Pan-Canadian Respiratory Standards Initiative for Electronic Health Records (PRESTINE): Validation of a Severe Asthma Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integration of knowledge translation tools into electronic medical records (EMRs) may facilitate evidence-based clinical care and improve patient outcomes. Objective: To determine the accuracy of an electronic algorithm to identify severe asthma (SA) patients in an EMR using Pan-Canadian Respiratory Standards Initiative for Electronic Health Records (PRESTINE) data elements. Methods: An electronic algorithm was programmed based on the Canadian Thoracic Society (CTS)’s definition of SA (Can J Respir Crit Care Sleep Med 2017) and applied to 150 patient charts from a tertiary care electronic asthma EMR. Clinical experts blinded to the algorithm result also classified each chart as SA or “else” (e.g. suspected or non-severe asthma, or COPD). Accuracy of the algorithm was assessed by % agreement and Cohen’s kappa statistic. Results: Nine charts were excluded because medications documented as free text could not be read by the algorithm. Of 141 patients (age 49.7 ± 23.7 years [mean ± SD]; 68% female; 13% pediatric), 20 charts were classified as SA, and 116 charts were classified as “else” by both the algorithm and clinicians (96.5% agreement; Cohen’s kappa=0.87 (95% CI: 0.78-1.04)). Five discordant charts were determined to be clinician error. The algorithm was correct; 3 met criteria for SA. Conclusion: The SA algorithm accurately identified SA patients according to the CTS definition, using PRESTINE asthma EMR elements. Use of free text for critical information limits the accuracy of the algorithm and should be discouraged. Next steps are to program decision support prompts and evaluate the impact of the algorithm on patient care and outcomes.
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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 | 0,071 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».