Identification of Patients With Congestive Heart Failure From the Electronic Health Records of Two Hospitals: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congestive heart failure (CHF) is a common cause of hospital admissions. Medical records contain valuable information about CHF, but manual chart review is time-consuming. Claims databases (using International Classification of Diseases [ICD] codes) provide a scalable alternative but are less accurate. Automated analysis of medical records through natural language processing (NLP) enables more efficient adjudication but has not yet been validated across multiple sites. OBJECTIVE: We seek to accurately classify the diagnosis of CHF based on structured and unstructured data from each patient, including medications, ICD codes, and information extracted through NLP of notes left by providers, by comparing the effectiveness of several machine learning models. METHODS: We developed an NLP model to identify CHF from medical records using electronic health records (EHRs) from two hospitals (Mass General Hospital and Beth Israel Deaconess Medical Center; from 2010 to 2023), with 2800 clinical visit notes from 1821 patients. We trained and compared the performance of logistic regression, random forests, and RoBERTa models. We measured model performance using area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) and area under the precision-recall curve (AUPRC). These models were also externally validated by training the data on one hospital sample and testing on the other, and an overall estimated error was calculated using a completely random sample from both hospitals. RESULTS: The average age of the patients was 66.7 (SD 17.2) years; 978 (54.3%) out of 1821 patients were female. The logistic regression model achieved the best performance using a combination of ICD codes, medications, and notes, with an AUROC of 0.968 (95% CI 0.940-0.982) and an AUPRC of 0.921 (95% CI 0.835-0.969). The models that only used ICD codes or medications had lower performance. The estimated overall error rate in a random EHR sample was 1.6%. The model also showed high external validity from training on Mass General Hospital data and testing on Beth Israel Deaconess Medical Center data (AUROC 0.927, 95% CI 0.908-0.944) and vice versa (AUROC 0.968, 95% CI 0.957-0.976). CONCLUSIONS: The proposed EHR-based phenotyping model for CHF achieved excellent performance, external validity, and generalization across two institutions. The model enables multiple downstream uses, paving the way for large-scale studies of CHF treatment effectiveness, comorbidities, outcomes, and mechanisms.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».