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Enregistrement W4415825247 · doi:10.2196/70603

Identifying Terminologies Used Prior to the Onset of Interstitial Lung Disease in Patients With Lung Cancer: Descriptive Analysis of Electronic Medical Record Data

2025· article· en· W4415825247 sur OpenAlexvenueno aff
Masami Mukai, Hiroki Adachi, Tomohiro Yamaguchi, Reiko Tanabe, Yasuo Sugitani, Yoshimasa Hanada, Noriaki Nakajima, Naoki Mihara

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterstitial lung diseaseMedical recordLung cancerLungDiseaseElectronic medical recordDescriptive statisticsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The growing importance of real-world data (RWD) as a source of evidence for drug effects has led to increased interest in clinical research utilizing secondary use data from electronic medical record systems. Although immune checkpoint inhibitors and targeted therapies have advanced lung cancer treatment, managing complications such as interstitial lung disease (ILD) remains challenging. Early detection and prevention of ILD are crucial for improving patient prognosis and quality of life; however, predictive biomarkers have yet to be established. Therefore, methods to identify ILD risk factors and enable early detection using RWD are needed. Objective: This exploratory study aimed to identify associated factors and prodromal symptoms of ILD onset using clinical data stored in a hospital information system. Methods: Clinical data of patients diagnosed with stage IV lung cancer between November 2011 and December 2018 were extracted from the hospital information system of the National Cancer Center Hospital in Japan. A total of 3 patient groups were defined: the ILD Set, based on laboratory test results and radiological records; the ILD-GC Set, which added glucocorticoid treatment to the ILD Set; and the No ILD Set, for patients without ILD. The primary endpoint was the frequency of Japanese words extracted from electronic medical records, specifically from notes in the Problem-Oriented System/Subjective, Objective, Assessment and Plan format. Noun frequencies were compared between the ILD or ILD-GC Sets and the No ILD Set. Free-text data were processed using morphological analysis, and terms were categorized using the Patient Disease Expression Dictionary or the World Health Organization Drug Dictionary. Key terms were extracted from physician and nurse records based on the descending order of ranking differences to identify associated factors and prodromal symptoms. Results: The analysis included 674 cases (105 in the ILD Set [including 12 in the ILD-GC Set] and 569 in the No ILD Set). Baseline characteristics showed no apparent differences across groups. In the 30 days prior to ILD onset, notable differences in word frequencies per 1000 notes between the ILD-GC Set and No ILD Set were observed in the following term categories: respiratory symptoms (eg, breathlessness, shortness of breath, oxygen), ranging from 170.59 to 46.51; pain or analgesics (eg, Lyrica [pregabalin], soreness, precordial pain, opioids), ranging from 462.88 to 45.16; and appetite-related terms (eg, inappetence, food intake, queasiness, Novamin [prochlorperazine]), ranging from 102.23 to 51.90. Conclusions: Terms related to respiratory symptoms, pain or analgesics, and appetite were identified as associated factors for ILD onset in patients with stage IV lung cancer using RWD from acute care institutions for malignant tumors. These findings may support the early detection of ILD and underscore the potential of RWD to generate real-world evidence that informs drug discovery and pharmaceutical development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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