Mål Elektroniska patientjournaler (EHR) kan möjliggöra generering av stora kohorter av individer med givna sjukdomar för klinisk och genomisk forskning. En hastighetsbegränsande steg är utvecklingen av elektroniska fenotyp val algoritmer för att hitta sådana kohorter. I denna studie utvärderades möjligheten att överföra en publicerad fenotypalgoritm för att identifiera reumatoid artrit (RA) patienter från EHR-journaler vid tre institutioner med olika EHR-system. Material och metoder Läkare granskade diagram från tre institutioner för att identifiera patienter med RA. Varje institution sammanställde attribut från olika källor i EHR, inklusive kodifierade data och kliniska berättelser, som söktes med hjälp av ett av två system för behandling av naturligt språk (NLP). Den publicerade modellens prestanda jämfördes med lokalt omtränade modeller. Resultat Att tillämpa den tidigare publicerade modellen från Partners Healthcare på dataset från Northwestern och Vanderbilt universitet visade sig området under mottagarens karakteristiska kurva vara 92 % för Northwestern och 95 % för Vanderbilt, jämfört med 97 % för Partners. Omskolning av modellen förbättrade den genomsnittliga känsligheten med en specificitet på 97% till 72% från de ursprungliga 65%. Både de ursprungliga logistiska regressionsmodellerna och de lokalt omtränade modellerna var överlägsna de enkla tröskelvärdena för faktureringskoder. Diskussion Dessa resultat visar att en tidigare publicerad algoritm för RA är portabel till två externa sjukhus med olika EHR-system, olika NLP-system och olika NLP-vokabulärer. Omskolning algoritmen ökade främst känsligheten på varje plats. Slutsats Elektroniska fenotyp algoritmer gör det möjligt att snabbt identifiera fallpopulationer på flera platser med lite omskolning. EHR, elektronisk hälsojournal; NLP, behandling av naturligt språk; RegEx, reguljära uttryck; UMLS, enhetligt medicinskt språksystem.
För AD-phenotyp algoritm, antog vi metoder som liknar dem som används för att utveckla fenotyp algoritmer för RA [10], REF.
Portability of an algorithm to identify rheumatoid arthritis in electronic health records
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}