Locating Youth Exposed to Parental Justice Involvement in the Electronic Health Record: Development of a Natural Language Processing Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parental justice involvement (eg, prison, jail, parole, or probation) is an unfortunately common and disruptive household adversity for many US youths, disproportionately affecting families of color and rural families. Data on this adversity has not been captured routinely in pediatric health care settings, and if it is, it is not discrete nor able to be readily analyzed for purposes of research. OBJECTIVE: In this study, we outline our process training a state-of-the-art natural language processing model using unstructured clinician notes of one large pediatric health system to identify patients who have experienced a justice-involved parent. METHODS: Using the electronic health record database of a large Midwestern pediatric hospital-based institution from 2011-2019, we located clinician notes (of any type and written by any type of provider) that were likely to contain such evidence of family justice involvement via a justice-keyword search (eg, prison and jail). To train and validate the model, we used a labeled data set of 7500 clinician notes identifying whether the patient was ever exposed to parental justice involvement. We calculated the precision and recall of the model and compared those rates to the keyword search. RESULTS: The development of the machine learning model increased the precision (positive predictive value) of locating children affected by parental justice involvement in the electronic health record from 61% (a simple keyword search) to 92%. CONCLUSIONS: The use of machine learning may be a feasible approach to addressing the gaps in our understanding of the health and health services of underrepresented youth who encounter childhood adversities not routinely captured-particularly for children of justice-involved parents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».