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코호트 만들기

이 장에서는 시각적 cohort builder를 사용해 Parthenon에서 완전한 cohort definition을 만드는 과정을 안내합니다. Builder는 JSON이나 SQL을 직접 작성하지 않고 CIRCE cohort expression을 구성할 수 있는 구조화된 form-driven interface를 제공합니다. OMOP cohort 개념이 처음이라면 먼저 5장 --- Cohort Expressions를 읽으세요.

새 cohort definition 만들기​

  1. 상단 내비게이션에서 Cohorts로 이동합니다.
  2. New Cohort Definition을 클릭합니다.
  3. Name을 입력하고(예: "T2DM New Users --- Metformin") 선택적으로 Description을 입력합니다.
  4. Cohort builder가 cohort expression의 각 부분에 해당하는 접을 수 있는 섹션과 함께 열립니다.

Builder는 다음 섹션으로 구성되며, 각 섹션은 접을 수 있는 패널로 표시됩니다:

섹션아이콘목적
Primary CriteriaTargetIndex event 정의
Inclusion RulesFilter자격 기준 추가
End StrategyClockCohort exit 구성
Demographic FiltersUsers나이, 성별, 인종, 민족
Censoring CriteriaShield관찰을 종료하는 이벤트
Genomic CriteriaDNA분자 biomarker 필터
Imaging CriteriaScanDICOM imaging 기반 필터
SettingsSettingsQualified/expression limits, collapse

탭 1: Index Event (Primary Criteria)​

Index event 탭에서는 환자가 cohort에 들어갈 자격을 갖추게 하는 임상 이벤트를 정의합니다. 이는 cohort design에서 가장 중요한 결정입니다.

Primary event 추가​

  1. Primary Criteria 섹션을 확장합니다(기본으로 열려 있음).
  2. Add Primary Event를 클릭해 domain criterion을 추가합니다.
  3. Domain selector에서 Domain을 선택합니다:
    • Condition Occurrence
    • Drug Exposure
    • Procedure Occurrence
    • Measurement
    • Observation
    • Visit Occurrence
    • Death
  4. 기존 concept set을 선택하거나 inline으로 새로 만들어 Concept Set을 연결합니다.

Domain-specific filter 구성​

각 domain은 고유한 filter option을 제공합니다:

모든 domain:

  • First occurrence only: 환자별로 시간상 가장 이른 qualifying event로 제한합니다. New-user/incident cohort design에 필수적입니다.
  • Date range: 특정 calendar window로 event를 제한합니다. Enrollment period가 있는 연구에 유용합니다.
  • Age at event: event 시점 환자 나이에 대한 numeric range filter입니다.

Measurement-specific:

  • Value as number: numeric threshold를 적용합니다(예: HbA1c >= 7.0). Operators: >, >=, <, <=, =, between.
  • Value as concept: result concept로 필터링합니다(예: "Positive", "Abnormal").
  • Unit: 특정 unit을 가진 measurement로 제한합니다.

Visit-specific:

  • Visit type: event가 특정 visit context에서 발생하도록 요구합니다(inpatient, outpatient, ED, long-term care).

Observation window 설정​

Primary event criteria 아래에서 필요한 continuous observation을 구성합니다:

  • Prior days: index date 이전 최소 continuous observation 일수입니다. 예: 충분한 lookback을 위한 365일.
  • Post days: index date 이후 최소 continuous observation 일수입니다. 예: 최소 follow-up 요구 사항이 없으면 0.
Observation window는 cohort size에 영향을 줍니다

긴 observation window(예: prior 730 days)를 요구하면 환자가 전체 기간 동안 끊김 없는 enrollment를 가져야 하므로 cohort size가 크게 줄어듭니다. Annual enrollment가 있는 claims database에서는 365일만으로도 상당한 attrition이 발생할 수 있습니다. 긴 window를 설정하기 전에 데이터 소스의 enrollment pattern을 확인하세요.

탭 2: Inclusion Rules​

Inclusion rule은 index date를 기준으로 추가 임상 이벤트를 요구하거나 금지해 cohort를 정제합니다. 각 rule은 이름을 가지며 attrition report의 행으로 표시되므로 어떤 기준이 가장 큰 환자 손실을 일으키는지 쉽게 이해할 수 있습니다.

Inclusion rule 추가​

  1. Inclusion Rules 섹션을 확장합니다.
  2. + Add Inclusion Rule을 클릭합니다.
  3. 설명적인 Rule Name을 입력합니다. 예: "Has prior T2DM diagnosis", "No prior insulin use". 이 이름은 attrition report에 표시되므로 명확해야 합니다.
  4. Group Logic을 설정합니다:
    • ALL: 이 rule의 모든 criterion을 충족해야 합니다.
    • ANY: 최소 하나의 criterion을 충족해야 합니다.
    • AT_MOST_0: 어떤 criterion도 충족하면 안 됩니다(exclusion logic).

Rule에 criteria 추가​

Rule 안의 각 criterion에 대해:

  1. Add Criteria를 클릭합니다.
  2. Domain을 선택합니다(Condition, Drug, Procedure, Measurement 등).
  3. Concept Set을 연결합니다.
  4. Temporal Window를 구성합니다. 이는 index date 기준 상대 일수입니다:
    • 방향이 있는 Start 및 End days(index 이전 = negative coefficient, 이후 = positive).
    • 예: Start = 365 days before, End = 1 day before는 window [-365, -1]을 의미합니다.
  5. Occurrence Count를 설정합니다:
    • At least N (type 2): 예: "at least 1 diagnosis".
    • Exactly N (type 0): 예: washout을 위한 "exactly 0 prior exposures".
    • At most N (type 1): 예: "at most 2 prior visits".

Criteria group 중첩​

복잡한 logic의 경우 rule 안에 group을 중첩할 수 있습니다. 기존 group 안에서 Add Group을 클릭해 자체 ALL/ANY/AT_MOST_0 logic을 가진 sub-group을 만드세요. 다음과 같은 expression을 만들 수 있습니다:

"Has at least 1 T2DM diagnosis in the prior year AND (has HbA1c >= 7 OR has fasting glucose >= 126 mg/dL)"

흔한 inclusion rule pattern​

PatternRule NameConfiguration
Prior diagnosis"Has prior T2DM"T2DM set의 ConditionOccurrence 최소 1개, [-365, -1]
New user washout"No prior metformin"Metformin set의 DrugExposure 정확히 0개, [-365, -1]
Minimum follow-up"365 days follow-up"Index 이후 observation 최소 365일
Age restriction"Adults only"Demographic filter: index 시 age >= 18
Exclude outcome history"No prior MI"Group type AT_MOST_0: MI set의 ConditionOccurrence, [-9999, -1]
Require lab value"Has baseline HbA1c"HbA1c set의 Measurement 최소 1개와 값, [-180, 0]
Inpatient only"Inpatient setting"Inpatient type의 VisitOccurrence 최소 1개, [0, 0]
Attrition을 위한 rule ordering

Inclusion rule을 덜 제한적인 것에서 더 제한적인 순서로 배치하세요. 이렇게 하면 가장 큰 감소가 뒤쪽에 나타나는 attrition waterfall이 만들어져 어떤 기준이 가장 제한적인지 식별하기 쉽습니다. 90%의 환자를 제거하는 rule이 처음에 있으면 이후 rule은 오해를 부를 만큼 작은 감소로 보입니다.

탭 3: Cohort Exit​

Cohort exit strategy는 각 환자의 cohort membership period가 언제 끝나는지 결정합니다. 이는 results table에 기록되는 cohort_end_date에 직접 영향을 줍니다.

Exit strategy options​

  1. End of continuous observation (기본값)

    • 환자는 continuous observation period가 끝날 때까지 cohort에 남습니다. 예: 보험 탈퇴, health system 이탈, database coverage 종료.
    • Pharmacoepidemiological study에서 가장 흔한 선택입니다.

  2. Fixed duration after index

    • Index date 이후 고정 일수를 설정합니다.
    • Anchor를 선택합니다: StartDate(index date) 또는 EndDate(index event 종료).
    • 예: 90-day outcome window를 위해 drug dispensing start 후 90일.

  3. Drug era end

    • Drug concept set을 선택하고 다음을 구성합니다:
      • Gap days: consecutive exposure 사이에 허용되는 최대 gap입니다. 이 gap을 넘으면 era가 끝난 것으로 간주합니다(예: refill gap을 수용하기 위한 30일).
      • Offset: era end date 이후 추가할 일수입니다(예: discontinuation 직후 event를 포착하기 위한 30일).
    • Cohort membership이 active therapy와 일치해야 하는 treatment cohort에 이상적입니다.
Builder에는 event-based exit가 없습니다

CIRCE specification은 event-based exit(cohort가 특정 clinical event 발생 시 종료)를 지원하지만, Parthenon은 현재 별도 event-based exit panel 대신 censoring criteria로 exit를 구현합니다. Death 또는 competing risk 같은 event에는 censoring criteria를 추가하세요.

추가 구성 섹션​

Demographic Filters​

Demographic Filters 섹션을 확장해 patient-level constraint를 추가합니다:

  • Age: index date의 numeric range(예: 18 to 89).
  • Gender: Male, Female 또는 둘 다 선택.
  • Race: 하나 이상의 OMOP race concept 선택.
  • Ethnicity: 하나 이상의 OMOP ethnicity concept 선택.

이 필터들은 inclusion rule과 독립적으로 적용되며 attrition waterfall에는 나타나지 않습니다.

Censoring Criteria​

Censoring Criteria 섹션을 확장해 continuous observation이 끝나지 않았더라도 환자의 cohort observation을 종료하는 event를 정의합니다:

  • Death, transplant, treatment switch 같은 event에 대해 domain criteria(primary criteria와 같은 interface)를 추가합니다.
  • 환자는 어떤 censoring event든 첫 발생 시점에 censor됩니다.

Settings (Limits and Collapse)​

Settings 섹션을 확장해 다음을 구성합니다:

  • Qualified Limit: First(환자별 가장 이른 qualifying event만) 또는 All(모든 qualifying event). 기본값: First.
  • Expression Limit: First(inclusion rule을 통과한 첫 event 유지) 또는 All. 기본값: First.
  • Collapse Settings: configurable EraPad(days 단위 gap)으로 era collapse를 활성화합니다. 활성화되면 EraPad일보다 짧게 떨어진 인접 cohort entry period가 하나의 continuous period로 병합됩니다.

Genomic Criteria Panel (Phase 15)​

Genomic Criteria 섹션은 cohort definition에 molecular biomarker filter를 추가할 수 있게 합니다. 이는 precision medicine research를 위해 standard CIRCE format을 확장합니다.

사용 가능한 criterion type:

  • Gene mutation: 특정 gene variant를 요구하거나 제외합니다(예: EGFR L858R).
  • Tumor mutational burden (TMB): megabase당 mutation 수 threshold.
  • Microsatellite instability (MSI): status filter(MSS, MSI-L, MSI-H).
  • Gene fusion: 특정 fusion event를 요구합니다(예: ALK-EML4).
  • Pathogenicity: ClinVar classification filter.

각 criterion은 inclusion mode와 exclusion mode 사이에서 전환할 수 있습니다.

Imaging Criteria Panel (Phase 16)​

Imaging Criteria 섹션은 cohort definition에 DICOM imaging 기반 filter를 추가합니다. 이는 oncology, radiology, multi-modal research study에 특히 유용합니다.

사용 가능한 criterion type:

  • Modality: imaging modality로 필터링합니다(CT, MRI, PET, X-Ray, Ultrasound).
  • Anatomy: 검사된 body part로 필터링합니다.
  • Quantitative: radiomics feature에 대한 threshold입니다(예: tumor volume > 2 cm).
  • AI classification: 최소 confidence를 가진 특정 AI model classification을 요구합니다.
  • Dose: 최대 radiation dose constraint.
Imaging data requirements

Imaging criteria는 DICOM metadata가 CDM extension table에 로드되어 있어야 합니다. 데이터 소스에 imaging data가 없으면 이러한 criteria는 환자 0명과 매칭됩니다. Imaging data pipeline은 Admin > Imaging Sources에서 구성합니다.

Population Analytics 탭 (Phase 16)​

Cohort를 정의하고 데이터 소스에 대해 생성한 뒤 Population Analytics 탭은 생성된 cohort에 대한 aggregate statistics를 제공합니다:

  • 나이 및 성별 분포.
  • Observation period coverage.
  • Geographic distribution(사용 가능한 경우).
  • Calendar time에 따른 cohort entry temporal trends.

이 탭은 읽기 전용이며 가장 최근 generation result를 반영합니다. 분석으로 진행하기 전에 cohort composition이 기대와 맞는지 빠르게 검증하는 데 도움이 됩니다.

저장과 versioning​

Save를 클릭해 cohort definition을 저장합니다. 주요 동작:

  • Definition은 cohort_definitions table의 expression_json column에 CIRCE JSON으로 저장됩니다.
  • 저장할 때마다 version number가 증가합니다.
  • Definition 자체에는 patient data가 없습니다. 순수한 specification입니다. Patient data는 generation 중에만 생성됩니다.
  • 저장된 definition은 public(모든 사용자에게 visible)으로 만들거나 private로 유지할 수 있습니다.
Naming conventions

Cohort definition에는 일관된 naming convention을 사용하세요. 권장 형식:

[Phenotype] --- [Design variant] --- [Version]

예:

  • GI Hemorrhage --- Inpatient only --- v2
  • T2DM New Users --- 365d washout --- v1
  • NSCLC EGFR+ --- First-line --- v3

이렇게 하면 attrition report, study reference, publication을 특정 definition까지 추적하기 쉬워집니다.

생성된 cohort를 수정하지 마세요

Cohort가 생성되어 downstream analysis에 사용된 뒤 definition을 수정하고 다시 생성하면 이를 참조하는 모든 analysis result가 무효화됩니다. 대신 definition을 clone하고 새 version을 만드세요.