Text mining of outpatient narrative notes to predict the risk of psychiatric hospitalization
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this paper is to investigate whether text mining of the outpatient narrative notes for patients with severe and persistent mental illness (SPMI) can strengthen the predictions concerning the probability of an upcoming hospital readmission. A five-year study of all clinical notes for SPMI patients at the outpatient clinic of a tertiary hospital was conducted. The clinical notes were studied using ensemble classification i.e., entity recognition. Confounding variables pertaining to the patient's health status were extracted by text mining. A mixed effects logistic regression model was used for estimating the re-hospitalization risk during a clinic visit. The factors included frequency and continuity of outpatient visits, alterations in medication prescriptions, the usage of long-acting anti-psychotic injections (LAIs), the presence or absence of a legal compulsory treatment order (CTO) and the hospitalizations. The appearance of certain words in the outpatient clinical notes has a statistically significant impact on the risk of an upcoming hospitalization. This study also reconfirms that the risk of a re-hospitalization of an SPMI patient is reduced by the presence of a CTO and the utilization of LAIs, whereas it is increased by the patient dropping out of outpatient care. Our findings pertaining to the risk of re-hospitalization could facilitate preventive interventions for SPMI patients with higher risk.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».