Using Natural Language Processing to identify text for qualitative research into the lived experience of people with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Medical records present a rich potential source of information on the lived experiences of people with dementia. These records are extensive and the work of extracting relevant data is labor‐intensive. We sought to determine whether we could use natural language processing (NLP) approaches to sift through medical records to prioritize an enriched subset of notes illuminating the lived experiences of people with dementia. Methods We identified an analytic cohort of adults aged ≥ 65 years from the Adult Changes in Thought (ACT) Study, a prospective cohort study of dementia in Seattle, WA. We collected a corpus of 254,532 notes from the electronic medical records (2003‐present) of these participants. The corpus included a range of clinical encounters from five years prior to dementia onset to most recent visit. We implemented an NLP algorithm, pytakes, which extracted concepts from notes in our corpus. The concepts were codes adapted from a prior qualitative study, which we further refined for this study. We used these concepts to curate smaller sub‐corpora for manual, qualitative review. Results Starting with 32 unique concepts, pytakes extracted over 1.7 million concepts. 178,042 notes (69.94% of the original corpus) had at least one associated concept. Preliminary review of notes extracted showed acceptable concurrence between the text retrieved and the target concepts. Leveraging the extracted concepts, we curated, then randomly sampled 500 notes for three sub‐corpora, each aimed at a different research question. The first investigates the topics and timings of patient‐ or caregiver‐initiated communications with the healthcare system. The second relates to caregiving needs and networks of people with dementia and how these shift over time. The third revolves around housing situations and transitions of people with dementia. Our qualitative team is examining these sub‐corpora to investigate the lived experience of people with dementia. Conclusions NLP tools may be a productive method for identifying materials suited to qualitative inquiry into the lives of people with dementia. This innovative approach can provide access to data that would otherwise be difficult to obtain, offering insight into the lived experiences, care needs, living situations, and social networks of people living with dementia.
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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 | 0,046 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».