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Enregistrement W3137113787 · doi:10.2196/22296

Electronic Health Records–Based Cardio-Oncology Registry for Care Gap Identification and Pragmatic Research: Procedure and Observational Study

2021· article· en· W3137113787 sur OpenAlexvenueno aff
Alvin Chandra, Steven Philips, Ambarish Pandey, Mujeeb Basit, Vaishnavi Kannan, Evan J Sara, Sandeep R. Das, Simon J. Craddock Lee, Barbara Haley, DuWayne L. Willett, Vlad G. Zaha

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureInternal medicineCardiomyopathyPopulationObservational studyCardiologyMedical recordIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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