Targeted Development and Validation of Clinical Prediction Models in Secondary Care Settings: Opportunities and Challenges for Electronic Health Record Data
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Before deploying a clinical prediction model (CPM) in clinical practice, its performance needs to be demonstrated in the population of intended use. This is also called "targeted validation." Many CPMs developed in tertiary settings may be most useful in secondary care, where the patient case mix is broad and practitioners need to triage patients efficiently. However, since structured or rich datasets of sufficient quality from secondary to assess the performance of a CPM are scarce, a validation gap exists that hampers the implementation of CPMs in secondary care settings. In this viewpoint, we highlight the importance of targeted validation and the use of CPMs in secondary care settings and discuss the potential and challenges of using electronic health record (EHR) data to overcome the existing validation gap. The introduction of software applications for text mining of EHRs allows the generation of structured "big" datasets, but the imperfection of EHRs as a research database requires careful validation of data quality. When using EHR data for the development and validation of CPMs, in addition to widely accepted checklists, we propose considering three additional practical steps: (1) involve a local EHR expert (clinician or nurse) in the data extraction process, (2) perform validity checks on the generated datasets, and (3) provide metadata on how variables were constructed from EHRs. These steps help to generate EHR datasets that are statistically powerful, of sufficient quality and replicable, and enable targeted development and validation of CPMs in secondary care settings. This approach can fill a major gap in prediction modeling research and appropriately advance CPMs into clinical practice.
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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 | 0,304 | 0,559 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».