Assessing the capture of sociodemographic information in electronic medical records to inform clinical decision making
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing need to document sociodemographic factors in electronic medical records to produce representative cohorts for medical research and to perform focused research for potentially vulnerable populations. The objective of this work was to assess the content of family physicians' electronic medical records and characterize the quality of the documentation of sociodemographic characteristics. Descriptive statistics were reported for each sociodemographic characteristic. The association between the completeness rates of the sociodemographic data and the various clinics, electronic medical record vendors, and physician characteristics was analyzed. Supervised machine learning models were used to determine the absence or presence of each characteristic for all adult patients over the age of 18 in the database. Documentation of marital status (51.0%) and occupation (47.2%) were significantly higher compared to the rest of the variables. Race (1.4%), sexual orientation (2.5%), and gender identity (0.8%) had the lowest documentation rates with a 97.5% missingness rate or higher. The correlation analysis for vendor type demonstrated that there was significant variation in the availability of marital and occupation information between vendors (χ2 > 6.0, P < 0.05). Variability in documentation between clinics indicated that the majority of characteristics exhibited high variation in completeness rates with the highest variation for occupation (median: 47.2, interquartile range: 60.6%) and marital status (median: 45.6, interquartile: 59.7%). Finally, physician sex, years since a physician graduated, and whether a physician was a foreign vs a Canadian medical graduate were significantly associated with documentation rates of place of birth, citizenship status, occupation, and education in the electronic medical records. Our findings suggest a crucial need to implement better documentation strategies for sociodemographic information in the healthcare setting. To improve completeness rates, healthcare systems should monitor, encourage, enforce, or incentivize sociodemographic data collection standards.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,035 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».