Developing and implementing linked electronic medical record and administrative data in primary care practice for diabetes in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionUse of administrative health data and primary care electronic medical record data are both ubiquitous in Alberta, but linkage between them at patient level and implementation of the linked data into primary care practice are rare. This demonstration project sought to achieve this for a sample of patients with diabetes. Objectives and ApproachAcademic family physicians in the Department of Family Medicine at the University of Calgary who participate in the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) identified diabetes–related variables, either in their EMRs or in administrative data, that they wished to obtain in a linked dataset. Secure data linkage was obtained through Alberta Health Services (the provincial health authority) following transmission of patient mapping files direct from the clinics. The de-identified, linked, patient data was then transferred to CPCSSN-Alberta data managers for processing and displayed to users through an interactive Diabetes Dashboard. Results2598 patients with diabetes were identified using a validated CPCSSN case definition from 47 family physicians in three clinics. CPCSSN EMR data included primary care encounters, date of diagnosis, deprivation index, BMI, blood pressure, comorbidity, diabetes medications prescribed, risk factors, etc. Administrative data included laboratory results (HbA1c, fasting blood glucose, cholesterol, triglycerides, creatinine), medication dispensed, emergency room visits, inpatient admissions and costs. Integrated, interactive provider reports were created and sent to participating physicians. The reports presented the information about diabetes patients at individual provider level, bench-marked at clinic, primary care network and provincial levels. Follow-up with providers led to further dashboard development . We propose to scale up implementation of the integrated diabetes database and dashboard to include all 23,000 CPCSSN-identified diabetes patients in Alberta. Conclusion/ImplicationsIntegration of EMR and administrative data and its application to clinical care, panel management, and quality improvement in primary care, as well as to surveillance and research, was feasible and acceptable to the family physicians participating in this project.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».