[論文レビュー] Large-scale Analysis of Opioid Poisoning Related Hospital Visits in New York State

Xin Chen, Yu Wang+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2017

Opioid Use Disorder Treatment参考文献 7被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、2010年から2014年までのニューヨーク州のSPARCS電子健康記録を用いて、オピオイド中毒による入院件数について大規模かつデータ駆動型の分析を実施した。人口統計的格差、時間的傾向、頻出項目集合マイニングによる併存疾患、および郵便番号レベルの空間的クラスタリングを同定した。その結果、若年層の白人男性および高所得の都市居住者において、より高い発症率が確認された一方で、非都市部において顕著な空間的クラスタリングが顕在した。

ABSTRACT

Opioid related deaths are increasing dramatically in recent years, and opioid epidemic is worsening in the United States. Combating opioid epidemic becomes a high priority for both the U.S. government and local governments such as New York State. Analyzing patient level opioid related hospital visits provides a data driven approach to discover both spatial and temporal patterns and identity potential causes of opioid related deaths, which provides essential knowledge for governments on decision making. In this paper, we analyzed opioid poisoning related hospital visits using New York State SPARCS data, which provides diagnoses of patients in hospital visits. We identified all patients with primary diagnosis as opioid poisoning from 2010-2014 for our main studies, and from 2003-2014 for temporal trend studies. We performed demographical based studies, and summarized the historical trends of opioid poisoning. We used frequent item mining to find co-occurrences of diagnoses for possible causes of poisoning or effects from poisoning. We provided zip code level spatial analysis to detect local spatial clusters, and studied potential correlations between opioid poisoning and demographic and social-economic factors.

研究の動機と目的

• ニューヨーク州におけるオピオイド中毒による入院の人口統計的格差を特定すること。
• 2003年から2014年までのオピオイド中毒発生率の時間的傾向を分析すること。
• 頻出項目集合マイニングを用いて、オピオイド中毒に関連する併存診断を同定すること。
• 郵便番号レベルでのオピオイド中毒の局所的空間的クラスタリングを検出すること。
• オピオイド中毒発生率と社会経済的要因または人口統計的要因との相関関係を検討すること。

提案手法

• 2010年から2014年までのニューヨーク州SPARCSデータから、オピオイド中毒の主な診断コード（ICD-9コード例：9650、E8500–E8502）を用いて患者レベルの入院記録を抽出した。
• 年齢、性別、人種／民族別の分布を比較する人口統計的分析を実施した。
• 2003年から2014年までの年次発生率データを用いて、オピオイド中毒率の時間的傾向分析を実施した。
• 患者記録における併存診断を特定するため、頻出項目集合マイニングを適用した。これにより、中毒の原因または合併症の可能性が示唆された。
• モーランのIと空間重み付き回帰（GWR）を用いて、郵便番号レベルの空間的分析を実施し、クラスターや局所的な空間的依存性を検出した。
• 郵便番号レベルでの社会経済的および人口統計的データを統合し、オピオイド中毒発生率との相関関係を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2010年から2014年までのニューヨーク州において、オピオイド中毒で入院した患者の人口統計的パターン（年齢、性別、人種／民族）は何か？
• RQ2 2003年から2014年までの間、オピオイド中毒による入院件数の発生率はどのように変化したか？
• RQ3 オピオイド中毒とよく併存する診断は何か？ これらは潜在的な原因や合併症を示唆するか？
• RQ4 郵便番号レベルでオピオイド中毒の顕著な空間的クラスタリングは存在するか？ その場所はどこか？
• RQ5 ニューヨーク州の各地域において、社会経済的要因および人口統計的要因は、オピオイド中毒発生率とどのように相関しているか？

主な発見

• 男性は入院件数の60.0％を占めており、一般人口における割合（48.5％）を上回っていた。
• 15歳～44歳の年齢層が入院件数の56.4％を占めており、22歳で発症率が最も高かった。
• 白人はオピオイド中毒患者の72.2％を占めており、一般人口における割合（64.8％）を上回っていた。
• 空間的クラスタリング分析の結果、ニューヨークシティの大多数の地域では非都市部に比べてオピオイド中毒発生率が低かった。
• 空間重み付き回帰（GWR）の結果、高所得の都市居住者ではオピオイド中毒発生率が低く、一方で高所得の農村居住者では発生率が高かった。
• 最も一般的な併存診断には、精神疾患、物質使用症候群、慢性疼痛が含まれており、複雑な共存疾患が関与している可能性が示唆された。