Development of a System for Post-marketing Population Pharmacokinetic and Pharmacodynamic Studies using Real-World Data from Electronic Health Records.

تطوير نظام لدراسات الحركية الدوائية والديناميكية الدوائية السكانية لمرحلة ما بعد التسويق باستخدام بيانات العالم الحقيقي المستمدة من السجلات الصحية الإلكترونية.

Clicks: 485
ID: 85143
2020
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #2 of 11 articles by views in clinical pharmacology and therapeutics

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Post-marketing population pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) studies can be useful to capture patient characteristics affecting PK or PD in real-world settings. These studies require longitudinally measured dose, outcomes, and covariates in large numbers of patients; however, prospective data collection is cost-prohibitive. Electronic health records (EHRs) can be an excellent source for such data, but there are challenges, including accurate ascertainment of drug dose. We developed a standardized system to prepare datasets from EHRs for population PK/PD studies. Our system handles a variety of tasks involving data extraction from clinical text using a natural language processing algorithm, data processing, and data building. Applying this system, we performed a fentanyl population PK analysis, resulting in comparable parameter estimates to a prior study. This new system makes the EHR data extraction and preparation process more efficient and accurate, and provides a powerful tool to facilitate post-marketing population PK/PD studies using information available in EHRs.
تُعد دراسات الحرائك الدوائية (PK) والديناميكا الدوائية (PD) السكانية لمرحلة ما بعد التسويق مفيدة في رصد خصائص المرضى التي تؤثر على الحرائك الدوائية أو الديناميكا الدوائية ضمن بيئات الممارسة الواقعية. وتتطلب هذه الدراسات قياساً طولياً للجرعات والنتائج والمتغيرات المشتركة لدى أعداد كبيرة من المرضى؛ إلا أن جمع البيانات المرتقب يُعد باهظ التكلفة. ويمكن أن تمثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) مصدراً ممتازاً لمثل هذه البيانات، غير أن ثمة تحديات تواجه ذلك، من بينها التحقق الدقيق من جرعة الدواء. لقد طورنا نظاماً معيارياً لإعداد مجموعات البيانات من السجلات الصحية الإلكترونية لدراسات الحرائك الدوائية/الديناميكا الدوائية (PK/PD) السكانية. ويتولى نظامنا التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام التي تشمل استخراج البيانات من النصوص السريرية باستخدام خوارزمية لمعالجة اللغات الطبيعية، ومعالجة البيانات، وبنائها. وبتطبيق هذا النظام، أجرينا تحليلاً للحرائك الدوائية السكانية للفنتانيل، مما أسفر عن تقديرات لمعلمات قابلة للمقارنة بنتائج دراسة سابقة. يرفع هذا النظام الجديد كفاءة ودقة عملية استخراج بيانات السجلات الصحية الإلكترونية وإعدادها، ويوفر أداة فعالة لتيسير دراسات الحرائك الدوائية/الديناميكا الدوائية السكانية لما بعد التسويق بالاعتماد على المعلومات المتاحة في السجلات الصحية الإلكترونية.
Reference Key
choi2020developmentclinical Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Choi, Leena;Beck, Cole;McNeer, Elizabeth;Weeks, Hannah L;Williams, Michael L;James, Nathan T;Niu, Xinnan;Abou-Khalil, Bassel W;Birdwell, Kelly A;Roden, Dan M;Stein, C Michael;Bejan, Cosmin A;Denny, Joshua C;Van Driest, Sara L;
Journal clinical pharmacology and therapeutics
Year 2020
DOI
10.1002/cpt.1787
URL
Keywords
electronic health records natural language processing real-world data data processing data preparation medication dose extraction algorithm post-marketing population pharmacokinetic and pharmacodynamic study

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.