开发和验证病例查找算法,以识别退伍军人卫生管理局的胰腺癌
Catherine Mezzacappa1, Navid Rahimi Larki1, Melissa Skanderson2
1Section of Digestive Diseases, Department of Internal Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT, 06520, USA.
Digestive diseases and sciences
|March 7, 2024
概括
一个新的算法有效地识别使用电子健康记录 (EHR) 的胰腺管道腺癌 (PDAC) 患者. 这种工具具有很高的准确性,使得未来对这种罕见的癌症进行重要的研究成为可能.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 胰腺管腺癌 (PDAC) 由于诊断迟到,预后不好.
- 电子健康记录 (EHR) 为研究PDAC等罕见疾病提供了潜力.
- 目前缺乏用于在美国电子健康记录中识别PDAC的验证算法.
研究的目的:
- 在退伍军人卫生管理局 (VHA) EHR数据中开发和验证用于识别PDAC患者的算法.
- 在大型健康记录系统中提高PDAC病例确诊的准确性.
主要方法:
- 两种算法是使用VHA EHR 2002-2023年的数据开发出来的.
- 标准包括VA国家癌症登记处的诊断,住院患者或瘤门诊患者的接触.
- 胃肠病学家的专家审查判断了算法验证的PDAC状态,计算了积极和消极的预测值.
主要成果:
- 需要≥1个标准的算法确定了25533名患者,具有83.0%的积极预测值 (PPV).
- 需要≥2个标准的算法识别了13,693名患者,95.2%的PPV.
- 对于PDAC的负预测值 (NPV) 是100%.
结论:
- 使用可访问的EHR数据元素的算法准确地识别了PDAC患者.
- 这种验证的算法有望促进未来对PDAC的流行病学研究.
- 开发的算法显示了高的PPV和NPV,解决了PDAC研究中的关键需求.
