論文の概要: Feasibility of Identifying Factors Related to Alzheimer's Disease and
Related Dementia in Real-World Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15515v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 18:17:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 00:17:28.825392
- Title: Feasibility of Identifying Factors Related to Alzheimer's Disease and
Related Dementia in Real-World Data
- Title(参考訳): 実世界データにおけるアルツハイマー病関連認知症関連因子の同定の可能性
- Authors: Aokun Chen, Qian Li, Yu Huang, Yongqiu Li, Yu-neng Chuang, Xia Hu,
Serena Guo, Yonghui Wu, Yi Guo, Jiang Bian
- Abstract要約: 537例から10項目で477の危険因子を抽出した。
AD/ADRDの遺伝子検査は、まだ一般的ではなく、構造化EHRと非構造化EHRの両方で文書化されていない。
AD/ADRDリスクファクタに関する継続的な研究を考えると、NLP法による文献マイニングは、私たちの知識マップを自動的に更新するソリューションを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.7069469207376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A comprehensive view of factors associated with AD/ADRD will significantly
aid in studies to develop new treatments for AD/ADRD and identify high-risk
populations and patients for prevention efforts. In our study, we summarized
the risk factors for AD/ADRD by reviewing existing meta-analyses and review
articles on risk and preventive factors for AD/ADRD. In total, we extracted 477
risk factors in 10 categories from 537 studies. We constructed an interactive
knowledge map to disseminate our study results. Most of the risk factors are
accessible from structured Electronic Health Records (EHRs), and clinical
narratives show promise as information sources. However, evaluating genomic
risk factors using RWD remains a challenge, as genetic testing for AD/ADRD is
still not a common practice and is poorly documented in both structured and
unstructured EHRs. Considering the constantly evolving research on AD/ADRD risk
factors, literature mining via NLP methods offers a solution to automatically
update our knowledge map.
- Abstract(参考訳): AD/ADRDに関連する因子の包括的見解は、AD/ADRDの新しい治療を開発し、リスクの高い集団と予防活動の患者を特定する研究に大いに役立つだろう。
本研究では,AD/ADRDのリスク要因について,既存のメタアナリシスをレビューし,AD/ADRDのリスク要因と予防要因についてレビューした。
合計で537研究から10のカテゴリで477のリスクファクターを抽出した。
研究結果を広めるためにインタラクティブな知識マップを構築した。
リスク要因のほとんどは構造化された電子健康記録(ehrs)からアクセスでき、臨床物語は約束を情報源として示す。
しかし、AD/ADRDの遺伝子検査は一般的には行われておらず、構造的および非構造的 EHR には不十分なため、RWD を用いたゲノムリスク因子の評価は依然として困難である。
AD/ADRDリスクファクタに関する継続的な研究を考えると、NLP法による文献マイニングは知識マップを自動的に更新するソリューションを提供する。
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