Electronic Health Records–Based Cardio-Oncology Registry for Care Gap Identification and Pragmatic Research: Procedure and Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professional society guidelines are emerging for cardiovascular care in cancer patients. However, it is not yet clear how effectively the cancer survivor population is screened and treated for cardiomyopathy in contemporary clinical practice. As electronic health records (EHRs) are now widely used in clinical practice, we tested the hypothesis that an EHR-based cardio-oncology registry can address these questions. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop an EHR-based pragmatic cardio-oncology registry and, as proof of principle, to investigate care gaps in the cardiovascular care of cancer patients. METHODS: We generated a programmatically deidentified, real-time EHR-based cardio-oncology registry from all patients in our institutional Cancer Population Registry (N=8275, 2011-2017). We investigated: (1) left ventricular ejection fraction (LVEF) assessment before and after treatment with potentially cardiotoxic agents; and (2) guideline-directed medical therapy (GDMT) for left ventricular dysfunction (LVD), defined as LVEF<50%, and symptomatic heart failure with reduced LVEF (HFrEF), defined as LVEF<50% and Problem List documentation of systolic congestive heart failure or dilated cardiomyopathy. RESULTS: Rapid development of an EHR-based cardio-oncology registry was feasible. Identification of tests and outcomes was similar using the EHR-based cardio-oncology registry and manual chart abstraction (100% sensitivity and 83% specificity for LVD). LVEF was documented prior to initiation of cancer therapy in 19.8% of patients. Prevalence of postchemotherapy LVD and HFrEF was relatively low (9.4% and 2.5%, respectively). Among patients with postchemotherapy LVD or HFrEF, those referred to cardiology had a significantly higher prescription rate of a GDMT. CONCLUSIONS: EHR data can efficiently populate a real-time, pragmatic cardio-oncology registry as a byproduct of clinical care for health care delivery investigations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».