在Epic Cosmos中应用数字质量测量用于癌症诊断

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 错过和延迟的癌症诊断代表着一个重要的,往往是可以预防的公共卫生问题.
• 此前,在两个卫生系统中,已经建立了用于肺癌紧急呈现 (EP) 的验证数字质量测量 (dQM).
• 在不同患者群体中评估癌症诊断质量的必要性至关重要.

研究的目的:

• 将经过验证的肺癌EP dQM应用于一个大型的国家电子健康记录 (EHR) 数据库.
• 调查肺癌EP dQM与患者社会人口统计因素之间的关联.
• 评估dQM作为癌症诊断差异指标的有用性.

主要方法:

• 定义为紧急遭遇,随后在30天内进行新的肺癌诊断的dQM,应用于已删除的Epic Cosmos EHR数据库.
• 该数据库包括大约1.84亿美国患者.
• 统计分析检查了dQM和社会人口统计学变量之间的关系.

主要成果:

• 整体肺癌EP率为19.6%.
• 较高的EP率与黑人种族相比,与白人种族有显著的关联 (24%与19%,P<.001).
• 额外的EP风险因素包括年轻的年龄,更高的社会脆弱性,低收入的邮政编码和自我报告的交通困难.

结论:

• 肺癌EP dQM在全国范围内成功实施,使用了美国最大的EHR数据库.
• 在癌症诊断过程中,dQM作为一种潜在的标记,用于识别癌症诊断过程中的社会人口统计漏洞.
• 调查结果强调需要有针对性的干预措施来解决及时诊断肺癌的差异.