The Development of the Military Service Identification Tool: Identifying Military Veterans in a Clinical Research Database Using Natural Language Processing and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health care records (EHRs) are a rich source of health-related information, with potential for secondary research use. In the United Kingdom, there is no national marker for identifying those who have previously served in the Armed Forces, making analysis of the health and well-being of veterans using EHRs difficult. OBJECTIVE: This study aimed to develop a tool to identify veterans from free-text clinical documents recorded in a psychiatric EHR database. METHODS: Veterans were manually identified using the South London and Maudsley (SLaM) Biomedical Research Centre Clinical Record Interactive Search-a database holding secondary mental health care electronic records for the SLaM National Health Service Foundation Trust. An iterative approach was taken; first, a structured query language (SQL) method was developed, which was then refined using natural language processing and machine learning to create the Military Service Identification Tool (MSIT) to identify if a patient was a civilian or veteran. Performance, defined as correct classification of veterans compared with incorrect classification, was measured using positive predictive value, negative predictive value, sensitivity, F1 score, and accuracy (otherwise termed Youden Index). RESULTS: A gold standard dataset of 6672 free-text clinical documents was manually annotated by human coders. Of these documents, 66.00% (4470/6672) were then used to train the SQL and MSIT approaches and 34.00% (2202/6672) were used for testing the approaches. To develop the MSIT, an iterative 2-stage approach was undertaken. In the first stage, an SQL method was developed to identify veterans using a keyword rule-based approach. This approach obtained an accuracy of 0.93 in correctly predicting civilians and veterans, a positive predictive value of 0.81, a sensitivity of 0.75, and a negative predictive value of 0.95. This method informed the second stage, which was the development of the MSIT using machine learning, which, when tested, obtained an accuracy of 0.97, a positive predictive value of 0.90, a sensitivity of 0.91, and a negative predictive value of 0.98. CONCLUSIONS: The MSIT has the potential to be used in identifying veterans in the United Kingdom from free-text clinical documents, providing new and unique insights into the health and well-being of this population and their use of mental health care services.
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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».