开发基于五步电子医疗记录的算法,以识别怀孕期间阿片类药物使用障碍患者
Kimberly Fryer1, Chinyere N Reid1, Chaitanya Chaphalkar1
1University of South Florida, Tampa, Florida.
这项研究开发了一种算法,使用电子病历 (EMR) 数据在孕妇中识别阿片类药物使用障碍 (OUD). 该算法实现了76.6%的积极预测值,改善了对高危人群的护理.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 产科和妇科 产科和妇科
- 成 药物 药物 药物 药物
背景情况:
- 阿片类药物使用障碍 (OUD) 在怀孕期间存在重大风险.
- 在孕妇中准确识别OUD对于及时干预和改善结果至关重要.
- 电子医疗记录 (EMR) 为识别OUD提供了一个潜在的数据源.
研究的目的:
- 开发和验证一种算法,用于识别孕妇患者的OUD.
- 利用EMR数据进行高效和准确的OUD病例发现.
- 加强对OUD孕妇的临床护理和有针对性的干预措施.
主要方法:
- 基于EMR数据开发了一个使用五个组件的算法.
- 通过图表审查验证了算法,并建立了OUD的诊断标准.
- 评估了算法及其组件的正预测值 (PPV).
主要成果:
- 该算法识别了334个图表,其中256个是OUD确诊病例.
- 在OUD识别方面获得了76.6%的整体PPV.
- 对于单个成分的高PPV,包括门诊药物清单的100%准确性.
结论:
- 使用EMR数据的多方面的算法可以有效地识别患有OUD的孕妇.
- 开发的算法显示了改善OUD检测和促进及时患者护理的前景.
- 这种方法支持针对有OUD风险的孕妇进行有针对性的干预.
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