[论文解读] 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 12

一句话总结

本研究基于2010–2014年纽约州SPARCS电子健康记录，对阿片类药物中毒住院就诊情况开展了大规模、数据驱动的分析。研究识别了人口统计学差异、时间趋势、通过频繁项集挖掘发现的共病诊断，以及按邮编级别划分的空间聚集区域，揭示出年轻白人男性和高收入城市居民的中毒率更高，同时强调了非城市地区存在显著的空间聚集现象。

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.

研究动机与目标

• 识别纽约州阿片类药物中毒住院就诊的人口统计学差异。
• 分析2003年至2014年阿片类药物中毒发病率的时间趋势。
• 利用频繁项集挖掘技术，发现与阿片类药物中毒相关的共病诊断。
• 在邮编级别检测阿片类药物中毒的局部空间聚集区域。
• 检查阿片类药物中毒率与社会经济或人口统计因素之间的相关性。

提出的方法

• 从2010–2014年纽约州SPARCS数据中提取具有阿片类药物中毒主要诊断编码的患者级住院就诊记录，使用ICD-9编码（例如9650、E8500–E8502）。
• 基于人口统计学特征分析，比较阿片类药物中毒患者在年龄、性别和种族/民族分布上的差异。
• 利用年度发病率数据，对2003年至2014年阿片类药物中毒率进行时间趋势分析。
• 应用频繁项集挖掘技术，识别患者记录中常见的共病诊断，以推测中毒的潜在原因或并发症。
• 使用莫兰指数（Moran’s I）和地理加权回归（GWR）在邮编级别开展空间分析，以检测聚集区域并建模局部空间依赖性。
• 在邮编级别整合社会经济与人口统计数据，评估其与阿片类药物中毒发病率的相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 2010年至2014年期间，纽约州因阿片类药物中毒住院的患者在年龄、性别和种族/民族方面呈现怎样的人口统计学特征？
• RQ2 阿片类药物中毒住院就诊率随时间如何变化，特别是从2003年到2014年？
• RQ3 哪些诊断常与阿片类药物中毒共存？这些共病可能暗示中毒的潜在原因或并发症是什么？
• RQ4 在邮编级别是否存在显著的阿片类药物中毒空间聚集区域？这些区域位于何处？
• RQ5 不同纽约州区域的社会经济与人口统计因素与阿片类药物中毒发病率之间存在怎样的相关性？

主要发现

• 男性占阿片类药物中毒住院就诊人数的60.0%，显著高于其在总人口中48.5%的占比。
• 15–44岁人群占阿片类药物中毒就诊人数的56.4%，其中22岁人群的发病率最高。
• 白人患者占阿片类药物中毒患者的72.2%，高于其在总人口中64.8%的占比。
• 空间聚集分析显示，纽约市大部分地区的阿片类药物中毒率低于非城市地区。
• 地理加权回归分析表明，城市高收入居民的阿片类药物中毒率较低，而农村高收入居民的中毒率较高。
• 最常见的共病诊断包括精神健康障碍、物质使用疾患和慢性疼痛，提示存在复杂的共病状态。