DeSC

SRWS-PSGで、DeSCの処理コードを共有するためのレポジトリです。マスタ以外のデータや処理済のファイルはこのレポジトリ外で管理してください（.gitignoreで指定）。

DeSC-Nalmefene 解析コード

概要

このリポジトリは、DeSCデータベースを用いたアルコール依存症患者に対する飲酒量低減治療の現況・早期介入としての意義・転帰に関する観察研究のための解析コードを提供します。

研究目的

1. 飲酒量低減治療を受けている患者のベースライン特性を明らかにする
2. 飲酒量低減治療が行われる医療機関の特徴を把握する
3. 飲酒量低減治療がアルコール依存症への早期介入に寄与しているかを評価する
4. 治療開始前後の肝機能・生活習慣・飲酒行動等の転帰を3群（飲酒量低減目標治療群、断酒目標治療群、治療目標不明群）で比較する

注意

Clineを使うことを前提に、メモリーバンクを設定しています https://docs.cline.bot/improving-your-prompting-skills/custom-instructions-library/cline-memory-bank

マスターデータについて

master/フォルダには、分析や処理に必要なマスターデータと関連ドキュメントが格納されています。 master\optimized_database_schema.json　が最重要なデータベースのスキーマです。

データベース設計資料

• data定義書_table定義書.xlsx - テーブル構造と各フィールドの定義情報
• er_figure.md - Mermaid形式のER図（関係図）
• ER図.pdf - PDFフォーマットのER図
• healthcare-database-flowchart.svg - svgフォーマットのER図

被保険者台帳を中心として以下のテーブル群が関連付けられています：

• 組織・所属期間
• 健診・問診データ
• kencomテーブル群（登録、利用機能、歩活参加、記事閲覧など）
• ライフログテーブル群（歩数、血圧、体重、血糖など）
• アンケートテーブル群（質問、選択肢、回答）
• レセプトテーブル群（基本情報、医療機関、傷病、医薬品、診療行為）

マスターデータファイル

ほとんどのファイルは.feather形式で保存されています（高速なデータ読み込みが可能なフォーマット）。

医療行為関連

• m_med_treat_all.feather - 医科診療行為マスター
• m_med_treat_all_unique.csv - 医科診療行為マスター（重複なし、CSV形式）
• m_dental_treat_all.feather - 歯科診療行為マスター
• m_spec_equip_all.feather - 特定器材マスター

医薬品関連

• m_drug_main.feather - 医薬品メインマスター
• m_drug_ingredient.feather - 医薬品成分マスター
• m_drug_rece_all.feather - レセプト医薬品マスター
• m_drug_who_atc.feather - WHO ATCコードマスター
• m_drug_ephmra_atc.feather - EphMRA ATCコードマスター
• m_dispense_all.feather - 調剤マスター

疾病・診断関連

• m_disease.feather - 疾病マスター
• m_icd10.feather - ICD-10コードマスター

医療機関関連

• m_hco_med.feather - 医療機関マスター
• m_hco_xref_specialty.feather - 医療機関×診療科クロスリファレンス

アンケート関連

• m_survey_question.feather - アンケート質問マスター
• merged_m_survey_choice.feather - アンケート選択肢マスター（マージ済）

バージョン管理

• m_version.feather - マスターバージョン管理
• m_version_drug.feather - 医薬品マスターバージョン管理

解析コードのディレクトリ構造

DeSC-Nalmefene/
├── data/
│   ├── raw/          # 生データへのリンク（バージョン管理外）
│   ├── interim/      # 中間処理データ
│   └── processed/    # 解析用データセット
├── scripts/
│   ├── preprocessing/
│   │   ├── python/   # Python前処理スクリプト
│   │   └── r/        # R前処理スクリプト
│   ├── analysis/     # 解析スクリプト
│   ├── helpers/      # ユーティリティ関数
│   └── validation/   # データ検証関数
├── outputs/
│   ├── logs/         # 処理ログ
│   ├── reports/      # 生成されたレポート
│   ├── figures/      # 生成された図
│   └── tables/       # 生成された表
└── README.md         # プロジェクト概要

環境設定手順

このプロジェクトでは、データファイルをリポジトリ外部に保存しています。以下の手順で環境を設定できます。

Clineを使った簡単セットアップ

1. リポジトリをクローンした後、VSCodeでプロジェクトを開きます。

2. Cline拡張機能がインストールされていることを確認します。

3. Clineに以下のように入力するだけで初期設定が完了します：

   このレポジトリの初期設定をして
   

4. Clineが以下の作業を自動的に行います：

   • .env.exampleから.envファイルを作成
   • 必要なPythonパッケージのインストール
   • データディレクトリと出力ディレクトリの設定確認

手動での設定

自分で設定する場合は、以下の手順に従ってください：

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/SRWS-PSG/DeSC-Nalmefene.git
   cd DeSC-Nalmefene

2. 必要なパッケージをインストールする

   pip install -r requirements.txt

3. 環境変数ファイルを設定する

   • .env.example ファイルをコピーして .env ファイルを作成

   copy .env.example .env  # Windowsの場合
   # または
   cp .env.example .env    # Linux/Macの場合

   • .env ファイルを編集し、実際のデータディレクトリと出力ディレクトリを設定

   # 例：
   DATA_ROOT_DIR=D:\\DeSC_data  # 実際のデータディレクトリパスに置き換え
   OUTPUT_DIR=D:\\DeSC_output   # 実際の出力ディレクトリパスに置き換え
   

4. 出力ディレクトリが存在しない場合は作成

   mkdir -p data/{raw,interim,processed}
   mkdir -p outputs/{logs,reports,figures,tables}

前提条件

Python環境

• Python 3.9以上
• 必要なパッケージ:
  • polars
  • pyarrow
  • psutil
  • tqdm

R環境

• R 4.0.0以上
• 必要なパッケージ:
  • dplyr
  • tidyr
  • arrow
  • gtsummary
  • flextable
  • officer
  • mice
  • epiR

解析コードの使用方法

1. データ前処理

Python前処理スクリプトを実行して、DeSCデータベースから中間データを作成します:

python scripts/preprocessing/python/process_desc_data.py

次に、R前処理スクリプトを実行して、解析用データセットを作成します:

Rscript scripts/preprocessing/r/create_analysis_datasets.R

2. 解析の実行

R Markdownを使用して解析レポートを生成します:

Rscript -e "rmarkdown::render('scripts/analysis/analysis_main.Rmd', output_dir = 'outputs/reports')"

または、個別の解析スクリプトを実行します:

Rscript scripts/analysis/table1_generator.R

出力ファイル

• outputs/tables/table1.html: ベースライン特性比較表（HTML形式）
• outputs/tables/table1.docx: ベースライン特性比較表（Word形式）
• outputs/reports/analysis_main.html: 解析レポート

注意事項

• データディレクトリには、masterフォルダと同様のデータファイルが必要です
• .env ファイルはバージョン管理対象外のため、各自の環境に合わせて設定してください
• 大規模データの処理には十分なディスク容量とメモリが必要です
• 実際のDeSCデータは、セキュリティ上の理由からリポジトリには含まれていません。
• データへのアクセスには適切な権限が必要です。

既存コードの修正方法

既存のPythonスクリプトでconfig.jsonを直接読み込んでいる場合、以下のように修正してください：

# 変更前
with open('config.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)

# 変更後
from data_definition_processing.config_loader import load_config
config = load_config()

トラブルシューティング

• 環境変数が読み込まれない場合は、.env ファイルの形式を確認してください
• データディレクトリにアクセスできない場合は、パスが正しいか確認してください
• 出力ディレクトリに書き込めない場合は、権限を確認してください

開発者

• Devin

ライセンス

このプロジェクトは非公開です。無断での使用・配布は禁止されています。