Physical
examination, clinical tests and electrophysiological methods are used in the
diagnosis of carpal tunnel syndrome (CTS). However, in practice there are no
standard clinical and electrophysiological tests for clinics and laboratories.
Therefore, data fragmentation or incompatibilities may occur in Electronic
Health Record (EHR) systems. Furthermore, secondary use and different
biomedical research targets are not considered in these EHR systems. During
routine documentation, incomplete, incorrect, inconsistent data entry and
incorrect coding can be done. This study aimed to develop an EHR system that
could be used in different clinics and centers in diagnosis of CTS, thus
creating a standardized, high quality, predictive, preventive, personalized and
real-time participatory CTS biomedical data warehouse. The CTS-based EHR system
was developed using Microsoft Visual Studio C # programming language. Also
during a new patient record, the system was supported by a clinical decision
support system (CDSS) based on the data mining methods using WEKA program for
pre-diagnosis of the CTS. This EHR system also allows clinical and
electrophysiological test results as well as genetic and environmental variants
to be integrated into a single database within the framework of precision
medicine approachment. In addition, this system can provide a large scale
accurate and complete data warehouse for secondary use purposes.
Carpal tunnel syndrome electronic healt record system data warehouse clinical decision support system
Karpal tünel sendromunun (KTS)
tanısında, fiziksel muayene, klinik testler ve elektrofizyolojik yöntemler
kullanılmaktadır. Fakat pratikte uygulanan klinik ve elektrofizyolojik
testlerde klinik ve laboratuvarlar için bir standart bulunmamaktadır. Bundan
dolayı Elektronik Sağlık Kaydı (ESK) sistemlerinde, veri parçalanması veya
uyumsuzluklar meydana gelebilmektedir. Ayrıca bu ESK sistemlerinde, ikincil
kullanım ve farklı biyomedikal araştırma hedefleri dikkate alınmamakta ve rutin
dökümantasyon işlemi sırasında, eksik, hatalı, tutarsız veri girişleri ve
hatalı kodlamaları yapılabilmektedir. Bu çalışma ile, KTS tanısında farklı
klinik ve merkezlerce de kullanılabilecek bir ESK sisteminin geliştirilmesi ve
böylelikle standartlaştırılmış, kaliteli, öngörücü, önleyici,
kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı katılımcı bir KTS biyomedikal veri
ambarının oluşturulması hedeflenmiştir. KTS tabanlı ESK sistemi, Microsoft
Visual Studio C# programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Ayrıca; yeni
hasta kaydı esnasında KTS ön tanısı için WEKA programı kullanılarak veri
madenciliği yöntemine dayalı bir klinik karar destek sistemi (KKDS) ile
desteklenmiştir. Geliştirilen ESK sistemi, klinik ve elektrofizyoloijk test
sonuçlarının yanısıra hassas tıp yaklaşımı çerçevesinde genetik ve çevresel
varyantların da tek bir veri tabanına entegre edilmesine imkan tanımakta ve
ikincil kullanım amacıyla geniş ölçekli doğru eksiksiz ve aynı standartta bir
veri ambarı sunabilmektedir.
veri ambarı Karpal tunel sendromu elektronik hasta kayıt sistemi klinik karar destek sistemi
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | December 1, 2019 |
Submission Date | August 15, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 22 Issue: 4 |
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.