidi läbi nn fenoomiülene assotsiatsiooniuuring. Uuringus vaadeldi, milliste muude haigustega on seotud geenimutatsioonid, mis varasemalt on seostatud astma ja maksahaigustega. Tänaseks on käivitunud riiklik projekt vajaliku IT-infratstruktuuri loomiseks, mis võimaldaks võtta Sulev Reisbergi doktoritöö tulemusi kasutusele igapäevases kliinilises praktikas.Although medicine has always been an individualized interaction between a patient and a doctor, the term „personalized medicine” has entered into common use during recent decades. The general idea behind it is to provide more effective clinical care and prevention of the diseases by more finely dividing patients and diseases into subgroups based on the genetic data. Doctoral thesis of Sulev Reisberg is strongly related to Estonian state-level approach to integrating personalized medicine into routine clinical practice. It uses genetic data from Estonian Biobank and focuses on computational issues. Polygenic risk scores are mathematical models that estimate based on individual genetic data whether the patient has a low, medium or high risk of developing certain diseases. This thesis was one of the first studies that indicated a problem that existing models are most suitable for Europeans. For other populations, the estimated risk could be the opposite to the true risk. Pharmacogenomics is a field that investigates, how fast we metabolize medical drugs. Although a lot of information of this kind was already available, so far there was no concrete step-by-step decision algorithm on how to make specific recommendations based on the genetic data of a patient. In this doctoral thesis, software was built and used for producing pharmacogenomic reports for 44 thousand gene donors. It turned out that for 99.8% of the gene donors a dosage adjustment for at least one investigated drug is recommended. In order to bring personalized medicine solutions into clinical practice, but also for investigating gene-disease associations, these solutions have to be integrated with health information systems. In this thesis, genetic data and electronic health records were linked to conduct a phenome-wide association study. In this study, it was investigated whether there are any diseases, that are linked to genetic mutations that were previously been associated with asthma and liver diseases. As of today, a state-level project has been started to build an IT-infrastructure to bring the outcomes of the doctoral thesis of Sulev Reisberg to routine clinical practice.  https://www.ester.ee/record=b524282

Validating Fitbit Zip for monitoring physical activity of children in school: a cross-sectional study

Abstract Background Modern activity trackers, including the Fitbit Zip, enable the measurement of both the step count as well as physical activity (PA) intensities. However, there is a need for field-based validation studies in a variety of populations before using trackers for research. Therefore, the purpose of the current study was to investigate the validity of Fitbit Zip step count, moderate to vigorous physical activity (MVPA) and sedentary minutes, in different school segments in 3rd grade students. Methods Third grade students (N = 147, aged 9–10 years) wore a Fitbit Zip and an ActiGraph GT3x-BT accelerometer simultaneously on a belt for five days during school hours. The number of steps, minutes of MVPA and sedentary time during class time, physical education lessons and recess were extracted from both devices using time filters, based on the information from school time tables obtained from class teachers. The validity of the Fitbit Zip in different school segments was assessed using Bland-Altman analysis and Spearman’s correlation. Results There was a strong correlation in the number of steps in all in-school segments between the two devices (r = 0.85–0.96, P < 0.001). The Fitbit Zip overestimated the number of steps in all segments, with the greatest overestimation being present in physical education lessons (345 steps). As for PA intensities, the agreement between the two devices in physical education and recess was moderate for MVPA minutes (r = 0.56 and r = 0.72, P < 0.001, respectively) and strong for sedentary time (r = 0.85 and r = 0.87, P < 0.001, respectively). During class time, the correlation was weak for MVPA minutes (r = 0.24, P < 0.001) and moderate for sedentary time (r = 0.57, P < 0.001). For total in-school time, the correlation between the two devices was strong for steps (r = 0.98, P < 0.001), MVPA (r = 0.80, P < 0.001) and sedentary time (r = 0.94, P < 0.001). Conclusion In general, the Fitbit Zip can be considered a relatively accurate device for measuring the number of steps, MVPA and sedentary time in students in a school-setting. However, in segments where sedentary time dominates (e.g. academic classes), a research-grade accelerometer should be preferred

Les Jeux au royaume de France : du XIIIe au début du XVIe siècle

Taust, eesmärk. Artikli eesmärgiks on anda ülevaade analüüsidest, mida on võimalik teha Tartus asunud Maarjamõisa polikliiniku perearstide patsientide terviseandmetest moodustatud andmebaasi alusel. Tegemist on sissejuhatava uurimusega, mille eesmärgiks on tutvustada andmeanalüüsi potentsiaali elektrooniliste terviselugude uurimisel.Metoodika. Aastatel 1995–2011 Tartu Maarjamõisa polikliiniku perearstide töövahendiks olnud patsientide anonüümseks muudetud terviseandmeid sisaldava infosüsteemi andmestikku analüüsiti erinevate jaotus- ja sagedusanalüüsi meetoditega.Tulemused. Vaadeldud ajavahemikul toimus aastaaegade kaupa kõige enam arstivisiite sügisesel ja talvisel perioodil ning nädalapäevadest esmaspäeval. Visiidikirjed sisaldasid kokku 18 462 524 sõna, millest 14% moodustasid lühendid. Kokku kasutati 190 789 unikaalset algvormi ehk lemmat, millest ainult 78 909 lemmat (41,36%) oli kasutatud enam kui üks kord ning 25 437 lemmat (13,33%) oli kasutatud vähemalt 10 korda. Suurima esinemissagedusega sõnad või lühendid olid rr, ravi, x, olema ja mg. Kokku kasutati andmestikus 5389 erinevat RHK-10 diagnoosi, millest 425 (7,9%) sagedasemat unikaalset diagnoosi moodustasid 90% kõigist diagnoosidest. Andmestikus esinevad retseptid sisaldavad 718 erinevat toimeainet, millest 144 (20%) sagedasemat unikaalset toimeainet moodustasid 90% kõigist retseptidega väljakirjutatud toimeainetest. Kokkuvõte. Analüüsi tulemusi on võimalik kasutada tervishoiukorralduslike otsuste tegemisel. Andmestik on erakordselt mahukas ja sel on seetõttu suur potentsiaal täiendavaks analüüsiks, sh andmekaevemeetodite rakendamiseks. Eesti Arst 2013; 92(8):452–45

Comparing distributions of polygenic risk scores of type 2 diabetes and coronary heart disease within different populations

<div><p>Polygenic risk scores are gaining more and more attention for estimating genetic risks for liabilities, especially for noncommunicable diseases. They are now calculated using thousands of DNA markers. In this paper, we compare the score distributions of two previously published very large risk score models within different populations. We show that the risk score model together with its risk stratification thresholds, built upon the data of one population, cannot be applied to another population without taking into account the target population’s structure. We also show that if an individual is classified to the wrong population, his/her disease risk can be systematically incorrectly estimated.</p></div

PRS_CHD and PRS_T2D distribution means, mins, maxs and quintiles (20%, 40%, 60%, 80%) of SNPs in the model in different populations.

<p>PRS_CHD and PRS_T2D distribution means, mins, maxs and quintiles (20%, 40%, 60%, 80%) of SNPs in the model in different populations.</p