[2026年4月29日提出]

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Abstract:背景：臨床データシステムと研究データシステム間の相互運用性は、EHRデータの二次利用を可能にするために不可欠です。openEHR標準は構造化されたモデル駆動型の臨床情報を提供し、OMOP Common Data Model (CDM)は大規模な観察分析をサポートします。EosエンジンとOMOP Conversion Language (OMOCL)は以前に標準ベースの変換アプローチを導入しましたが、限定的な値セットサポート、硬直した訪問生成、不完全なマッピングカバレッジにより、より広範な適用性が制限されていました。
Methods: 意味的完全性を向上させ、以前の制約に対処するため、新しい世代のEosとOMOCLが実装されました。新機能によりconceptMapsを介したopenEHR内部値セットのマッピングが可能になり、Archetype Query Language (AQL)を使用した訪問発生生成をサポートし、国際的なアーキタイプマッピングライブラリを拡張します。このフレームワークは、マッピングカバレッジ、用語の完全性、およびドメイン分布を評価することによって評価されました。OMOPの構造的制約は、代表的なアーキタイプマッピングを使用して調査されました。
Results: 196のopenEHRアーキタイプがマッピングされ、OMOP相当のテーブルを持つ国際Clinical Knowledge Managerのすべての安定したアーキタイプをカバーしました。主要な概念識別子の8.65%はOMOP標準用語にリンクできませんでした。ほとんどのマッピングはMeasurement (50.5%)およびObservation (41.0%)ドメインを対象としました。構造分析により、一貫した臨床概念がしばしば複数の緩やかに接続されたOMOPテーブルにわたって断片化を必要とすることが示されました。Problem/Diagnosisアーキタイプだけでも20以上のリンクされたレコードが必要でした。
Conclusions: 新しいフレームワークはopenEHR-OMOP相互運用性を強化し、情報損失を低減します。しかし、OMOP内の構造的および意味的制約は下流分析に影響を与える可能性のある断片化を引き起こし、両エコシステム間のより大きな収束の必要性を示唆しています。

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From: Severin Kohler [view email]
[v1] Wed, 29 Apr 2026 14:17:17 UTC (268 KB)