Bakgrund Elektroniska journaler (EMR) revolutionerar hälsorelaterad forskning. En nyckelfråga för studiekvaliteten är korrekt identifiering av patienter med intressetillstånd. Information i EMR kan skrivas in som strukturerade koder eller ostrukturerad fritext. De flesta forskningsstudier har endast använt kodade delar av EMR för falldetektering, vilket kan vara partiska resultat, missfall och minska studiekvaliteten. I denna granskning undersöks om införandet av information från text i falldetekteringsalgoritmer kan förbättra forskningens kvalitet. Metoder En systematisk sökning returnerade 9659 papper, varav 67 rapporterade om utvinning av information från fri text av EMRs med det angivna syftet att upptäcka fall av ett namngivet kliniskt tillstånd. Metoder för att extrahera information från text och den tekniska noggrannheten hos falldetekteringsalgoritmer granskades. Resultat Studier använde främst amerikanska sjukhusbaserade EMR, och extraherade information från text för 41 villkor med hjälp av sökordssökningar, regelbaserade algoritmer och maskininlärningsmetoder. Det fanns ingen tydlig skillnad i falldetekteringsalgoritmnoggrannhet mellan regelbaserade och maskininlärningsmetoder för extraktion. Inbegripet information från text resulterade i en signifikant förbättring av algoritmkänsligheten och arean under mottagarens funktionsegenskaper jämfört med enbart koder (mediankänslighet 78 % (koderna 0-text) jämfört med 62 % (koder), P 1⁄4.03; medianarea under mottagarens funktionsegenskaper 95 % (koderna 0-text) jämfört med 88 % (koder), P 1⁄4.025). Slutsatser Text i EMRs är tillgänglig, särskilt med öppen källkod information extraktion algoritmer, och avsevärt förbättrar falldetektering i kombination med koder. Det behövs mer harmonisering av rapporteringen inom EMR-studier, särskilt standardiserad rapportering av algoritmnoggrannhetsmått som positivt prediktivt värde (precision) och känslighet (återkallande).
Ford m.fl. REF rapporterade att information som hämtats från text i EMR förbättrar falldetekteringen när den kombineras med korrekt kodning.
Extracting information from the text of electronic medical records to improve case detection: a systematic review
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}