Claude-skill-registry ehr-advantage-designer
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/ehr-advantage-designer" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-ehr-advantage-designer && rm -rf "$T"
manifest:
skills/data/ehr-advantage-designer/SKILL.mdsource content
EHR Advantage Designer Skill
目的
当社EHR-RWDの固有の強みを活用し、クレームDB研究では実現不可能な研究デザインを設計する。
当社EHR-RWDのデータ資産
利用可能データ
| データ種類 | 詳細 | 活用可能性 |
|---|---|---|
| 経過記録テキスト | 診療経過、医師所見、患者状態 | ○ |
| 臨床サマリー | 退院サマリー、紹介状 | ○ |
| 臨床検査値 | 血液検査、生化学等の数値データ | ○ |
| 処方・投薬 | 薬剤名、用量、期間 | ○ |
| 病名・診断 | ICD-10、病名マスタ | ○ |
| 基本属性 | 年齢、性別、入退院 | ○ |
利用不可データ
| データ種類 | 理由 |
|---|---|
| 画像データ | 連携なし |
| 部門システム | 連携なし |
| 他院データ | スコープ外 |
入力パラメータ
| パラメータ | 必須 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| RESEARCH_QUESTION | Yes | 研究課題 | DRd vs VRd effectiveness |
| DRUG | Yes | 対象薬剤 | daratumumab |
| INDICATION | Yes | 対象疾患 | multiple myeloma |
| OUTCOME_INTEREST | Yes | 関心アウトカム | PFS, safety, response |
| COMPARATOR | No | 比較対照 | VRd |
| SUBGROUPS | No | サブグループ | frail elderly |
EHR優位性活用フレームワーク
1. 経過記録テキスト活用
| 活用パターン | 具体例 | クレームDBとの差 |
|---|---|---|
| 症状抽出 | 疲労感、疼痛、食欲不振の経時変化 | クレーム: 不可 |
| 有害事象詳細 | Grade、発現時期、対応、転帰 | クレーム: コードのみ |
| 治療効果判定 | 医師による奏効評価記載 | クレーム: 不可 |
| 中止理由 | PD、毒性、患者希望の区別 | クレーム: 推定のみ |
| 併存疾患詳細 | 重症度、コントロール状況 | クレーム: 有無のみ |
| Performance Status | ECOG PS、ADL状況 | クレーム: 不可 |
2. 臨床サマリー活用
| 活用パターン | 具体例 | クレームDBとの差 |
|---|---|---|
| 診断根拠 | 確定診断の根拠、病期分類 | クレーム: コードのみ |
| 治療歴詳細 | 前治療レジメン、期間、効果 | クレーム: 薬剤のみ |
| 治療方針 | 選択理由、目標 | クレーム: 不可 |
| 予後因子 | ISS、細胞遺伝学、LDH等 | クレーム: 一部のみ |
| 患者背景詳細 | 社会的要因、希望 | クレーム: 不可 |
3. 検査値活用
| 活用パターン | 具体例 | クレームDBとの差 |
|---|---|---|
| ベースライン評価 | 腎機能(eGFR)、肝機能、骨髄機能 | クレーム: 不可 |
| 時系列モニタリング | M蛋白、FLC推移、LDH変動 | クレーム: 不可 |
| 安全性バイオマーカー | 好中球数、Hb、Plt推移 | クレーム: 不可 |
| 効果判定指標 | 血清学的奏効(CR/VGPR/PR) | クレーム: 不可 |
| リスク層別化 | β2MG、Alb、LDH組み合わせ | クレーム: 不可 |
| 閾値ベース分析 | eGFR<30, Hb<10等での層別 | クレーム: 不可 |
出力フォーマット
# EHR Advantage Study Design: {RESEARCH_QUESTION} ## 1. 研究概要 ### 研究課題 {RESEARCH_QUESTION} ### 対象 - 薬剤: {DRUG} - 疾患: {INDICATION} - 比較: {COMPARATOR} ## 2. EHR優位性活用設計 ### 2.1 経過記録テキストの活用 #### 抽出対象情報 | 情報 | 抽出方法 | 研究での用途 | クレームDB差別化 | |------|----------|-------------|-----------------| | [情報1] | キーワード/NLP | [用途] | クレーム: 不可→本研究: 可 | | [情報2] | 構造化抽出 | [用途] | クレーム: コードのみ→詳細評価可 | #### 具体的キーワード・パターン
症状関連
- 疲労: "倦怠感", "だるさ", "fatigue", "疲労感"
- 疼痛: "骨痛", "腰痛", "背部痛", "NRS[0-9]"
有害事象関連
- 感染: "発熱", "肺炎", "感染症", "抗菌薬"
- 血液毒性: "好中球減少", "貧血", "血小板減少"
効果判定関連
- 奏効: "CR", "VGPR", "PR", "SD", "PD", "奏効"
### 2.2 臨床サマリーの活用 #### 抽出対象情報 | 情報 | 抽出元セクション | 研究での用途 | |------|-----------------|-------------| | 診断詳細 | 主病名・診断根拠 | 適格性判定、病期分類 | | 前治療歴 | 既往歴・治療歴 | 治療ライン確認、曝露歴 | | 予後因子 | 検査所見・臨床所見 | リスク層別化 | ### 2.3 検査値の活用 #### ベースライン評価項目 | 検査項目 | 用途 | 閾値 | |----------|------|------| | eGFR | 腎機能層別化 | <30, 30-60, >60 | | LDH | 予後因子 | >ULN | | Alb | 予後因子(ISS) | <3.5 g/dL | | β2MG | 予後因子(ISS) | >3.5, >5.5 mg/L | | Hb | ベースライン貧血 | <10 g/dL | | ANC | ベースライン好中球 | <1500/μL | #### 時系列評価項目 | 検査項目 | 評価時点 | 用途 | |----------|----------|------| | M蛋白/FLC | 月次 | 奏効評価、PD判定 | | ANC | 各サイクル | 血液毒性モニタリング | | Hb | 各サイクル | 貧血モニタリング | | Plt | 各サイクル | 血小板減少モニタリング | | Cr/eGFR | 月次 | 腎機能モニタリング | ## 3. クレームDB差別化ポイント ### 本研究でのみ可能な解析 | 解析 | 理由 | インパクト | |------|------|-----------| | 検査値ベースの奏効評価 | M蛋白/FLC数値必要 | 高精度PFS | | Frailty詳細評価 | PS/ADL情報必要 | 真のfrail研究 | | Grade別AE評価 | 重症度情報必要 | 詳細安全性 | | 中止理由別解析 | 医師記載必要 | 適正使用評価 | ### クレームDB研究の限界(本研究で克服) | 限界 | 克服方法 | |------|---------| | アウトカム誤分類 | 検査値+経過記録で精密定義 | | 交絡因子不足 | ベースライン詳細評価 | | 効果判定不可 | 血清学的奏効評価 | | サブグループ精度 | 臨床詳細による層別化 | ## 4. 研究デザイン詳細 ### 4.1 対象集団定義
適格基準:
- [基準1]: [定義方法 - EHR活用]
- [基準2]: [定義方法 - EHR活用]
除外基準:
- [基準1]: [定義方法 - EHR活用]
### 4.2 曝露定義
曝露群: {DRUG}含有レジメン開始
- 定義: [処方記録 + 投与記録]
- Index date: [初回投与日]
比較群: {COMPARATOR}開始
- 定義: [同上]
- Index date: [同上]
### 4.3 アウトカム定義
主要アウトカム: [名称]
- 定義: [EHRデータを用いた定義]
- 判定基準: [具体的基準]
- データソース: 経過記録 + 検査値 + サマリー
副次アウトカム:
### 4.4 共変量
ベースライン共変量:
- 人口統計: 年齢、性別
- 疾患特性: ISS病期、細胞遺伝学リスク(サマリーから)
- 併存疾患: CCI、特定疾患有無
- PS/Frailty: ECOG PS(経過記録から)
- 検査値: eGFR、LDH、Alb、β2MG(検査値から)
- 前治療: ライン数、前治療レジメン(サマリー+処方から)
## 5. 技術的実装 ### データ抽出パイプライン
- 対象患者抽出(処方/病名)
- 経過記録テキスト抽出・NLP処理
- サマリー情報構造化
- 検査値時系列整理
- アウトカムイベント判定
- 解析データセット構築
### 品質管理 - バリデーション: [方法] - 欠測対応: [方針] - 感度分析: [計画] ## 6. 期待されるアドバンテージ | 観点 | クレームDB研究 | 本EHR-RWD研究 | 改善度 | |------|---------------|--------------|--------| | アウトカム精度 | 低〜中 | 高 | ++ | | 交絡調整 | 中 | 高 | + | | サブグループ精度 | 低 | 高 | ++ | | 臨床解釈可能性 | 低 | 高 | ++ |
注意事項
- データ品質の確認: 経過記録・サマリーの記載率・質を事前確認
- NLP精度の検証: テキスト抽出の精度検証をプロトコルに含める
- 欠測への対処: EHRでも欠測は生じるため、対処計画を立てる
- 施設バイアス: 記載習慣の施設差を考慮
- 倫理的配慮: テキストデータの匿名化・最小化原則を遵守