Identifying Transportation Needs in Ophthalmology Clinic Notes Using Natural Language Processing: Retrospective, Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transportation insecurity is a known barrier to accessing eye care and is associated with poorer visual outcomes for patients. However, its mention is seldom captured in structured data fields in electronic health records, limiting efforts to identify and support affected patients. Free-text clinical documentation may more efficiently capture information on transportation-related challenges than structured data. Objective: In this study, we aimed to identify mention of transportation insecurity in free-text ophthalmology clinic notes using natural language processing (NLP). Methods: In this retrospective, cross-sectional study, we examined ophthalmology clinic notes of adult patients with an encounter at a tertiary academic eye center from 2016 to 2023. Demographic information and free text from clinical notes were extracted from electronic health records and deidentified for analysis. Free text was used to develop a rule-based NLP algorithm to identify transportation insecurity. The NLP algorithm was trained and validated using a gold-standard expert review, and precision, recall, and F1-scores were used to evaluate the algorithm's performance. Logistic regression evaluated associations between demographics and transportation insecurity. Results: A total of 1,801,572 clinical notes of 118,518 unique patients were examined, and the NLP algorithm identified 726 (0.6%) patients with transportation insecurity. The algorithm's precision, recall, and F1-score were 0.860, 0.960, and 0.778, respectively, indicating high agreement with the gold-standard expert review. Patients with identified transportation insecurity were more likely to be older (OR 3.01, 95% CI 2.38-3.78 for those aged ≥80 vs 18-60 y) and less likely to identify as Asian (OR 0.04, 95% CI 0-0.18 for Asian patients vs White patients). There was no difference by sex (OR 1.13, 95% CI 0.97-1.31) or between the Black and White races (OR 0.98, 95% CI 0.79-1.22). Conclusions: NLP has the potential to identify patients experiencing transportation insecurity from ophthalmology clinic notes, which may help to facilitate referrals to transportation resources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».