はじめに
OMOP CDM が家だとすると、コンセプト はレンガであり、すべてはコンセプトから構築されます。コンセプトを理解することが、CDM 全体を理解する鍵となります。
この記事では、「コンセプトとは何ですか?」について説明します。標準とソースの概念は異なりますか? Athena でコンセプトを検索するにはどうすればよいですか?そして「聖三位一体」 concept_id / source_value / source_concept_id どのように機能するのでしょうか?
＃＃１．コンセプトとは何でしょうか？
＃＃＃１．１．定義
コンセプト = concept_idと呼ばれる数字で表される固有の医療「コンセプト」。
医療で遭遇するすべてのものには、対応する概念があります。
| 医療機関 | コンセプトID | コンセプト名 | 語彙 |
|---|---|---|---|
| 女性 | 8532 | 女性 | 性別 |
| 2型糖尿病 | 201826 | 2 型糖尿病 | SNOMED |
| メトホルミン 500mg 錠 | 1503297 | メトホルミン 500 MG 経口錠 | RxNorm |
| HbA1c検査 | 3004410 | 血液中のヘモグロビン A1c/ヘモグロビン総量 | ロインク |
| パーセント単位 | 8554 | パーセント | ユーカム |
| 外来診察 | 9202 | 外来診察 | 訪問 |
| EHR からのデータ | 32817 | EHR | タイプコンセプト |
＃＃＃１．２．コンセプトテーブル
各コンセプトはテーブル内の行として保存されます CONCEPT:
SELECT *
FROM concept
WHERE concept_id = 201826;
| コラム | 値 | 説明 |
|---|---|---|
concept_id | 201826 | 固有の ID |
concept_name | 2 型糖尿病 | 表示名 |
domain_id | 条件 | どのドメインに属していますか |
vocabulary_id | SNOMED | どの語彙 |
concept_class_id | 臨床所見 | コンセプトタイプ |
standard_concept | S | S = 標準 |
concept_code | 44054006 | 語彙内の元のコード |
valid_start_date | 1970-01-01 | 有効開始日 |
valid_end_date | 2099年12月31日 | 有効期限 |
invalid_reason | NULL | 無効な理由 |
2. 標準コンセプト vs ソースコンセプト vs 分類
＃＃＃２．１． 3種類のコンセプト
standard_concept column:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 'S' = STANDARD CONCEPT │
│ → Dùng trong *_concept_id columns │
│ → Là "đại diện chính thức" cho một khái niệm │
│ → VD: SNOMED 201826 "Type 2 diabetes mellitus" │
│ │
│ 'C' = CLASSIFICATION CONCEPT │
│ → Dùng để phân nhóm/phân cấp │
│ → KHÔNG dùng trực tiếp trong clinical tables │
│ → VD: SNOMED parent concepts │
│ │
│ NULL = NON-STANDARD (SOURCE) CONCEPT │
│ → Mã từ vocabulary gốc │
│ → Lưu trong *_source_concept_id columns │
│ → VD: ICD-10 E11 "Type 2 diabetes mellitus" │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
＃＃＃２．２．具体例：「2型糖尿病」
ICD-10-CM 'E11' SNOMED 44054006
┌──────────────────────┐ Maps to ┌──────────────────────────┐
│ concept_id = 443238 │ ──────────→ │ concept_id = 201826 │
│ standard_concept=NULL│ │ standard_concept = 'S' │
│ vocabulary=ICD10CM │ │ vocabulary = SNOMED │
│ (Source Concept) │ │ (Standard Concept) │
└──────────────────────┘ └──────────────────────────┘
Trong bảng CONDITION_OCCURRENCE:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ condition_concept_id = 201826 ← Standard (SNOMED) │
│ condition_source_value = 'E11' ← Text gốc từ HIS │
│ condition_source_concept_id = 443238 ← Source Concept (ICD-10) │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
＃＃＃２．３．聖三位一体
ほとんどの臨床テーブルには、概念フィールドごとに 3 つの列があります。
| コラム | 目的 | 値 |
|---|---|---|
*_concept_id | 分析 — 標準コンセプト | 標準コンセプト ID (S) |
*_source_value | トレース — 元のテキスト値 | 元のテキスト (例: "E11"、"グルコファージ") |
*_source_concept_id | リバース マッピング — オリジナルのコンセプト | 非標準のコンセプト ID |
┌── Dùng để phân tích (SELECT, GROUP BY, JOIN)
│
condition_concept_id = 201826 ← Standard SNOMED
├── Truy nguyên nguồn gốc
condition_source_value = 'E11' ← Text gốc HIS │
condition_source_concept_id = 443238 ← ICD-10 ───┘
3. ドメイン — Concept はどのテーブルに属しますか?
＃＃＃３．１．主要ドメイン
| ドメイン | 宛先テーブル | 例 |
|---|---|---|
| 条件 | 条件発生 | 糖尿病、肺炎 |
| 薬 | DRUG_EXPOSURE | メトホルミン、アモキシシリン |
| 手順 | PROCEDURE_OCCURRENCE | 内視鏡検査、外科 |
| 測定 | 測定 | HbA1c、血圧、BMI |
| 観察 | 観察 | 喫煙、家族歴 |
| デバイス | デバイス_露出 | ステント、ペースメーカー |
| 標本 | 標本 | 血液サンプル、組織サンプル |
| 訪問 | VISIT_OCCURRENCE | 外来診察・入院 |
| 性別 | 人物 | 男性、女性 |
| レース | 人物 | アジア人、白人 |
| タイプコンセプト | すべてのテーブル | EHR、クレーム、ラボ |
| 単位 | 測定 | mg/dL、%、mmHg |
| ルート | DRUG_EXPOSURE | 経口、IV、局所 |
＃＃＃３．２．ドメインはなぜ重要ですか?
レコードがどのテーブルにあるかはドメインによって決定されます。コアの ETL ルールは次のとおりです。
Dữ liệu nguồn: "ICD-10: Z87.891 — History of nicotine dependence"
Bước 1: Tra cứu ICD-10 Z87.891 trên Athena
Bước 2: Tìm Standard Concept → maps to SNOMED concept
Bước 3: Standard Concept thuộc domain "Observation"
Bước 4: Lưu vào bảng OBSERVATION (không phải CONDITION!)
⚠️ Dù ICD-10 thường gắn với Condition domain,
nhưng "History of" map sang Observation domain
4. 語彙 — 概念の起源
＃＃＃４．１．重要な語彙
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ VOCABULARY CHÍNH TRONG OMOP CDM │
│ │
│ ┌─────────────┐ Conditions (diagnoses, symptoms) │
│ │ SNOMED CT │ → Standard vocabulary cho Condition domain │
│ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────┐ Drugs (medications, vaccines) │
│ │ RxNorm │ → Standard vocabulary cho Drug domain │
│ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────┐ Measurements (lab tests, vitals) │
│ │ LOINC │ → Standard vocabulary cho Measurement domain │
│ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────┐ Procedures │
│ │ SNOMED CT │ → Standard vocabulary cho Procedure domain │
│ │ CPT4 │ → US-specific procedures │
│ └─────────────┘ │
│ │
│ SOURCE VOCABULARIES (Non-standard, cần mapping): │
│ ICD-10-CM/VN, ICD-9-CM, NDC, HCPCS, ATC, Read, MedDRA │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
＃＃＃４．２．標準語彙と非標準語彙
|タイプ |例 |標準コンセプト |列 | で使用されます。
|----------|----------|----------|---------------|
| 標準 | SNOMED CT、RxNorm、LOINC | 'S' | *_concept_id |
| 非標準 | ICD-10、NDC、ATC、MedDRA | NULL | *_source_concept_id |
| 分類 | SNOMED 階層ノード | 'C' |階層クエリで使用 |
＃＃＃４．３．マッピングプロセス
HIS: "E11" (ICD-10)
│
│ Tra bảng CONCEPT_RELATIONSHIP
│ relationship_id = 'Maps to'
↓
Source Concept: 443238 (ICD-10 E11)
│
│ Maps to
↓
Standard Concept: 201826 (SNOMED Type 2 diabetes mellitus)
SQL ルックアップ マッピング:
-- Tìm Standard Concept từ ICD-10 code 'E11'
SELECT
c1.concept_id AS source_concept_id,
c1.concept_name AS source_name,
c1.vocabulary_id AS source_vocab,
c2.concept_id AS standard_concept_id,
c2.concept_name AS standard_name,
c2.vocabulary_id AS standard_vocab
FROM concept c1
JOIN concept_relationship cr
ON c1.concept_id = cr.concept_id_1
AND cr.relationship_id = 'Maps to'
JOIN concept c2
ON cr.concept_id_2 = c2.concept_id
AND c2.standard_concept = 'S'
WHERE c1.concept_code = 'E11'
AND c1.vocabulary_id = 'ICD10CM';
5. 概念クラス — 詳細分類
各コンセプトは、どのレベルの語彙に属するかを示す コンセプト クラス に属します。
| ドメイン | コンセプトクラス | 例 |
|---|---|---|
| 条件 | 臨床所見 | 2 型糖尿病 |
| 薬 | 成分 | メトホルミン |
| 薬 | 臨床薬 | メトホルミン 500 MG 経口錠 |
| 薬 | ブランド医薬品 | グルコファージ 500 MG 経口錠剤 |
| 測定 | ラボテスト | ヘモグロビンA1c |
| 測定 | 臨床観察 | 体重 |
| 手順 | 手順 | 冠動脈バイパス移植 |
| 観察 | コンテキスト依存 | 臨床所見の歴史 |
医薬品コンセプトのクラス — 特に重要
RxNorm は薬物をレベル別に整理します。
INGREDIENT (hoạt chất)
└── Metformin (concept_id = 1503297)
│
├── CLINICAL DRUG FORM
│ └── Metformin Oral Tablet
│ │
│ ├── CLINICAL DRUG (hoạt chất + liều + dạng)
│ │ └── Metformin 500 MG Oral Tablet
│ │ │
│ │ └── BRANDED DRUG (tên thương mại)
│ │ └── Glucophage 500 MG Oral Tablet
│ │
│ └── CLINICAL DRUG
│ └── Metformin 1000 MG Oral Tablet
│
└── CLINICAL DRUG FORM
└── Metformin Extended Release Oral Tablet
6. Athena でコンセプトを調べる
＃＃＃６．１．アテナとは何ですか？
アテナ (https://athena.ohdsi.org/) は、標準化された語彙を検索するための無料の Web ツールです。
＃＃＃６．２．検索手順
ステップ 1: アクセス https://athena.ohdsi.org/ (無料アカウントを作成する必要があります)
ステップ 2: キーワードを入力します (例: 「2 型糖尿病」)
ステップ 3: 結果のフィルタリング:
- 標準コンセプト: 標準コンセプトのみを表示するには、「標準」を選択します。
- ドメイン: 病気を検索する場合は「状態」を選択します
- 語彙: 「SNOMED」または「ICD10CM」を選択します
ステップ 4: コンセプトの詳細を参照:
- コンセプトID、名前、クラス、ドメイン、語彙
- 関係 タブ: 「マップ先」、「である」、「コンポーネントがある」を参照してください。
- 階層 タブ: 父/子の概念を参照
＃＃＃６．３．人気のある検索の例
Tìm bệnh tiểu đường type 2:
→ Search: "type 2 diabetes"
→ Filter: Domain=Condition, Standard=Standard
→ Kết quả: concept_id=201826, SNOMED "Type 2 diabetes mellitus"
Tìm thuốc Metformin:
→ Search: "metformin"
→ Filter: Domain=Drug, Concept Class=Ingredient
→ Kết quả: concept_id=1503297, RxNorm "metformin"
Tìm xét nghiệm HbA1c:
→ Search: "hemoglobin a1c"
→ Filter: Domain=Measurement, Standard=Standard
→ Kết quả: concept_id=3004410, LOINC "Hemoglobin A1c/Hemoglobin.total"
7. Concept_id = 0 — マッピングできない場合
ソース データを標準コンセプトにマッピングできない場合:
-- Một mã thuốc nội bộ bệnh viện không có trong RxNorm
drug_concept_id = 0 -- Không map được!
drug_source_value = 'THUOC_BV_001' -- Vẫn giữ mã gốc
drug_source_concept_id = 0 -- Cũng không có source concept
これは完全に有効です。 OMOP CDM ではこれが許可されています concept_id = 0ただし、目標は、次のようにして、concept_id = 0 のレコードの数を最小限にすることです。
- カスタム マッピングには SOURCE_TO_CONCEPT_MAP を使用します
- Usagi ツールを使用して半自動マッピングを行う
- 語彙に新しい概念を追加するようコミュニティに依頼する
8. 練習: CDM レコードを読み取る
次のレコードについては、 CONDITION_OCCURRENCE:
condition_occurrence_id = 50001
person_id = 12345
condition_concept_id = 201826
condition_start_date = '2024-06-10'
condition_start_datetime = '2024-06-10 09:30:00'
condition_end_date = NULL
condition_end_datetime = NULL
condition_type_concept_id = 32817
condition_status_concept_id = 32902
provider_id = 5001
visit_occurrence_id = V001
condition_source_value = 'E11'
condition_source_concept_id = 443238
condition_status_source_value = 'admitting'
デコード:
| 学校 | 値 | 意味 |
|---|---|---|
| 条件コンセプト ID = 201826 | SNOMED「2型糖尿病」 | 標準診断 |
| 条件タイプコンセプト ID = 32817 | 「EHR」 | EMR システムからのデータ |
| 条件ステータスコンセプト ID = 32902 | 「一次診断」 | 一次診断 |
| 条件ソース値 = 'E11' | ICD-10-CM オリジナルコード | HIS からのオリジナル コード |
| 条件ソースコンセプト ID = 443238 | 「E11」のICD-10-CMコンセプト | オリジナルコンセプト |
| プロバイダー ID = 5001 | 診断医 | ルックアップテーブル PROVIDER |
| 訪問発生ID = V001 | 外来受診 | VISIT_OCCURRENCE |
概要
この記事では、次のことを学びました。
- コンセプト = 医療コンセプト。一意のconcept_idで表されます。
- 3種類のコンセプト: 標準(S)、分類(C)、ソース(NULL)
- トリプルカラム:
*_concept_id/*_source_value/*_source_concept_id - ドメインにより、レコードがどのテーブルに含まれるかが決まります
- 語彙: SNOMED (状態)、RxNorm (薬物)、LOINC (測定)
- 概念クラス: 詳細な分類 (成分 vs 臨床薬...)
- Athena: 無料のコンセプト検索ツール
- concept_id = 0: マップが不可能な場合に有効
次の投稿: まず、患者の人口統計情報が保存されている最初のテーブル PERSON を調べます。