Association rule mining to identify potential under-coding of conditions in the problem list in primary care electronic medical records
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe problem list of a patient’s primary care electronic medical record (EMR) generally reflects their important medical conditions. We will use association rule mining to assess between-provider and between-clinic variation in the coding of select conditions in the EMR problem list, in order to identify possible under-coding outliers.
 Objectives and ApproachEMR data from participating clinics in the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) will be used, with a focus on three commonly-occurring conditions (hypertension, diabetes, and depression). Association rule mining will be used to develop association rules between these conditions and other clinical information available in the EMR, such as other diagnoses in the problem list, billing codes, medications, and laboratory results (e.g., a rule of “diabetic medication→diabetes” indicates that patients prescribed a diabetic medication are likely to have diabetes in the problem list). Under-coding outliers at the provider and clinic levels will be identified by comparing rule enforcement.
 ResultsResults from this work in progress will be presented at the conference. An estimated 270 clinics, 1340 providers, and 1.8 million patients will be included from the CPCSSN database. Rule ‘confidence’ will be used to identify outliers; the confidence of a rule X→Y is the proportion of individuals with X who also have Y (Pr(Y|X)). For example, we may find that on average 80% of patients prescribed a diabetic medication will also have a diagnosis of diabetes in the problem list (average confidence of 80%), but an outlier clinic may have a confidence of 40%; this low rule confidence may indicate under-coding of diabetes in the problem list. Confounding by patient demographics (e.g., age, sex, urban/rural) will be assessed and adjusted for, if necessary.
 Conclusion/ImplicationsThis work examines a novel method to identify potential under-coding in the EMR problem list. Providers/clinics could use this information to update patients’ problem list or inform quality improvement interventions. Researchers using primary care EMR data need to be aware of potential under-coding and take steps to mitigate the effects.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».