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<\/p>\n El estudio, publicado en la revista Journal of Biomedical Informatics, plantea mantener el potencial de estos datos en origen, a trav\u00e9s de procesos automatizados y de acuerdo con est\u00e1ndares. Los resultados logrados hasta el momento han sido son positivos y han permitido confirmar el prop\u00f3sito de la investigaci\u00f3n.\u00a0
La metodolog\u00eda propuesta surge de un extenso trabajo cooperativo y multidisciplinar que demuestra un gran potencial de aplicaci\u00f3n en el uso de datos sobre la COVID-19, ya que ofrece la flexibilidad necesaria para manejar historias cl\u00ednicas y otros sistemas de informaci\u00f3n en un escenario extremadamente cambiante. Permite as\u00ed gestionar cambios en la informaci\u00f3n y conocimiento pr\u00e1cticamente en tiempo real, facilitando su extracci\u00f3n y reutilizaci\u00f3n sin suponer un esfuerzo adicional para la organizaci\u00f3n. \u00a0
La publicaci\u00f3n del art\u00edculo se enmarca en la serie de proyectos cooperativos, financiados por la Acci\u00f3n Estrat\u00e9gica en Salud del ISCIII sobre normalizaci\u00f3n y codificaci\u00f3n de datos cl\u00ednicos que se est\u00e1n llevando a cabo entre el 12 de Octubre, la UITeS y el Barcelona Supercomputing Center -BSC-.\u00a0
Una investigaci\u00f3n en cuatro fases
La estrategia desarrollada por el equipo de investigadores se basa en la tecnolog\u00eda de Modelos Cl\u00ednicos Detallados -DCM en ingl\u00e9s, del original Detailed Clinical Models- y se ha llevado a cabo en cuatro fases. En la primera, se defini\u00f3 un conjunto de variables, identificando 58 conceptos iniciales sobre observaciones de inter\u00e9s en el paciente con COVID19 -22 de ellos de car\u00e1cter cl\u00ednico y 36 procedentes de laboratorio. No obstante, esta metodolog\u00eda permite a\u00f1adir nuevas variables de forma sencilla a medida que se necesitan.
La segunda consisti\u00f3 en la formalizaci\u00f3n de los conceptos elegidos de las 58 observaciones seleccionadas en la primera fase, utilizando entre otras la norma UNE-EN ISO 13606. \u00a0A continuaci\u00f3n, en la tercera, se definieron las reglas de transformaci\u00f3n y los procedimientos automatizados de extracci\u00f3n de datos y se dise\u00f1aron los procedimientos para transformar los datos recogidos en informaci\u00f3n dise\u00f1ada para investigaci\u00f3n y otros usos secundarios.\u00a0
Finalmente, la cuarta fase valid\u00f3 la metodolog\u00eda mediante la generaci\u00f3n de informes de casos, de acuerdo a la especificaci\u00f3n del Consorcio Internacional de Infecciones Emergentes y respiratorias Agudas Graves de la OMS -ISARIC-WHO- para COVID-19. As\u00ed, se gener\u00f3 el conjunto de datos conforme a los requerimientos de este organismo, de manera automatizada y sin intervenci\u00f3n manual, lo que permite ahorrar tiempo y recursos. En concreto, la metodolog\u00eda permiti\u00f3 disponer de informaci\u00f3n de casi 4.500 pacientes.<\/p>\n
Foto Comunidad de Madrid<\/p>\n
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