[논문 리뷰] Improving institutional memory on challenges and methods for estimation of pig herd antimicrobial exposure based on data from the Danish Veterinary Medicines Statistics Program (VetStat)

Nana Dupont, Mette Ely Fertner외 5명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 24.

Pharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts참고 문헌 14인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 덴마크의 VetStat 데이터베이스 자료를 활용한 돼지 무리 항생제 노출 추정에서 발생하는 방법론적 과제를 다루며, 일관성과 신뢰성을 향상시키기 위해 표준화된 데이터 추출 및 정제 프로토콜을 제안한다. 주요 데이터 한계를 특정하고 실용적인 해결책을 제시함으로써 향후 돼지 무리에서 항생제 사용에 관한 연구를 위한 기관 기억력을 강화한다.

ABSTRACT

With the increasing occurrence of antimicrobial resistance, more attention has been directed towards surveillance of both human and veterinary antimicrobial use. Since the early 2000s, several research papers on Danish pig antimicrobial usage have been published, based on data from the Danish Veterinary Medicines Statistics Program (VetStat). VetStat was established in 2000, as a national database containing detailed information on purchases of veterinary medicine. This paper presents a critical set of challenges originating from static system features, which researchers must address when estimating antimicrobial exposure in Danish pig herds. Most challenges presented are followed by at least one robust solution. A set of challenges requiring awareness from the researcher, but for which no immediate solution was available, were also presented. The selection of challenges and solutions was based on a consensus by a cross-institutional group of researchers working in projects using VetStat data. No quantitative data quality evaluations were performed, as the frequency of errors and inconsistencies in a dataset will vary, depending on the period covered in the data. Instead, this paper focuses on clarifying how VetStat data may be translated to an estimation of the antimicrobial exposure at herd level, by suggesting uniform methods of extracting and editing data, in order to obtain reliable and comparable estimates on pig antimicrobial consumption for research purposes.

연구 동기 및 목표

• VetStat 자료에서 돼지 무리 항생제 노출을 추정하는 데 반복적으로 나타나는 방법론적 과제를 해결하기 위해.
• 일관성 있고 비교 가능한 항생제 소비 추정을 위해 표준화된 데이터 추출 및 정제 절차를 수립하기 위해.
• 연구자가 즉각적인 해결책 없이도 인지해야 할 VetStat의 지속적인 데이터 품질 문제를 기록하기 위해.
• 전문가의 합의를 종합하여 돼지 항생제 감시에서의 데이터 사용에 대한 기관 기억력을 강화하기 위해.
• VetStat 자료를 활용한 덴마크 돼지 무리에서 항생제 사용에 관한 신뢰할 수 있고 재현 가능한 연구를 지원하기 위해.

제안 방법

• 저자는 돼지 무리 수준의 항생제 노출 추정에 VetStat 자료를 사용하는 데 있어 발생하는 과제를 다각도로 검토하였다.
• VetStat 데이터베이스의 일관성 결여 및 누락 데이터 문제를 다루기 위해 표준화된 데이터 처리 워크플로우를 개발하였다.
• 정의된 기준을 사용해 체계적인 데이터 편집, 단위 변환 및 무리 수준의 집계를 포함하는 방법이 포함되어 있다.
• 기술적 품질 평가보다는 실용적인 데이터 처리에 중점을 둔 전문가의 합의로부터 해결책을 도출하였다.
• 문서화된 절차와 부록을 통해 투명성과 재현 가능성을 강조하였다.
• 데이터 해석의 변동성을 최소화함으로써 연구 간 비교 가능성을 높이는 데 기여하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 VetStat 자료를 사용해 돼지 무리 항생제 노출을 추정할 때 발생하는 주요 데이터 관련 과제는 무엇인가?
• RQ2 연구자가 신뢰할 수 있고 비교 가능한 항생제 소비 추정을 확보하기 위해 데이터 추출 및 정제를 어떻게 표준화할 수 있는가?
• RQ3 기술적 해결책이 즉각적으로 제공되지 않더라도 연구자가 인지해야 할 VetStat의 지속적인 데이터 품질 문제들은 무엇인가?
• RQ4 VetStat 자료 사용에 관한 기관 지식은 어떻게 보존하고 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 어떤 표준화된 절차가 덴마크 돼지 무리에서 항생제 노출 추정의 재현 가능성을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• VetStat 데이터베이스는 무리 수준에서 항생제 노출을 추정하는 데 지속적인 과제를 유발하는 정적 시스템적 특성을 지닌다.
• 누락되거나 모호한 치료 기록과 같은 여러 데이터 일관성 문제는 데이터 처리 과정에서 신중한 대응이 필요하다.
• 표준화된 데이터 추출 및 정제 프로토콜은 항생제 소비 추정의 신뢰성과 비교 가능성에 크게 기여한다.
• 기술적 수단만으로 해결할 수 없는 데이터 품질 문제를 논문은 특정하였으며, 연구자의 경각심이 필요하다.
• 전문가 합의 기반 접근법은 기관 기억력을 강화하여 향후 연구에서 방법론적 실수의 위험을 줄인다.
• 제안된 방법은 VetStat 자료를 활용한 돼지 항생제 사용에 관한 재현 가능하고 투명한 연구를 지원한다.