Natural language processing methods for assessing social determinants of health in the electronic health records: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, social determinants of health have increasingly been discovered to have a significant impact on an extensive range of mental and physical health outcomes. The wide adoption of electronic health records has made it possible for the development of automated techniques to conduct studies on the effects of such factors on health. With the recent advancements in machine learning, it has become the key technology for extracting patient-level social and behavioral factors from electronic health records. However, the current state-of-the-art machine learning techniques used to extract social and behavioral factors have yet to be deciphered and compared. This narrative review aimed at evaluating advancements in machine learning technology used in the literature over the past decade for the extraction of social determinants of health factors from electronic health records data to gain a better understanding of how and when to leverage them. This was conducted by analyzing the social determinants of health categories, evaluating the relationship between these characteristics and patient health outcomes, reviewing documentation practices of the characteristics in electronic health records, summarizing and comparing current machine learning techniques in the field as well as assessing their limitation, and suggesting some future directions of study. Leveraging machine learning can overcome challenges faced with parsing unstructured clinical data, ease the extraction of relevant concepts in medical text, and aid in studying the health risks caused by social behavior. Despite current knowledge of the significant impact of social and behavioral factors on health, they are rarely documented and investigated in healthcare systems. Understanding current state-of-the-art machine learning technology to support the identification of social determinants of health in a clinical setting can influence clinical decision-making to provide better overall patient wellness with the ultimate goal of producing health equity.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».