Feasibility of Using Electronic Health Records for Cascade Monitoring and Cost Estimates in Implementation Science Studies in the Adolescent Trials Network for HIV/AIDS Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most difficult areas in the fight against HIV/AIDS is reaching out to youth aged 13 to 24 years. The proportion of youth living with HIV/AIDS on antiretroviral therapy (ART) and who are virally undetectable is low, highlighting significant challenges for reaching the Joint United Nations Program on HIV targets. OBJECTIVE: This study aimed to assess the feasibility of obtaining key clinical indicators and monitoring treatment, viral suppression, and retention components of the youth HIV treatment cascade in Adolescent Trials Network for HIV/AIDS Interventions clinics using electronic health record (EHR) downloads and to provide baseline characteristics for the study participants. METHODS: EHR data were systematically obtained from multiple clinical sites and used to meaningfully capture clinical characteristics, initiation of antiretrovirals, and retention in care, which are part of the Centers for Disease Control and Prevention's 4 continuum of care measures. In addition, this study used standard cost values attached to Current Procedural Terminology codes to estimate the cost per visit. RESULTS: Only 2 of the 4 Centers for Disease Control and Prevention treatment cascade measures were assessed using routine EHR data. EHR data are not adequate for monitoring HIV testing or linkage to care because denominator data are not available. However, the data work well for measuring ART initiation and adequately for retention in care. The sites were broadly able to provide information for the required data. However, in most cases, these data are insufficient for identifying patterns of missed appointments because such misses are not captured in the EHR system. Sites with good access to data management resources can operate more efficiently for cascade monitoring study purposes. CONCLUSIONS: Data other than EHRs are needed to measure HIV testing and linkage to youth care. EHR data are useful for measuring ART initiation and work moderately well for measuring retention in care. Site data management resources should be part of the selection process when looking for site partners for clinical studies that plan to use EHR data. Study planners should determine the feasibility of additional funding for organizations in need of additional information technology or data management resources.
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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 | 0,356 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».