基于实体-属性-值的电子病历构建冠心病反事实疗效因果推断模式的研究

The TCM intervention is complex and multi-dimensional, how to evaluate the effectiveness of the complex interventions based on causal inference and then to guide the clinical practice should be solved urgently. Electronic medical record (EMR) have massive retrospective clinical practice data, but they have are not widely used in the effectiveness study because the date are hard to reach and the traditional statistical method are appropriate to do the causal inference. To solve these problems, we urgently need to have the innovation in data utilization and analysis methods. Our previous studies have created the algorithms to extract Chinese text in EMR, based on these, we first use the EAV (Entity - Attribute - value) model to establish an medical data warehouse with highly integrated structure; Secondly we establish a multi-stage causal inference model based on the directed acyclic graph and instrumental variable approach in according with.counterfactual theory; Finally we build an causal inference research model in medical records. This model can provide a reference for the use of retrospective medical record data in scientific research and give the guidelines for clinical practice.

中医临床干预具有复杂性、多维性的特点，如何对复杂干预进行疗效的因果推断是中医学科亟需解决的一个问题。电子病历含有丰富的临床实践数据，但是由于信息提取困难和受到传统分析方法的限制，目前其并未用在疗效评价的研究中。为了能充分的利用电子病历数据进行中医干预的疗效评价并用于指导临床实践，我们迫切需要对电子病历数据的利用模式和疗效评价方法上进行创新。课题组前期的研究初步挖据了电子病历的科研价值，本研究在此基础上以冠心病为载体，首先借鉴信息学上E-A-V（实体-属性-值）技术，建立结构化的电子病历数据仓库，做到数据的高效整合与利用；其次应用有向无环图和工具变量法建立回顾性数据的多阶段反事实疗效因果推断模型，突破了回顾性研究无法进行准确因果推断的限制；最后构建高效利用电子病历数据做因果推断的研究模式。这种模式可为利用回顾性病历数据做疗效评价提供参考，用于更好的指导临床实践。

基于临床实践的电子病历虽然数据量大，内容丰富，但由于数据的非结构化和存在大量偏倚，目前的研究并没有充分的利用此类数据进行中医药的干预疗效评估。.本研究首先采用实体-属性-值的方法，对电子病历数据进行结构化，开发了Dynamic text categorization with machine learning algorithms（DTCA）可以快速和准确的标准化文本数据，最终形成结构化的电子病历数据仓库,包含57558条诊次，病例42863例，为利用电子病历数据进行分析提供数据和平台支持。. 其次通过大量的文献研究和专家咨询，提出了在中医药病历数据研究中采用工具变量的方法。该方法以模拟随机化的进行，校正已测量的和未测量的混杂因素。根据工具变量的前提假设条件，结合文献资料，我们提出了2个潜在的工具变量：病人就诊偏好和日历时间，并总结了在中医药领域使用和报告工具变量的流程。. 最后通过数据验证工具变量的合理性和有效性。本研究从数据仓库中导出9240例心脑血管疾病合并感染的病人，评价使用活血化瘀类与清热解毒类中成药是否能改善其住院结局及远期预后。本数据仓库与疾病预防控制中心的死因数据库进行匹配，获得病人远期预后结果。研究首先建立了有向无环图DAG，为后续的多因素分析和工具变量回归提供因果推断思路。然后采用经典的多因素生存分析、基于虚拟事实模型的工具变量法和倾向评分匹配的方法分析数据。结果在所有的结局指标中，三种方法估计的结果方向相同，而且其点估计值和置信区间的宽度均较为一致。经过检验病人就诊偏好是合理的工具变量且不是弱工具变量。接着通过10000个样本的1000次重复抽样模拟研究得出工具变量强度在中等以上时，估计的效应值和真实值的差异较小。最后研究构建和总结了在中医药回顾性数据中进行因果推断的模式。. 总之，该因果推断模式不仅可以用于电子病历数据的分析，也可以用于其它回顾性及前瞻性数据的研究中，这将极大的拓宽中医药疗效高质量循证证据的来源，为中医药的科研现代化提供方法学参考。

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