Ексклюзивне інтерв’ю проекту Pmeasyr БЛОГ усіх PMSI

Ми хотіли б вказати на проект pmeasyr, пакет на R, мові, присвяченій статистиці, добре відомій для DIM, що дозволяє проводити аналіз PMSI самостійно, в тому числі на великих базах даних PMSI з декількох 100 000 рядків. Це проект з відкритим кодом, заснований в AP-HP, який управляє усіма сферами PMSI (MCO, SSR, PSY, HAD та ACE). Відкрийте для себе pmeasyr у відео
Деякі можливі результати з pmeasyr:
# MCO залишається з кодом або сімейством діагностичних кодів незалежно від їхніх позицій DP, DR або DAS (наприклад: залишається з кодом епілепсії)
# MCO залишається з актом EBLA003 "Розміщення катетера, підключеного до глибокої вени", незалежно від RUM, в якому акт кодується
# активна черга пацієнтів з кодом ожиріння в E66 у закладі та/або відповідно до позиції кодування коду ожиріння
# активний файл хірургічного втручання з розмежуванням діяльності CCAM
# DMS на перебування довше 0 днів
# DMS від GHM/GHS

Щоб дізнатись більше, ми взяли інтерв’ю з Гійомом ПРЕССІАТОМ, з ініціативи цього проекту, який був люб’язним, щоб відповісти на наші запитання.

Привіт, пане ПРЕССІАТ. Кілька слів вступу до проекту pmeasyr. Чи можете ви сказати нам, як цей проект виник в рамках AP-HP DIM? Для задоволення того, що потрібно для аналізу PMSI, не відповідає поточне програмне забезпечення для аналізу та статистики PMSI ?

Привіт, спочатку ідея полягала в тому, щоб зосередитись на програмному забезпеченні, яке я із задоволенням використовую. Однак мова не йде про відмову від іншого програмного забезпечення, але R може зосередити більшість етапів дослідження: імпортування даних, проведення аналізів, виготовлення документа, що представляє результати з метою їх передачі. Ми занадто часто жонглюємо між декількома програмами, що є джерелом помилок і плутанини.

Тому проект народився внаслідок потреби, яку я ділю з лікарями Dim, лікарями-спеціалістами з питань охорони здоров’я та статистиками, щоб мати доступ до даних із певною свободою використання на рівні перебування, якщо це можливо без програмного забезпечення на ринку. Я не буду детально описувати історію проекту тут: по суті, у 2016 році створення групи користувачів R серед Dim AP-HP відкрило пакет іншим користувачам і дозволило формалізувати використання пакету. Впроваджено трансляцію за межами AP-HP через github з такою ідеєю: ті, кому потрібне таке рішення, можуть використовувати його та вдосконалювати, беручи участь, якщо бажають.

Можливі запити досить необмежені (обмежені ідеями та даними користувачів). Щоб навести приклад, відмінний від представленого на сайті, досить легко і швидко зробити внутрішньо/міжпольовий ланцюжок і, таким чином, описати подорожі пацієнта. Ми також можемо легко робити інтерактивні карти та візуалізації в R.

Яка команда в даний час працює над розробкою програм в AP-HP ?

Я розробник pmeasyr, і навколо мене є колеги статистики та лікарі Dim, які використовують цей пакет, пропонують мені свої ідеї, зауваження та коментарі.

Я хотів би подякувати членам групи R Users AP-HP. Зокрема, д-р Намік Тарігт (штаб-квартира DIM - DOMU - AP-HP) за його керівництво та ідеї, д-р Крістел Коскер (HU Pitié Salpêtrière) за використання пакета, його доступність та всі його коментарі, а також доктор Ремі Флікото (HU Saint Louis Lariboisière) за його мотивацію та шляхи роботи, які він пропонує.

Чи працюють IMG з різних установ AP-HP із pmeasyr? Які їхні відгуки ?

Деякі AP-HP Dims використовують пакет, їх відгуки дозволяють мені вдосконалити документацію та сам пакет. Позитивні відгуки стосуються саме тієї документації, яка дозволяє вдалий старт; Я отримав ще один відгук про простоту використання пакета. Більш негативні відгуки стосуються років, охоплених пакетом (початковим роком є 2011 рік), тоді як для деяких клінічних досліджень (когорт) необхідно мати давніші дані: у цьому випадку pmeasyr не підходить. Я пояснюю цю вихідну точку в 2011 році тим, що з цього року формати стали більш однорідними.

Чи маєте ви контакти з іншими лікарнями? Хтось із них вже працює або призначений для роботи на pmeasyr ?

Я мав контакти з кількома CHs по всій Франції. Я відкрив цей цікавий вимір, відкривши інструмент: взаємодія з людьми, які виконують ту саму професію, що і ми, але в різних категоріях закладів. Їхні запитання стосуються інсталяції pmeasyr, формату даних або властиві інструментам ATIH та передачам lamda, а іноді стосуються R загалом. Їх відгуки про пакет досить позитивні.

Відкриваючи пакет, ми думали про його використання як частину впровадження GHT: об'єднання даних PMSI (вони в одному форматі), активність, активна черга, вивчення подорожей пацієнтів у внутрішньому GHT ...

Сьогодні pmeasyr імпортує "офіційні" .in та .out zip-файли, створені програмним забезпеченням ATIH, після групування в різних полях PMSI. З нашого досвіду, для багатьох установ неможливо легко виготовити та отримати доступ до цих .zips. В майбутньому, як очікується, pmeasyr імпортуватиме та працюватиме з простих «необроблених» виробничих файлів (rss, rhs, rpss, vid-hosp, compfile та ...) ?

Я працюю між лікарнями та передачею ATIH (опис діяльності, розрахунки вартості тощо). Отже, дані, якими я переважно користуюся, є вихідними, готовими до передачі до epmsi та відповідно до офіційних даних, які з’являться у національній базі даних. Перевага полягає в тому, що можна "з’єднати" дані in, отримуючи місцеві адміністративні номери перебування, за допомогою файлів tra.

Але в лікарнях попит може бути різним, тим більше, що цікавим. Це ще один відгук від Dim AP-HP, часто їх потребою є вивчення даних перед передачею. Технічно це можливо для MCO з pmeasyr, оскільки імпорт in підтримується, досить назвати необроблений файл finess.annee.mois.rss.txt, але для РСР я не писав функції імпорту в. Тут є шлях для розвитку.

Якщо ця необхідність нагальна, іншим способом вивчення необроблених даних перед передачею в R є підключення до R до бази даних/інструменту збору, в якому знаходяться дані, або експорт цих даних у текстовому форматі (у прикладі csv) та імпорт ці текстові файли в R (з пакетом readr, наприклад), не переходячи через pmeasyr для імпорту даних.

R зараз є мовою, добре відомою DIM, і її якості визнано (безкоштовно, легкодоступна база знань, велика спільнота, що гарантує її стійкість, продуктивність в обсязі, функціональності та швидкості). Однак, згідно з нашими обговореннями з багатьма модулями DIM, починати з R "страшно" (суворий інтерфейс, установка, перший імпорт, перші запити). Що б ви сказали IMG з цього приводу ?

Мови програмування, частиною яких є R, можуть лякати. Візьмемо класичну аналогію: вперше їхати на велосипеді трохи страшно, проте згодом «ноу-хау» велосипеда - корисна та приємна річ. Те саме з програмуванням. Крім того, завдяки спільноті R та документації в Інтернеті стає все простіше і легше знаходити відповіді на виникаючі питання. Хоча ви можете боятися починати, вам не слід боятися задавати питання (навколо вас або в Інтернеті, за допомогою пошукових систем). Щоб почати добре, вам потрібно витратити час, щоб задати собі питання: чому це не працює? Чи можу я це зробити інакше? І т. Д.

Щодо першого імпорту в R, то кілька років тому правда, що це часом було нудно, перші рядки програми, що починається з read.csv (?,?,?) Де кожен? відповідало принаймні одному коливанню. Зараз існує набір пакетів, які називаються tidyverse, які працюють гармонійно та полегшують всі кроки в R (імпорт за допомогою readr або readxl, запити та маніпуляції з даними dplyr та tidyr тощо). Моя порада Dims була б звернутися до цих пакетів. pmeasyr у цьому ключі. І оскільки ці пакети існують, порівняно з іншими мовами, R є дуже доступним, особливо за допомогою користувальницького інтерфейсу RStudio або блокнотів Jupyter: ви можете запустити програму та візуалізувати результат, це дуже зручно, і це робить дані більш конкретними та “ відчутний ”. Ці переваги видно у відео, що представляє упаковку.

Крім того, ви можете використовувати R на Windows, Mac OS та Linux, на настільному комп'ютері чи ноутбуці. І пакет pmeasyr працює на всіх цих платформах.

В абсолютно іншому контексті лікарі та хірурги використовують R для досліджень для доступу до інтернет-платформ медичних публікацій (таких як PubMed). Тому використання R/RStudio більше не стосується лише області статистичної обробки.

Як швидко DIM може взяти на себе управління і дати початкові результати? ?

Час встановлення R + RStudio + pmeasyr не перевищує двадцяти хвилин.

Дотримуючись документації, ми можемо виконати перший імпорт за кілька хвилин.

Беручи до уваги відгуки від Dim AP-HP, я б сказав, що для того, щоб розпочати видобування даних з року на конкретному полі за допомогою pmeasyr, потрібно кілька годин. Після завершення першого проекту досить легко починати з нього та робити інші.

За допомогою pmeasyr - це запити, кодовані після збереження для подальшого повторного використання ?

Так, це одна з великих переваг R, як взагалі програмування: автоматизація того, що не обов’язково найцікавіше робити, щоб зосередитись на більш цікавих речах: даних, що вони містять, їх якості ... щоб продовжити роботу з простим сценарієм (або програмою), або якщо ви переходите до структурування проектів за допомогою RStudio, кожен запит може бути збережений і повторно використаний після цього.

Частина моєї роботи в AP-HP також стосується цього моменту: створити та зробити доступним каталог запитів, з яких ми можемо брати участь, вивчити тему. На даний момент ми структуруємо ці списки запитів в API (веб-службі). Цей API також містить звичайні бізнес-сховища (CCAM, Cim-10, Csarr, finess тощо) і доступний скрізь на AP-HP через нашу інтранет.

Як швидко, після 1 березня кожного року, оновлення пакету pmeasyr стане доступним у MCO та SSR для імпорту нових форматів? ?

Формати з’являються одночасно з інструментами ATIH, це найважливіший час, коли вам доведеться оновлювати таблиці форматів одночасно, коли дані створюються за допомогою інструментів. Як тільки дані AP-HP будуть готові, я можу перевірити на них свої програми та перевірити їх.

Дані у форматі 1 березня видаються наприкінці березня, саме тоді я оновлюю формати. За 2017 рік я повідомив у своєму блозі оновлення від 9 квітня 2017 року. Я вважаю, що це розумний час для забезпечення належного функціонування у всіх сферах (у порядку пріоритету MCO> SSR> HAD> RSF> PSY), особливо оскільки перша передача даних у цьому форматі здійснюється наприкінці квітня.

Ексклюзивно для блогу T2A Conseil, чи не могли б ви розповісти деякі приклади результатів, отриманих pmeasyr, які ще не оприлюднені на сайті pmeasyr? ?

Останнім часом ми розрахували за допомогою pmeasyr:

коефіцієнт використання HAD AP-HP для GH AP-HP
Показники ефективності та діяльності ATIH (IPA)
майбутні показники Perinat
співробітники виняткового регресу
час лікування операції на раку молочної залози

Пакет тепер включає функції для інтеграції даних у базу даних: більше не потрібно повторно імпортувати їх кожного разу, вони знаходяться в базі даних.

Наразі я допрацьовую функції, що автоматизують написання та виконання запитів, незабаром ці функції будуть доступні в пакеті

Пане ПРЕССІАТ, ми дякуємо вам