Developing a Computational Phenotype of the Fourth Universal Definition of Myocardial Infarction for Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The fourth universal definition of myocardial infarction (MI) introduced the differentiation of acute myocardial injury from MI. In this study, we developed a computational phenotype for distinct identification of acute myocardial injury and MI within electronic medical records (EMRs). Methods: Two cohorts were used from a Calgary-wide EMR system: a chart review of 3042 randomly selected inpatients from Dec 2014 to Jun 2015; and 11,685 episodes of care that included cardiac catheterization from Jan 2013 to Apr 2017. Electrocardiogram (ECG) reports were processed using natural language processing and combined with high-sensitivity troponin lab results to classify patients as having an acute myocardial injury, MI, or neither. Results: For patients with an MI diagnosis, only 64.0% (65.7%) in the catheterized cohorts (chart review cohort) had two troponin measurements within 6 h of each other. For patients with two troponin measurements within 6 h; of those with an MI diagnosis, our phenotype classified 25.2% (31.3%) with an acute myocardial injury and 62.2% (55.2%) with an MI in the catheterized cohort (chart review cohort); and of those without an MI diagnosis, our phenotype classified 12.9% (12.4%) with an acute myocardial injury and 10.0% (13.1%) with an MI in the catheterized cohort (chart review cohort). Conclusions: Patients with two troponin measurements within 6 h, identified by our phenotype as having either an acute myocardial injury or MI, will at least meet the diagnostic criteria for an acute myocardial injury (barring lab errors) and indicate many previously uncaptured cases. Myocardial infarctions are harder to be certain of because ECG report findings might be superseded by evidence not included in our phenotype, or due to errors with the natural language processing.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».