[논문 리뷰] Large-scale Analysis of Opioid Poisoning Related Hospital Visits in New York State

Xin Chen, Yu Wang외 5명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 15.

Opioid Use Disorder Treatment참고 문헌 7인용 수 12

한 줄 요약

이 연구는 2010–2014년도 뉴욕 주의 SPARCS 전자 건강 기록을 사용하여 뉴욕 주 전역의 옅포이드 중독 입원 환자에 대한 대규모 데이터 기반 분석을 수행한다. 인구 통계적 격차, 시간적 추세, 빈도 기반 항목 집합 탐색을 통한 공존 진단, 우편번호 수준의 공간 클러스터를 규명하였으며, 젊은 백인 남성과 고소득 도시 거주자에서 높은 비율을 보이며, 비도시 지역에서 뚜렷한 공간 클러스터가 존재하는 것으로 드러났다.

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.

연구 동기 및 목표

• 뉴욕 주 전역에서 옅포이드 중독 입원 환자에 대한 인구 통계적 격차를 규명하기 위해.
• 2003년부터 2014년까지 옅포이드 중독 유병률의 시간적 추세를 분석하기 위해.
• 빈도 기반 항목 집합 탐색을 활용하여 옅포이드 중독과 관련된 공존 진단을 발견하기 위해.
• 우편번호 수준에서 옅포이드 중독의 국소적 공간 클러스터를 탐지하기 위해.
• 얽포이드 중독 유병률과 사회경제적 또는 인구 통계적 요인 간의 상관관계를 검토하기 위해.

제안 방법

• ICD-9 코드(예: 9650, E8500–E8502)를 사용하여 뉴욕 주 SPARCS 데이터(2010–2014)에서 옅포이드 중독을 주된 진단으로 하는 환자 수준의 입원 기록을 추출하였다.
• 인구 통계 기반 분석을 수행하여 옅포이드 중독 환자의 연령, 성별, 인종/민족 분포를 비교하였다.
• 연간 유병률 데이터를 사용하여 2003년부터 2014년까지 옅포이드 중독 유병률의 시간적 추세 분석을 수행하였다.
• 환자 기록에서 공존 진단을 식별하기 위해 빈도 기반 항목 집합 탐색을 적용하여 중독의 가능한 원인 또는 합병증을 제안하였다.
• 모란의 I와 지리적 가중 회귀(GWR)를 사용하여 우편번호 수준의 공간 분석을 수행하여 클러스터를 탐지하고 국소적 공간 의존성을 모델링하였다.
• 우편번호 수준에서 사회경제적 및 인구 통계적 데이터를 통합하여 옅포이드 중독 유병률과의 상관관계를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2010년부터 2014년까지 뉴욕 주에서 옅포이드 중독으로 입원한 환자의 인구 통계적 패턴(연령, 성별, 인종/민족)은 어떠한가?
• RQ2 2003년부터 2014년까지 옅포이드 중독 입원 환자 유병률은 어떻게 변화했는가?
• RQ3 옳포이드 중독과 자주 공존하는 진단은 무엇이며, 이는 잠재적 원인 또는 합병증을 어떻게 시사하는가?
• RQ4 우편번호 수준에서 옅포이드 중독의 유의미한 공간 클러스터가 존재하는가? 그 위치는 어디인가?
• RQ5 뉴욕 주의 다양한 지역에서 사회경제적 요인 및 인구 통계적 요인은 옅포이드 중독 유병률과 어떻게 상관관계가 있는가?

주요 결과

• 남성은 옅포이드 중독 입원 환자의 60.0%를 차지하였으며, 일반 인구의 48.5% 비율을 초과하였다.
• 15–44세 연령대는 옅포이드 중독 입원 환자의 56.4%를 차지하였으며, 22세에서 유병률이 최고조를 기록하였다.
• 백인은 옅포이드 중독 환자의 72.2%를 차지하였으며, 일반 인구의 64.8% 비율을 초과하였다.
• 공간 클러스터 분석 결과, 뉴욕 시의 대부분 지역에서 옅포이드 중독 유병률이 비도시 지역보다 낮았다.
• 지리적 가중 회귀(GWR) 분석 결과, 고소득 도시 거주자는 옅포이드 중독 유병률이 낮았고, 고소득 농촌 거주자는 높은 유병률을 보였다.
• 공존 진단으로 가장 흔한 것은 정신 건강 장애, 약물 사용 장애, 만성 통증이었으며, 이는 복잡한 공존 질환을 시사한다.