論文の概要: Large-scale data extraction from the UNOS organ donor documents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15752v3
- Date: Fri, 5 Jan 2024 01:50:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 18:18:43.783646
- Title: Large-scale data extraction from the UNOS organ donor documents
- Title（参考訳）: UNOS臓器ドナー文書からの大規模データ抽出
- Authors: Marek Rychlik and Bekir Tanriover and Yan Han
- Abstract要約: 2008年以降の米国臓器提供者の臓器調達・移植ネットワーク(OPTN)データについて検討した。
データを分析可能にするには、これらのPDF内のコンテンツを分析可能なデータ形式に変換する必要がある。
本稿では,数百万ページにわたる$approx 400,000$ PDFドキュメントからなる2022 OPTNデータに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9267755321486995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we focus on three major task: 1) discussing our methods: Our
method captures a portion of the data in DCD flowsheets, kidney perfusion data,
and Flowsheet data captured peri-organ recovery surgery. 2) demonstrating the
result: We built a comprehensive, analyzable database from 2022 OPTN data. This
dataset is by far larger than any previously available even in this preliminary
phase; and 3) proving that our methods can be extended to all the past OPTN
data and future data.
The scope of our study is all Organ Procurement and Transplantation Network
(OPTN) data of the USA organ donors since 2008. The data was not analyzable in
a large scale in the past because it was captured in PDF documents known as
``Attachments'', whereby every donor's information was recorded into dozens of
PDF documents in heterogeneous formats. To make the data analyzable, one needs
to convert the content inside these PDFs to an analyzable data format, such as
a standard SQL database. In this paper we will focus on 2022 OPTN data, which
consists of $\approx 400,000$ PDF documents spanning millions of pages. The
entire OPTN data covers 15 years (2008--20022). This paper assumes that readers
are familiar with the content of the OPTN data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,3つの課題に焦点を当てる。
1) 本手法は, DCDフローシート, 腎灌流データ, および組織周囲の回収手術で得られたフローシートデータの一部をキャプチャする。
2) 結果の実証: 2022 optnデータから総合的な分析可能なデータベースを構築しました。
このデータセットは、この予備段階においてさえ、以前利用可能なデータセットよりもはるかに大きい。
3)過去のOPTNデータと将来のデータにメソッドを拡張できることを証明する。
本研究のスコープは,2008年以降の米国臓器提供者の臓器調達・移植ネットワーク(optn)データである。
データは「`Attachments''」と呼ばれるPDF文書に記録されていたため、過去に大規模な解析は行われず、全てのドナーの情報は異質なフォーマットで数十のPDF文書に記録された。
データを解析可能にするには、PDF内のコンテンツを標準SQLデータベースのような分析可能なデータ形式に変換する必要がある。
本稿では、数百万ページにわたる$\approx 400,000$ PDFドキュメントからなる2022 OPTNデータに焦点を当てる。
OPTNのデータ全体が15年(2008-20022)をカバーしている。
本稿では,読者がOPTNデータの内容に精通していると仮定する。
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