Comparative study of disease categories: EHR interrogation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Although the advancement of electronic health records (EHRs) utilization in clinical research may allow for feasibility studies, and identify patients who are eligible for enrollment in clinical trials, it is a complex process to conduct clinical and translational research studies by merging data from different EMRs. Barriers and challenges such as data interoperability, lack of Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) compliant platforms for data integration, and the lack of real efforts to resolve these issues make it harder to conduct these studies. However, it is imperative to note that leveraging EHRs to counterbalance these challenges is an area of intense interest and data sharing from hospitals may enable clinical research with large samples for a moderate or large effect size. To inform this issue, we worked across urban hospitals with data extracted from different systems, for patients diagnosed with diabetes and myocardial infarction, in the year 2013.Methods: Using ICD 9 codes for diabetes (25,000) and myocardial infarction (41,000), data were extracted from urban hospitals. The data were then cleaned, merged using common fields, and analyzed. It is important to note that ICD 9 was used instead of ICD 10 because one of the hospitals had an already existing dataset extracted from EHR using ICD 9. In addition, the hospital with the ICD 9 dataset provided the original data with the needed variables prior to the grant application that made this project possible.Results: The result showed that patients discharged in 2013 from the selected urban hospitals with MI, were 3.8 times more likely to die while in admission and 4.2 times in MI+DM patients. However, race and gender were not significant in the adjusted model. Variables that impacted this critical result were age of the patients, followed by low density lipoprotein, systolic blood pressure and body mass index.Conclusions: Comparative studies for preliminary studies through EHR interrogation is the future. This project has confirmed that similar studies should be encouraged and may lead to preventive health education that may ultimately prevent higher mortality rate in certain population. This project is a proof of concept of how data from different EHR platforms can be used to conduct a comparative study by a direct hospitals EHR interrogation, without additional time needed in bedside data collection or purchase of already collected datasets.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».