Estimating Morbidity Rates Based on Routine Electronic Health Records in Primary Care: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routinely recorded electronic health records (EHRs) from general practitioners (GPs) are increasingly available and provide valuable data for estimating incidence and prevalence rates of diseases in the population. This paper describes how we developed an algorithm to construct episodes of illness based on EHR data to calculate morbidity rates. OBJECTIVE: The goal of the research was to develop a simple and uniform algorithm to construct episodes of illness based on electronic health record data and develop a method to calculate morbidity rates based on these episodes of illness. METHODS: The algorithm was developed in discussion rounds with two expert groups and tested with data from the Netherlands Institute for Health Services Research Primary Care Database, which consisted of a representative sample of 219 general practices covering a total population of 867,140 listed patients in 2012. RESULTS: All 685 symptoms and diseases in the International Classification of Primary Care version 1 were categorized as acute symptoms and diseases, long-lasting reversible diseases, or chronic diseases. For the nonchronic diseases, a contact-free interval (the period in which it is likely that a patient will visit the GP again if a medical complaint persists) was defined. The constructed episode of illness starts with the date of diagnosis and ends at the time of the last encounter plus half of the duration of the contact-free interval. Chronic diseases were considered irreversible and for these diseases no contact-free interval was needed. CONCLUSIONS: An algorithm was developed to construct episodes of illness based on routinely recorded EHR data to estimate morbidity rates. The algorithm constitutes a simple and uniform way of using EHR data and can easily be applied in other registries.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».