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Enregistrement W3020046452 · doi:10.2196/17174

Evaluating the Representativeness of US Centricity Electronic Medical Records With Reports From the Centers for Disease Control and Prevention: Comparative Study on Office Visits and Cardiometabolic Conditions

2020· article· en· W3020046452 sur OpenAlexvenueno aff
Olga Montvida, John Dibato, Sanjoy K. Paul

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilTherapeutic Innovation AustraliaMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésGeneralizability theoryRepresentativeness heuristicMedicineAmbulatoryPopulationEpidemiologyMedical recordAmbulatory careHealth careEthnic groupEnvironmental healthFamily medicineMedical emergencySurgeryStatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic medical record (EMR)-based clinical and epidemiological research has dramatically increased over the last decade, although establishing the generalizability of such big databases for conducting epidemiological studies has been an ongoing challenge. To draw meaningful inferences from such studies, it is essential to fully understand the characteristics of the underlying population and potential biases in EMRs. OBJECTIVE: This study aimed to assess the generalizability and representativity of the widely used US Centricity Electronic Medical Record (CEMR), a primary and ambulatory care EMR for population health research, using data from the National Ambulatory Medical Care Surveys (NAMCS) and the National Health and Nutrition Examination Surveys (NHANES). METHODS: The number of office visits reported in the NAMCS, designed to meet the need for objective and reliable information about the provision and the use of ambulatory medical care services, was compared with similar data from the CEMR. The distribution of major cardiometabolic diseases in the NHANES, designed to assess the health and nutritional status of adults and children in the United States, was compared with similar data from the CEMR. RESULTS: Gender and ethnicity distributions were similar between the NAMCS and the CEMR. Younger patients (aged <15 years) were underrepresented in the CEMR compared with the NAMCS. The number of office visits per 100 persons per year was similar: 277.9 (95% CI 259.3-296.5) in the NAMCS and 284.6 (95% CI 284.4-284.7) in the CEMR. However, the number of visits for males was significantly higher in the CEMR (CEMR: 270.8 and NAMCS: 239.0). West and South regions were underrepresented and overrepresented, respectively, in the CEMR. The overall prevalence of diabetes along with age and gender distribution was similar in the CEMR and the NHANES: overall prevalence, 10.1% and 9.7%; male, 11.5% and 10.8%; female, 9.1% and 8.8%; age 20 to 40 years, 2.5% and 1.8%; and age 40 to 60 years, 9.4% and 11.1%, respectively. The prevalence of obesity was similar: 42.1% and 39.6%, with similar age and female distribution (41.5% and 41.1%) but different male distribution (42.7% and 37.9%). The overall prevalence of high cholesterol along with age and female distribution was similar in the CEMR and the NHANES: overall prevalence, 12.4% and 12.4%; and female, 14.8% and 13.2%, respectively. The overall prevalence of hypertension was significantly higher in the CEMR (33.5%) than in the NHANES (95% CI: 27.0%-31.0%). CONCLUSIONS: The distribution of major cardiometabolic diseases in the CEMR is comparable with the national survey results. The CEMR represents the general US population well in terms of office visits and major chronic conditions, whereas the potential subgroup differences in terms of age and gender distribution and prevalence may differ and, therefore, should be carefully taken care of in future studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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