غير مصنف1

تحليل الأمراض المصاحبة للأمراض بواسطة حزمة R

 الحزمة الإحصائية comoRbidity للتحليل المنهجي للأمراض المصاحبة للأمراض


إن التعايش بين اثنين أو أكثر من الأمراض في نفس المريض ، المعروف أيضًا باسم الاعتلال المشترك هو أمر متعلق بالصحة العامة حيث أن له نتائج مهمة لكل من المرضى ونظام الرعاية الصحية  وفقا لعدة دراسات ، يتراوح انتشار الاعتلال المشترك بين 20٪ و 90٪

(Bonavita and De Simone، 2008؛ Fortin et al.، 2005؛ Mezzich and Salloum، 2008؛ Marengoni et al.، 2011).

على الرغم من أن انتشار الاعتلال المشترك يزداد مع التقدم في السن ، فإنه لا يقتصر على السكان المسنين فقط بل ينتشر في الأصغر سنا.  يوفر توافر السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) لتعدين البيانات الفرصة لاكتشاف ارتباطات المرض وأنماط الاعتلال المشترك من التاريخ السريري للمرضى الذين تم جمعهم خلال الرعاية الطبية الروتينية (Bagley et al.، 2016؛ Backenroth et al.، 2016؛ Holmes et ، 2011).

في السنوات الأخيرة ، كان هناك اهتمام متزايد في إعادة استخدام بيانات العيادة للبحث. في هذا السياق ، يعد توافر الأدوات التي تمكن من تحليل البيانات السريرية بطريقة قابلة للتكرار وفي بيئة آمنة أمرًا أساسيًا. إن تطوير الأدوات التحليلية لتحديد أنماط الاعتلال المشترك من البيانات الإكلينيكية سيمكن:

  1.  تقدير انتشار الأمراض المصاحبة في مجموعات معينة من السكان
  2.  التقسيم الطبقي للمرضى وفقا لأمراضهم المصاحبة و
  3.  تطوير نظم دعم القرار في الإعداد السريري.

هنا نعرفكم ب الحزمة الإحصائية  ​​comoRbidity ، وهي حزمة خاصة ببرنامج R الإحصائي تهدف إلى توفير تحليل شامل للأمراض المصاحبة للأمراض من كل من المنظورات السريرية والجزيئية. comoRbidity تستفيد من البيانات السريرية التي تم الحصول عليها من قواعد بيانات EHR أو السجلات الصحية (تحليل الاعتلال المشترك السريري) ، ومن معلومات النمط الجيني الظاهري للأمراض قيد الدراسة (تحليل الاعتلال المشترك الجزيئي) ، أو تلك البيانات المقدمة من المستخدم.


يهدف comoRbidity إلى التعجيل في تحليل الأمراض المصاحبة للأمراض من خلال توفير العديد من الوظائف التحليلية وخيارات التصور المختلفة لتحليل البيانات السريرية المقدمة من قبل المستخدم. تعتمد حزمة comoRbidity على حزم CRAN و Bioconductor القياسية مما يتيح المرونة الكاملة والتكامل مع حزم R الأخرى. يعمل تحت أنظمة التشغيل Linux و Windows و Mac.

يقوم البرنامج بتنفيذ نوعين من التحليل المستقل ، وتحليل الاعتلال المشترك السريري وتحليل التحليل المرضي الجزيئي. يعرض الشكل أدناه نظرة عامة على سير العمل في تحليل البيانات المقدمة من الحزمة. ويتضمن كل تحليل ثلاث خطوات متتالية:

  • اختيار البيانات: من بيانات الإدخال الخاصة بالمستخدم ، يوفر comoRbidity نظرة عامة على البيانات ، بما في ذلك تحليل ديموغرافي يعتمد على العمر والجنس ، وعدد الجينات المرتبطة بالأمراض قيد الدراسة ، أو عدد الأمراض التي تتقاسم الجينات.
  • تحليل البيانات: يتم إجراء تحليل الاعتلال المشترك ، بناءً على معايير مختلفة يحددها المستخدم.
  • نتائج التصور: تقدم الحزمة خيارات مختلفة لتصور النتائج.

تعد حزمة comoRbidity أداة جديدة متاحة للجمهور لمعالجة بيانات الرعاية الصحية لتحديد أنماط الاعتلال المشترك التي تمكن من تحليلها بطريقة سهلة الاستخدام وقابلة للتكرار. والأهم من ذلك أنها تسمح للمستخدم بتوفير بياناته السريرية الخاصة ، والتي يمكن تحليلها محليًا في بيئة آمنة.

comoRbidity تدعم أي نظام تصنيف يستخدم لتحديد الأمراض و / أو النمط الظاهري. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسمح بمرونة كاملة للمستخدم في تعريف الاعتلال المشترك فيما يتعلق بالنافذة الزمنية التي تم دراستها ، وأمراض الفائدة واستخدام التشخيص الأولي أو الثانوي في التحليل ، من بين جوانب أخرى. يتم توفير العديد من الوظائف التحليلية والتصورية بما في ذلك المقاييس لتقييم جمعيات الأمراض واتجاهها الزمني. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسمح بإجراء تحليل جزيئي للأمراض المصاحبة حتى في حالة عدم توفر بيانات جينية للمريض ، وذلك باستخدام المعلومات المتاحة للجمهور حول ارتباطات الأمراض الجينية ، مما يجعل من الممكن صياغة فرضية فيما يتعلق بمسببات الأمراض المصاحبة للأمراض.

 

                                (library(devtools
 (install_github("aGutierrezSacristan/comoRbidity

مثال على أحد الأكواد

library(comoRbidity)
ex1<-  query( databasePth      = system.file("extdata", package="comoRbidity"),
               codesPth         = system.file("extdata", "indexDiseaseCodes.txt", package="comoRbidity"),
               birthDataSep     = "-",
               admissionDataSep = "-",
               determinedCodes  = FALSE,
               python           = FALSE)
)
Tags:

One comment

  1. Hy there, Look what we gifted looking inasmuch as you! an astoundingoblation
    Upstanding click on the extend to below-stairs to mitigate

    https://drive.google.com/file/d/1-OCt74Pl5VNUARVYil6F3kz8DnfD6It4/preview

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *