在大型综合医疗保健系统中识别胎儿和新生儿的血液溶解性疾病

科学领域:

• 围产儿医学 围产儿医学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 流行病学 流行病学

背景情况:

• 胎儿和新生儿血液溶解性疾病 (HDFN) 对怀孕构成重大风险.
• 准确识别HDFN病例对于有效的管理和研究至关重要.
• 电子健康记录 (EHR) 提供了丰富的数据来源,用于识别高强度FN怀孕.

研究的目的:

• 开发和验证一种病例确定方法,以使用EHR数据识别HDFN怀孕.
• 从结构化和非结构化EHR数据中评估各种HDFN特定指标的实用性.
• 评估一个大型医疗保健系统内高频率的HDFN及其指标的频率.

主要方法:

• 在南加利福尼亚州凯泽永久医院对孕妇患者 (2008-2022) 的回顾性队列研究.
• 从结构化 (代码,实验室,药物) 和非结构化 (通过NLP进行临床注释) EHR数据中提取HDFN指标.
• 对病例确认进行图表审查和裁决,不包括由于ABO配免疫而导致的HDFN.

主要成果:

• 在464,711例怀孕中,136例是确诊的HDFN病例.
• 指标频率差异很大,从0.02% (婴儿IVIG) 到34.53% (婴儿黄/光疗).
• 具体的指标组合,包括母体抗体测试,HDFN诊断和婴儿黄,实现了100%的病例识别.

结论:

• 一种基于EHR的新方法通过结合多个指标,有效地识别HDFN怀孕.
• 仅靠传统的指标是不够的,强调需要改进HDFN编码实践.
• 这种经过验证的方法可以支持未来对HDFN的药物流行病学研究.