Medication Use for Childhood Pneumonia at a Children’s Hospital in Shanghai, China: Analysis of Pattern Mining Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pattern mining utilizes multiple algorithms to explore objective and sometimes unexpected patterns in real-world data. This technique could be applied to electronic medical record data mining; however, it first requires a careful clinical assessment and validation. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the use of pattern mining techniques on a large clinical dataset to detect treatment and medication use patterns for childhood pneumonia. METHODS: We applied 3 pattern mining algorithms to 680,138 medication administration records from 30,512 childhood inpatients with diagnosis of pneumonia during a 6-year period at a children's hospital in China. Patients' ages ranged from 0 to 17 years, where 37.53% (11,453/30,512) were 0 to 3 months old, 86.55% (26,408/30,512) were under 5 years, 60.37% (18,419/30,512) were male, and 60.10% (18,338/30,512) had a hospital stay of 9 to 15 days. We used the FP-Growth, PrefixSpan, and USpan pattern mining algorithms. The first 2 are more traditional methods of pattern mining and mine a complete set of frequent medication use patterns. PrefixSpan also incorporates an administration sequence. The newer USpan method considers medication utility, defined by the dose, frequency, and timing of use of the 652 individual medications in the dataset. Together, these 3 methods identified the top 10 patterns from 6 age groups, forming a total of 180 distinct medication combinations. These medications encompassed the top 40 (73.66%, 500,982/680,138) most frequently used medications. These patterns were then evaluated by subject matter experts to summarize 5 medication use and 2 treatment patterns. RESULTS: We identified 5 medication use patterns: (1) antiasthmatics and expectorants and corticosteroids, (2) antibiotics and (antiasthmatics or expectorants or corticosteroids), (3) third-generation cephalosporin antibiotics with (or followed by) traditional antibiotics, (4) antibiotics and (medications for enteritis or skin diseases), and (5) (antiasthmatics or expectorants or corticosteroids) and (medications for enteritis or skin diseases). We also identified 2 frequent treatment patterns: (1) 42.89% (291,701/680,138) of specific medication administration records were of intravenous therapy with antibiotics, diluents, and nutritional supplements and (2) 11.53% (78,390/680,138) were of various combinations of inhalation of antiasthmatics, expectorants, or corticosteroids. Fleiss kappa for the subject experts' evaluation was 0.693, indicating moderate agreement. CONCLUSIONS: Utilizing a pattern mining approach, we summarized 5 medication use patterns and 2 treatment patterns. These warrant further investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».