屏幕:在家庭医疗保健中开发阿尔茨海默病和相关痴呆症风险识别模型
Maryam Zolnoori1, Yolanda Barrón2, Jiyoun Song3
1Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA; Center for Home Care Policy & Research, VNS Health, New York, NY, USA; School of Nursing, Columbia University, USA.
一种名为HomeADScreen的新模型,使用临床笔记和结构化数据在家庭医疗保健患者中识别阿尔茨海默病和相关痴呆症 (ADRD) 风险. 这种工具有助于早期检测和转诊进行神经学评估.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 神经学 神经学
背景情况:
- 超过50%的阿尔茨海默氏症和相关痴呆症 (ADRD) 患者仍未被诊断出来,特别是那些接受家庭医疗保健 (HHC) 患者.
- 早期和准确的ADRD诊断对于及时干预和管理至关重要.
研究的目的:
- 开发HomeADScreen,一个新的ADRD风险查模型.
- 整合结构化的HHC数据与从临床笔记中提取的信息,以提高ADRD风险预测.
主要方法:
- 利用自然语言处理 (Word2Vec,主题建模) 来从HHC临床笔记中提取ADRD风险因素.
- 开发了一个风险识别模型,将结果和评估信息集 (OASIS) 数据与提取的临床笔记特征结合起来.
- 在四个随访时间窗口中评估该模型,使用15,973名没有ADRD的HHC患者和8,901名ADRD的HHC患者的数据集.
主要成果:
- 性能最好的模型在四年风险预测中实现了0.76的曲线下面面积 (AUC).
- 优化切线实现了0.75的灵敏度和0.63.6的F1得分.
- 与仅使用OASIS数据相比,将临床笔记衍生因素纳入模型性能提高了高达60%.
结论:
- 主页ADScreen显示出在HHC环境中临床应用的巨大潜力.
- 该模型可以帮助临床医生识别需要进一步认知和神经评估的患者.
- 确定的关键风险因素包括听力障碍和日常功能受损,而非西班牙裔白人和没有以前的功能障碍与较低的风险有关.
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