Identifying Ectopic Pregnancy in a Large Integrated Health Care Delivery System: Algorithm Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surveillance of ectopic pregnancy (EP) using electronic databases is important. To our knowledge, no published study has assessed the validity of EP case ascertainment using electronic health records. OBJECTIVE: We aimed to assess the validity of an enhanced version of a previously validated algorithm, which used a combination of encounters with EP-related diagnostic/procedure codes and methotrexate injections. METHODS: Medical records of 500 women aged 15-44 years with membership at Kaiser Permanente Southern and Northern California between 2009 and 2018 and a potential EP were randomly selected for chart review, and true cases were identified. The enhanced algorithm included diagnostic/procedure codes from the International Classification of Diseases, Tenth Revision, used telephone appointment visits, and excluded cases with only abdominal EP diagnosis codes. The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and overall performance (Youden index and F-score) of the algorithm were evaluated and compared to the validated algorithm. RESULTS: There were 334 true positive and 166 true negative EP cases with available records. True positive and true negative EP cases did not differ significantly according to maternal age, race/ethnicity, and smoking status. EP cases with only one encounter and non-tubal EPs were more likely to be misclassified. The sensitivity, specificity, PPV, and NPV of the enhanced algorithm for EP were 97.6%, 84.9%, 92.9%, and 94.6%, respectively. The Youden index and F-score were 82.5% and 95.2%, respectively. The sensitivity and NPV were lower for the previously published algorithm at 94.3% and 88.1%, respectively. The sensitivity of surgical procedure codes from electronic chart abstraction to correctly identify surgical management was 91.9%. The overall accuracy, defined as the percentage of EP cases with correct management (surgical, medical, and unclassified) identified by electronic chart abstraction, was 92.3%. CONCLUSIONS: The performance of the enhanced algorithm for EP case ascertainment in integrated health care databases is adequate to allow for use in future epidemiological studies. Use of this algorithm will likely result in better capture of true EP cases than the previously validated algorithm.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».