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# Scienze della salute # Informatica sanitaria

Collegare i dati sulla salute alle informazioni sull'asma

Combinare i registri sanitari con i dati sociali svela i rischi per l'asma.

Blanca Himes, A. Schreibman, K. Lactaoen, J. Joo, P. K. Gleeson, G. E. Weissman, A. J. Apter, R. A. Hubbard

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Indice

Le cartelle cliniche elettroniche (EHR) contengono un sacco di informazioni preziose sui pazienti. Possono essere usate per la ricerca perché includono dati da molte persone diverse. Però, spesso le EHR non hanno informazioni complete sui fattori sociali e ambientali che influenzano la salute. Questo può rendere difficile studiare malattie complesse come l'Asma.

L'asma è una malattia a lungo termine che rende difficile respirare. Negli Stati Uniti, più di 25 milioni di persone hanno l'asma. Colpisce molte persone, specialmente quelle di diverse razze o quelle che vivono in povertà. Gestire l'asma è importante perché può portare a seri problemi di salute e costi medici più elevati.

Combinando i dati delle EHR con informazioni sull'ambiente e la situazione sociale di una persona, possiamo imparare di più sull'asma e su come aiutare le persone a gestirlo. Questo può anche aiutarci a capire perché alcuni gruppi di persone sono più colpiti dall'asma rispetto ad altri.

Cos'è l'Asma?

L'asma è una malattia che causa infiammazione nelle vie aeree dei polmoni. Questo può rendere difficile respirare, specialmente durante l'esercizio fisico o quando si è esposti a determinati fattori scatenanti, come fumi o polvere. Le persone con asma possono avere "Esacerbazioni", che sono episodi in cui i sintomi peggiorano e possono aver bisogno di farmaci extra.

Molti fattori possono influenzare l'asma, tra cui genetica, stile di vita e ambiente. Ad esempio, le donne, le persone in sovrappeso e quelle che fumano possono avere maggiori probabilità di avere attacchi d'asma. Inoltre, vivere in aree con Inquinamento atmosferico può peggiorare i sintomi dell'asma.

Disparità nell'Asma

Ci sono differenze significative nei casi di asma tra diversi gruppi razziali ed etnici. La ricerca mostra che le persone nere e quelle che vivono in povertà hanno un rischio più elevato di sviluppare l'asma e di avere sintomi gravi. Scoprire perché esistono queste disparità è cruciale per creare trattamenti e politiche efficaci.

Usare i Dati delle EHR per la Ricerca

Le EHR sono una risorsa preziosa per i ricercatori perché contengono informazioni dettagliate sulle storie mediche dei pazienti, comprese diagnosi, trattamenti e farmaci prescritti. Tuttavia, spesso mancano dettagli importanti sulle condizioni di vita di una persona, come se vive in un'area ad alta inquinamento o affronta sfide economiche.

Per migliorare la ricerca sull'asma, è importante combinare i dati delle EHR con fonti di dati esterne che catturano fattori sociali e ambientali. Questo include informazioni sull'inquinamento atmosferico, le condizioni abitative e le risorse comunitarie che potrebbero influenzare la salute dei pazienti.

Il Ruolo dei Fattori Sociali e Ambientali

I determinanti sociali e ambientali della salute (SEDH) sono le condizioni in cui le persone vivono, lavorano e giocano. Includono fattori come il livello di reddito, l'istruzione e l'accesso all'assistenza sanitaria, oltre a elementi ambientali come la qualità dell'aria e dell'acqua.

Collegando i dati delle EHR con i dati SEDH, i ricercatori possono capire meglio come questi fattori influenzano i rischi di asma. Ad esempio, qualcuno con asma che vive in un quartiere con alta inquinamento atmosferico potrebbe sperimentare sintomi più gravi rispetto a qualcuno in un ambiente più pulito.

Progettazione dello Studio

In questo studio, i ricercatori hanno analizzato dati da un grande sistema sanitario a Philadelphia. Hanno esaminato le cartelle dei pazienti adulti con asma per un periodo di quattro anni. L'obiettivo era identificare i fattori associati alle esacerbazioni dell'asma, in particolare la combinazione di variabili derivate dalle EHR e dai dati SEDH.

I ricercatori hanno creato un gruppo di pazienti che avevano avuto almeno una visita legata all'asma. Hanno raccolto informazioni su demografia come età, razza e tipo di assicurazione sanitaria, oltre a storie mediche per valutare la gravità dell'asma.

Analizzando le Esacerbazioni dell'Asma

Le esacerbazioni dell'asma sono state identificate attraverso le visite dei pazienti quando è stata prescritta una terapia con corticosteroidi orali. Questo farmaco è spesso usato per trattare sintomi asmatici gravi. Contando il numero di esacerbazioni che ogni paziente ha vissuto, i ricercatori hanno potuto valutare la relazione tra vari fattori e la gravità dell'asma.

Fonti di Dati

Oltre ai dati delle EHR, i ricercatori hanno integrato sette dataset esterni relativi ai SEDH. Questi dataset includevano informazioni sull'inquinamento atmosferico, lo Stato socioeconomico e la qualità delle abitazioni nei quartieri dei pazienti. Collegando questi dati con gli indirizzi dei pazienti, i ricercatori hanno potuto creare un quadro più completo dell'ambiente di ogni persona.

I dati sull'inquinamento atmosferico includevano stime degli inquinanti dannosi, mentre i fattori socioeconomici sono stati misurati usando un indice che riflette il svantaggio comunitario. Sono state raccolte anche informazioni sulle condizioni abitative per capire come gli spazi di vita potrebbero influenzare il rischio di asma.

Metodi Statistici

I ricercatori hanno usato vari metodi statistici per analizzare i dati. Hanno esaminato i fattori di rischio individuali per le esacerbazioni dell'asma usando modelli di regressione logistica. Questi modelli aiutano a identificare quali caratteristiche, come età o razza, sono più comunemente associate agli attacchi d'asma.

Hanno anche impiegato analisi spaziali per valutare come le esacerbazioni erano distribuite tra i diversi quartieri. Questo approccio ha permesso ai ricercatori di vedere se il rischio di asma era maggiore in determinate aree e come si relazionava ai fattori sociali e ambientali.

Risultati

Caratteristiche dei Pazienti

Lo studio ha incluso oltre 6.600 pazienti con asma. La maggior parte dei pazienti era nera e molti vivevano in comunità segnate da svantaggi sociali. I ricercatori hanno scoperto che caratteristiche come età, razza e copertura sanitaria erano indicatori importanti del rischio di esacerbazione dell'asma.

Associazioni con le Esacerbazioni dell'Asma

I risultati chiave hanno mostrato che alcuni fattori aumentavano la probabilità di avere esacerbazioni dell'asma. Ad esempio, i pazienti con livelli più elevati di svantaggio sociale avevano esacerbazioni più frequenti. Inoltre, i pazienti neri erano più propensi a vivere sintomi gravi di asma rispetto ai pazienti bianchi.

Distribuzione Geografica

Esaminando la distribuzione geografica delle esacerbazioni dell'asma, i ricercatori hanno identificato punti caldi a West e South Philadelphia. Queste aree avevano una maggiore proporzione di attacchi d'asma, che corrispondeva a livelli più alti di inquinamento e svantaggio socioeconomico.

L'Impatto dei Fattori Sociali e Ambientali

Dopo aver combinato i dati delle EHR e dei SEDH, i ricercatori hanno osservato una forte relazione tra le condizioni di vita e le esacerbazioni dell'asma. I pazienti in quartieri con alti livelli di inquinamento atmosferico o cattive condizioni abitative erano a maggior rischio di sintomi asmatici aggravati.

Limitazioni

Anche se lo studio ha presentato informazioni significative, ci sono state alcune limitazioni. Ad esempio, l'accuratezza dei dati delle EHR può a volte essere influenzata da informazioni mancanti o errori nella registrazione. Inoltre, i dati riflettevano le situazioni di vita dei pazienti al momento dello studio, il che potrebbe non tener conto dei cambiamenti di residenza nel corso degli anni.

Conclusione

Questa ricerca sottolinea l'importanza di integrare le cartelle cliniche elettroniche con dati sociali e ambientali per comprendere meglio il rischio di asma. Esaminando il contesto più ampio della vita dei pazienti, i ricercatori possono identificare i fattori che contribuiscono alle disparità di salute e sviluppare interventi mirati.

Migliorare le strategie di gestione dell'asma per le popolazioni a rischio richiede una visione completa sia dei fattori di salute individuali che degli ambienti in cui vivono. I risultati evidenziano la necessità di sforzi focalizzati sulla comunità che affrontino i determinanti sociali della salute, promuovendo nel contempo migliori cure per l'asma.

Gli studi futuri dovrebbero continuare a indagare come fattori sociali e ambientali specifici influenzino i risultati dell'asma ed esplorare come incorporare efficacemente queste intuizioni nella pratica sanitaria per una migliore gestione dei pazienti.

Fonte originale

Titolo: Augmenting electronic health record data with social and environmental determinant of health measures to understand regional factors associated with asthma exacerbations

Estratto: Electronic health records (EHRs) provide rich data for diverse populations but often lack information on social and environmental determinants of health (SEDH) that are important for the study of complex conditions such as asthma, a chronic inflammatory lung disease. We integrated EHR data with seven SEDH datasets to conduct a retrospective cohort study of 6,656 adults with asthma. Using Penn Medicine encounter data from January 1, 2017 to December 31, 2020, we identified individual-level and spatially-varying factors associated with asthma exacerbations. Black race and prescription of an inhaled corticosteroid were strong risk factors for asthma exacerbations according to a logistic regression model of individual-level risk. A spatial generalized additive model (GAM) identified a hotspot of increased exacerbation risk (mean OR = 1.41, SD 0.14, p < 0.001), and inclusion of EHR-derived variables in the model attenuated the spatial variance in exacerbation odds by 34.0%, while additionally adjusting for the SEDH variables attenuated the spatial variance in exacerbation odds by 66.9%. Additional spatial GAMs adjusted one variable at a time revealed that neighborhood deprivation (OR = 1.05, 95% CI: 1.03, 1.07), Black race (OR = 1.66, 95% CI: 1.44, 1.91), and Medicaid health insurance (OR = 1.30, 95% CI: 1.15, 1.46) contributed most to the spatial variation in exacerbation odds. In spatial GAMs stratified by race, adjusting for neighborhood deprivation and health insurance type did not change the spatial distribution of exacerbation odds. Thus, while some EHR-derived and SEDH variables explained a large proportion of the spatial variance in asthma exacerbations across Philadelphia, a more detailed understanding of SEDH variables that vary by race is necessary to address asthma disparities. More broadly, our findings demonstrate how integration of information on SEDH with EHR data can improve understanding of the combination of risk factors that contribute to complex diseases. Author summaryElectronic health records constitute an important source of data for understanding the health of large and diverse real-world populations, however, they do not routinely capture socioeconomic and environmental factors known to affect health outcomes. We show how electronic health record data can be augmented to include individual measures of air pollution exposures, neighborhood socioeconomic status, and the natural and built environment using patients residential addresses to study asthma exacerbations, episodes of worsening disease that remain a major public health challenge in the United States. We found that on an individual patient-level, Black race and prescription of an inhaled corticosteroid were the factors most strongly associated with asthma exacerbations. In contrast, neighborhood deprivation, race, and health insurance type accounted for the most spatial variation in exacerbation risk across Philadelphia. Our findings provide insight into factors that contribute to asthma disparities in our region and present a framework for future efforts to expand the scope of electronic health record data.

Autori: Blanca Himes, A. Schreibman, K. Lactaoen, J. Joo, P. K. Gleeson, G. E. Weissman, A. J. Apter, R. A. Hubbard

Ultimo aggiornamento: 2024-11-02 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.24.24316063

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.24.24316063.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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