Performance of a Computational Phenotyping Algorithm for Sarcoidosis Using Diagnostic Codes in Electronic Medical Records: Case Validation Study From 2 Veterans Affairs Medical Centers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic medical records (EMRs) offer the promise of computationally identifying sarcoidosis cases. However, the accuracy of identifying these cases in the EMR is unknown. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the statistical performance of using the International Classification of Diseases (ICD) diagnostic codes to identify patients with sarcoidosis in the EMR. METHODS: We used the ICD diagnostic codes to identify sarcoidosis cases by searching the EMRs of the San Francisco and Palo Alto Veterans Affairs medical centers and randomly selecting 200 patients. To improve the diagnostic accuracy of the computational algorithm in cases where histopathological data are unavailable, we developed an index of suspicion to identify cases with a high index of suspicion for sarcoidosis (confirmed and probable) based on clinical and radiographic features alone using the American Thoracic Society practice guideline. Through medical record review, we determined the positive predictive value (PPV) of diagnosing sarcoidosis by two computational methods: using ICD codes alone and using ICD codes plus the high index of suspicion. RESULTS: Among the 200 patients, 158 (79%) had a high index of suspicion for sarcoidosis. Of these 158 patients, 142 (89.9%) had documentation of nonnecrotizing granuloma, confirming biopsy-proven sarcoidosis. The PPV of using ICD codes alone was 79% (95% CI 78.6%-80.5%) for identifying sarcoidosis cases and 71% (95% CI 64.7%-77.3%) for identifying histopathologically confirmed sarcoidosis in the EMRs. The inclusion of the generated high index of suspicion to identify confirmed sarcoidosis cases increased the PPV significantly to 100% (95% CI 96.5%-100%). Histopathology documentation alone was 90% sensitive compared with high index of suspicion. CONCLUSIONS: ICD codes are reasonable classifiers for identifying sarcoidosis cases within EMRs with a PPV of 79%. Using a computational algorithm to capture index of suspicion data elements could significantly improve the case-identification accuracy.
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 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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».