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OBSERVATION_PERIOD 的含義是什麼、為什麼需要此表、如何從來源資料確定開始/結束日期、它如何影響發病率/盛行率計算以及 ETL 約定。

簡介

OBSERVATION_PERIOD 是許多新手忽略的一個表 - 但它非常重要。表上回答了以下問題：「我們什麼時候有關於該患者的數據？」

如果患者沒有OBSERVATION_PERIOD，我們無法區分：「患者沒有生病」或「患者生病但沒有來檢查（因此沒有數據）」。

1. 為什麼需要 OBSERVATION_PERIOD？

1.1。 “缺席與失蹤”問題

  Bệnh nhân Lan:
  ├── 2020-01-10: Khám → chẩn đoán Tiểu đường
  ├── 2020-06-15: Tái khám
  ├── 2021-01-20: Tái khám
  ├── (im lặng 2 năm)
  └── 2023-03-10: Nhập viện → Suy tim

  Câu hỏi: Từ 2021-01 đến 2023-03, Lan có khỏe mạnh
  hay chuyển sang bệnh viện khác?

OBSERVATION_PERIOD 表示病患「檢視」資料來源的時間長度：

  Observation Period:
  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │  2020-01-10 ════════════════════════ 2021-12-31             │
  │  (Có BHYT tại BV này)                                       │
  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘
  
  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │  2023-01-01 ════════════════════════ 2024-06-30             │
  │  (Quay lại BV, có BHYT mới)                                │
  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘

  → Trong observation period: không có Condition = bệnh nhân KHÔNG bị
  → Ngoài observation period: không có Condition = KHÔNG BIẾT

1.2。對分析的影響

分析	沒有OP	是的，OP
發病率	不正確（分母不正確）	正確（知道處於危險中的人時間）
流行率	錯誤（計數不夠）	正確（知道總人口）
生存分析	不知道審查時間	準確的事件發生時間
佇列條目	可以選擇資料以外的患者	OP中只選擇BN

2.表結構

專欄	類型	必填	說明
`observation_period_id`	整數	✅ PK	唯一ID
`person_id`	整數	✅ FK	人物參考
`observation_period_start_date`	日期	✅	資料開始日期
`observation_period_end_date`	日期	✅	資料結束日期
`period_type_concept_id`	整數	✅	產地決定OP

2.1。 period_type_concept_id

概念 ID	概念名稱	說明
32817	32817電子病歷	從 EHR 記錄中確定
32810	索賠	確定索賠/健康保險這個詞
44814724	涵蓋醫療保健遭遇的時期	來自相遇
44814725	透過演算法推論的週期	推理演算法

3. 如何確定觀察期

3.1。來自索賠/保險數據

  BHXH cấp thẻ BHYT:
  ┌─────────────────────────────────────────┐
  │ Mã thẻ: DN-123456  Hiệu lực: 01/2020   │
  │ BV đăng ký: Chợ Rẫy  Hết hạn: 12/2024  │
  └─────────────────────────────────────────┘

  → observation_period_start_date = 2020-01-01
  → observation_period_end_date   = 2024-12-31
  → period_type_concept_id = 32810 (Claim)

3.2。來自電子病歷數據

當沒有明確的保險資訊時，從第一次到最後一次遇到/訪問計數：

-- Tính OP từ visits
SELECT
    person_id,
    MIN(visit_start_date) AS observation_period_start_date,
    MAX(COALESCE(visit_end_date, visit_start_date))
        AS observation_period_end_date,
    32817 AS period_type_concept_id  -- EHR
FROM visit_occurrence
GROUP BY person_id;

3.3。患者可以有多個觀察期

  Bệnh nhân person_id = 100001:

  OP 1: ═══════════ (2018-01-01 → 2019-06-30)
          Có BHYT tại BV A

                  Gap (6 tháng, không có dữ liệu)

  OP 2: ═══════════════════ (2020-01-01 → 2024-12-31)
          Có BHYT mới tại BV A

  → 2 records trong OBSERVATION_PERIOD

INSERT INTO observation_period VALUES
    (1, 100001, '2018-01-01', '2019-06-30', 32810),
    (2, 100001, '2020-01-01', '2024-12-31', 32810);

4. 重要規則

4.1。所有臨床事件必須在觀察期內

  OP: ════════════════════════════════════
  2020-01-01                        2024-12-31

      ✅ Visit 2020-03-15 (trong OP)
      ✅ Condition 2022-06-10 (trong OP)
      ❌ Drug Exposure 2019-05-10 (NGOÀI OP!) → Cảnh báo data quality

ACHILLES 資料品質檢查：檢查 OBSERVATION_PERIOD 以外是否有任何臨床事件。

4.2。觀察期不能重疊

給定相同的 person_id，OP 必須按時間順序排列，沒有重疊：

  ✅ ĐÚng:
  OP1: ═══════    OP2: ═══════════
  2018-01  2019-06    2020-01  2024-12

  ❌ SAI (overlap):
  OP1: ═══════════════
  OP2:       ═══════════════

4.3。特別大會

情況	加工
病人只來過一次	開始日期 = 結束日期 = 考試日期
病人死亡	結束日期 = 死亡日期
透明度 < 32 天（聲明）	通常組合成 1 個 OP
許多來源重疊	合併成最大OP

5. 分析中的應用

5.1。计算处于风险中的人员时间

-- Tổng thời gian theo dõi (person-years)
SELECT
    SUM(
        observation_period_end_date - observation_period_start_date
    ) / 365.25 AS total_person_years
FROM observation_period;

-- Person-time cho incidence rate
SELECT
    p.gender_concept_id,
    SUM(
        op.observation_period_end_date - op.observation_period_start_date
    ) / 365.25 AS person_years
FROM observation_period op
JOIN person p ON op.person_id = p.person_id
GROUP BY p.gender_concept_id;

5.2。用「足夠的數據」篩選患者

-- Chỉ chọn BN có ≥ 1 năm follow-up
SELECT person_id
FROM observation_period
WHERE observation_period_end_date - observation_period_start_date >= 365
按 person_id 分組；

5.3。檢查數據質量

-- 尋找觀察期之外的事件
選擇
    '條件'作為事件類型，
    co.person_id,
    co.condition_start_date AS event_date
FROM 條件發生 co
左側連接觀察週期操作
    ON co.person_id = op.person_id
    AND co.condition_start_date
        介於 op.observation_period_start_date 之間
            AND op.observation_period_end_date
其中 op.observation_period_id 為 NULL；

6. 完整範例

-- 越南醫院的 OBSERVATION_PERIOD
插入觀察週期（
    觀察期_id，
    人物 ID，
    觀察期間開始日期、觀察期間開始日期
    觀察期結束日期、觀察期結束日期
    period_type_concept_id
) 價值觀
    -- 病患100001：擁有2020年至2024年的健康保險
    (1, 100001, '2020-01-01', '2024-12-31', 32810),
    -- 病患 100002：2023 年造訪過 3 次
    (2, 100002, '2023-02-15', '2023-11-20', 32817),
    -- 100003號病患：2個不同階段
    (3, 100003, '2019-03-10', '2020-06-30', 32817),
    (4, 100003, '2022-01-15', '2024-06-30', 32817);

總結

OBSERVATION_PERIOD = 患者在系統中「擁有資料」的時間量
區分**「沒有生病」與「無數據」**
每個人都需要 — 每人至少需要 1 個 OP
具有相同 person_id 的 OP 之間無重疊
所有臨床事件必須包含在 OP 中
主要應用：計算人次、發生率、盛行率、世代定義

下一篇： VISIT_OCCURRENCE 和 VISIT_DETAIL — OMOP CDM 如何記錄每位患者與醫療保健系統的接觸。

第 5 課：OBSERVATION_PERIOD — 病人監護期

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