AdherenceFromOMOP: tarkvarapakett sekundaarse ravijärgimuse mõõtmiseks OMOP andmeformaadis terviseandmetel

Abstract

Ravijärgimus on kontseptsioon, mis näitab, kui korralikult inimene tarvitab temale määratud ravimeid. Eriti oluline on järgimus krooniliste haiguste korral, kus ravi tulemuslikkus sõltub suuresti tarvitamise järjepidevusest ja püsivusest. Madal populatsiooni üldine ravijärgimus on multidimensionaalne probleem, mis mõjutab suurel määral nii rahvatervist kui ka globaalset majandust. Probleemi lahendamiseks on eelnevalt vajalik standardiseerida ravijärgimuse mõõtmine, mis võimaldaks tuvastada probleemi suurust ning mõõta lahenduse mõju. Metoodikaid ravijärgimuse mõõtmiseks on erinevaid, kuid arvestades terviseandmete digitaliseerimise aktuaalsust viimase kümnendi jooksul, võiks suure valimi järgimuse mõõtmiseks rakendada sekundaarset andmebaasianalüüsi kasutades standardiseeritud elektroonilisi tervishoiu andmeid. Üks terviseandmete standard on OMOP (ingl Observational Medical Outcomes Partnership) ühtne andmemudel, mille globaalne lai levik aitab erinevatel institutsioonidel lihtsamini koostöös uurimusi läbi viia. Käesoleva töö põhiline eesmärk oli luua tarkvara pakett, mis võimaldab mõõta valimi ravijärgimust, kasutades OMOP standardiseeritud terviseandmeid. Sekundaarne töö eesmärk oli kasutada loodud paketti, et leida ravijärgimuse hetkeolukord Eestis, kasutades juhuvalimiga saadud 10% Eesti populatsiooni retseptide väljaostu kirjeid aastatest 2016-2019. Sekundaarsest eesmärgist lähtuvalt võrreldi järgimust soo, vanuserühmade ja tarvitatud ravimrühmade kaupa. Kõik vaadeldud tunnused mängisid statistiliselt olulist rolli ravijärgimuse määramisel. Naiste ravijärgimus oli statistiliselt kõrgem ning vanus mõjus järgimusele samuti positiivselt ja seda kuni väga kõrge eani. Ühtlasi vaadeldi paketi võimaluste näitlikustamiseks lühikese vaatlusperioodi jooksul ravijärgimuse muutust ajas ning võrreldi depressiooni diagnoosiga ning ilma diagnoosita inimeste ravijärgimust. Loodud pakett on funktsionaalne ning loob eeldused edasiseks ravijärgimuse uurimiseks Tartu Ülikooli terviseinformaatika töörühmas ning loodetavasti leiab tulevikus rakendust ka teiste institutsioonide OMOP andmetel.