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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황지은 (성균관대학교) 박현애 (서울대학교) 신수용 (성균관대학교)
저널정보
대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제27권 제4호
발행연도
2021.10
수록면
287 - 297 (11page)

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Objectives: An increasing emphasis has been placed on the integration of clinical data and patient-generated health data(PGHD), which are generated outside of hospitals. This study explored the possibility of using standard terminologies torepresent PGHD for data integration. Methods: We chose the 2020 general health checkup questionnaire of the KoreanHealth Screening Program as a resource. We divided every component of the questionnaire into entities and values, whichwere mapped to standard terminologies?Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT) version2020-07-31 and Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC) version 2.68. Results: Eighty-nine items werederived from the 17 questions of the 2020 health examination questionnaire, of which 76 (85.4%) were mapped to standardterms. Fifty-two items were mapped to SNOMED CT and 24 items were mapped to LOINC. Among the items mapped toSNOMED CT, 35 were mapped to pre-coordinated expressions and 17 to post-coordinated expressions. Forty items had oneto-one relationships, and 17 items had one-to-many relationships. Conclusions: We achieved a high mapping rate (85.4%) byusing both SNOMED CT and LOINC. However, we noticed some issues while mapping the Korean general health checkupquestionnaire (i.e., lack of explanations, vague questions, and overly narrow concepts). In particular, items combining two ormore concepts into a single item were not appropriate for mapping using standard terminologies. Although it is not the casethat all items need to be expressed in standard terminology, essential items should be presented in a way suitable for mappingto standard terminology by revising the questionnaire in the future.
#Standards #Patient Generated Health Data #Surveys and Questionnaires #Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT) #Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC)

목차

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Korea Health Information Service / 2020 Survey of the healthcare information google schola 윤지현 / 2012 / Development of Clinical Contents Model Markup Language for Electronic Health Records / Healthcare Informatics Research 18(3):171~177 dbpia Park YR / 2017 / Status and direction of healthcare data in Korea for artificial intelligence / Hanyang Med Rev 37(2):86~92 google schola NHS Digital / NHS e-referral service google schola NHS Digital / Referring a patient: NHS e-referral service google schola

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