DISCOVER CKDのための共通データモデルアプローチの開発：リアルワールドの慢性腎臓病患者を対象としたグローバルコホート研究RWD × 医学論文解説

DISCOVER CKDのための共通データモデルアプローチの開発：リアルワールドの慢性腎臓病患者を対象としたグローバルコホート研究

Supriya Kumar, Matthew Arnold, Glen James, Rema Padman

題名	Developing a common data model approach for DISCOVER CKD: A retrospective, global cohort of real-world patients with chronic kidney disease
著者	Supriya Kumar, Matthew Arnold, Glen James, Rema Padman
出典	PLOS ONE
領域	慢性腎臓病

目的

異なるデータソースからルーチンに収集された患者レベルのデータのプール解析および集計/メタ解析を容易にするために、研究固有のニーズに合わせて効率的に作成された柔軟な共通データモデル（CDM）アプローチを示すこと及び、このCDMを用いて慢性腎臓病（CKD）を合併した患者データの長期データベースであるDISCOVER CKDコホートの適用の詳細を示す。

方法

柔軟なCDMのアプローチは、データマッピングとデータモデルの実装に先立ち、3つの独立した交換可能なコンポーネントを組み込んだ：（1）標準化コードリスト（異なるコーディングシステムからの医療イベントの統一）、（2）検査項目の統一、（3）ベースコホートの定義。異なるコーディング辞書間のイベントは1対1のコードでマッピングせず、各データソースについて、ラベルのコードリストをコード/イベントレベルで管理した。各コンポーネントの検証には、疫学者、臨床医、情報科学者、データサイエンティストからなる研究チームが含まれた。

結果

CDMをDISCOVER CKD コホートに適用することで、3カ国にわたる5つのデータソースから、CKD患者1,857,593人の二次データを、リアルワールドでの迅速なエビデンス生成のためのデータベースに統合し整合性が得られた。

結論

この柔軟なCDMアプローチにより、DISCOVER CKDコホート内のリアルワールドデータからのエビデンス生成が容易になり、診断、予後、早期介入、疾患管理の改善を促進するCKDの疫学に関する新しい知見を得ることができる。このCDMアプローチの柔軟な建付けは、他の治療分野への拡張性、高速性、効率性を保証し、複数の異なるソースからの異なるタイプの二次データの統合解析を可能とする。