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Updated: Sep 10, 2025

Implementation of a Real-Time Psychosis Risk Detection and Alerting System Based on Electronic Health Records using CogStack
Published on: May 15, 2020
Resultados engañosos en el trastorno de estrés postraumático Modelos predictivos utilizando datos de registros
Thomas M Crow1, Eric Lin2,3, Kelly L Harper1,4
1Behavioral Science Division, National Center for Posttraumatic Stress Disorder, VA Boston Healthcare System, 150 S Huntington Ave, 13B, Boston, MA, 02130, United States, 1 6172329500.
Los datos del registro electrónico de salud (EHR) para predecir el trastorno de estrés postraumático (TEPT) muestran un rendimiento inflado. Los modelos que utilizan datos de EHR para el diagnóstico de TEPT pueden sobrestimar la precisión debido a los patrones de uso de la atención médica.
Área de la Ciencia:
- Psiquiatría computacional
- Informática de la salud
- Aprendizaje automático en la salud
Sus antecedentes:
- Los registros electrónicos de salud (EHR) se utilizan cada vez más para el modelado predictivo del trastorno de estrés postraumático (TEPT).
- Los datos del EHR pueden contener sesgos, incluida la clasificación errónea del diagnóstico y la utilización diferencial de la atención médica.
- La precisión de la predicción del TEPT basado en EHR frente a los criterios de diagnóstico rigurosos no se entiende bien.
Objetivo del estudio:
- Comparar el rendimiento del modelo predictivo para el diagnóstico basado en EHR frente a la entrevista semiestructurada basada en PTSD.
- Cuantificar las discrepancias en el rendimiento del modelo.
- Investigar los mecanismos que impulsan las diferencias de rendimiento.
Principales métodos:
- Modelos de aprendizaje automático comparados (red elástica, bosque aleatorio, XGBoost) que predicen el TEPT a partir de datos de EHR frente a la Entrevista Clínica Estructurada para DSM-5 (SCID-5) en 1343 veteranos estadounidenses.
- Utilizó un esquema de validación cruzada anidado.
- Los modelos utilizaron 29 variables de recuento de visitas de EHR y 8 variables demográficas.
Principales resultados:
- El diagnóstico de TEPT basado en EHR mostró una concordancia del 73,3% con SCID-5, con un 17,8% de falsos negativos y un 8,9% de falsos positivos.
- Los modelos que predijeron el TEPT basado en EHR alcanzaron un alto rendimiento (AUC .85.9; MCC .58.69).
- Los modelos que predijeron el TEPT basado en SCID-5 tuvieron un rendimiento moderado (AUC .71.76; MCC .24.28), influenciado por la frecuencia de las visitas a la atención médica.
Conclusiones:
- Los modelos predictivos para el TEPT que utilizan solo datos de EHR muestran métricas de rendimiento infladas en comparación con los que utilizan entrevistas clínicas estructuradas.
- Las discrepancias de rendimiento se derivan de las relaciones circulares entre el uso de la atención médica y los diagnósticos basados en el DSE.
- Los diagnósticos basados en EHR pueden no ser un sustituto suficiente para los verdaderos criterios de TEPT; se recomienda precaución al interpretar modelos predictivos basados solo en EHR.
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