P614 A strategy to solve complexity of physician diagnosis using a mixture of Patient Reports and Provider Reports: A Case Study of Crohn’s Disease Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The IBD Plexus® Registry, established by the US Crohn’s & Colitis Foundation, combines patient and provider reported survey data collected from doctors’ visits and historical data in electronic medical record (EMR) systems. This multi-resource dataset presents data discrepancies in assessing phenotypes of Crohn’s disease (CD). The aim of this analysis is to describe a strategic process to solve data challenges related to CD phenotype definitions based on the IBD Plexus data. Methods This cross-sectional, multicenter, US based study used data from 11/2016 to 06/2020 from the IBD Plexus® Sparc program to assess demographics, symptoms and treatments among CD patients. Data discrepancies between CD phenotype status reported and as described in historical EMRs were identified. Physicians may use the Montreal classification with/without the Paris modification for phenotype evaluation. To resolve this discrepancy, we explored and evaluated several study phenotype definitions: 1) using phenotypes at visits, the registry suggested method; 2) using phenotype and history of fistula/abscess or stricture in EMR; and 3) using definition 2 without anal stricture. The implementation included two steps: 1) severe conditions (penetrating, stricturing or both) were considered irreversible and defined using the data at any time before 30 days after the registry consent date; 2) the inflammatory condition was positive in the absence of any other reported severe condition during the entire study period. Results The frequency results by phenotypes show small differences across definitions (Figure 1). The discrepancy in frequency by definition1 demonstrated the phenotypes recorded at visits contradicted phenotypes in the EMR. For instance, 0.1%-3.2% or 0.1–0.7% of CD inflammatory patients had subtypes of stricture and subtypes of fistula/abscess, respectively. About 0.5% of CD stricturing patients had intra-abdominal abscess or other fistula (Figure 2). Among CD penetrating patients, 32.0% had history of ileal stricture (Figure 3). Including EMR phenotype variables in definition 2, all discrepancies were resolved. With verification, anal strictures are due to perianal disease which should not be used in the stricturing definition; therefore, the anal stricture was exempt from definition 3. All subtype phenotypes showed 0% discrepancy with study phenotype. A small percentage of positive anal stricture patients was allowed in definition 3. Figure 1. Figure 2. Figure 3. Figure 4. Conclusion When handling the mixture of patient reported and provider-reported data, data discrepancies have many causes. Clarifying the clinical rationale is a key process to resolve discrepancies and accurately define measures of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».