为美国退伍军人事务部开发和验证肺功能测试数据提取工具电子健康记录电子健康记录

科学领域:

• 肺部医学 肺部医学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 退伍军人事务 (VA) 电子健康记录 (EHR) 中的肺功能测试 (PFT) 数据记录不一致.
• 在非结构化和半结构化笔记中存在变性,阻碍了数据提取.
• 需要对PFT的标准化提取,比如阻碍和严重程度等.

研究的目的:

• 开发和验证一个特定于医院的代码,用于提取支气管扩展前PFT测量.
• 量化呼吸道阻塞 (FEV1:FVC比率) 和严重程度 (预测FEV1的百分比).
• 为了解决VA EHR中的数据提取挑战.

主要方法:

• 开发了一个医院特定的文字处理管道.
• 该管道应用于来自12个VA设施 (2018-2022) 的PFT数据.
• 通过对100个随机选择的PFT报告进行专家审查来验证准确性.

主要成果:

• 管道提取了24,860个FEV1:FVC比率和23,729个FEV1值.
• 70.7%的PFT显示出空气流阻塞 (FEV1:FVC < 0.7).
• 35.6%的人有严重或非常严重的阻塞 (预测FEV1<50%);编码实现了99%的阻塞存在的准确性和96%的严重性.

结论:

• 开发的医院特定代码有效地从EHR中提取了PFT的关键措施.
• 这种方法在识别和量化空气流阻塞方面具有很高的准确性.
• 这种方法可以提高PFT数据的一致性和可靠性,用于VA系统内的临床研究和护理.