开发和验证一种算法,以便在电子健康记录中更好地识别具有遗传出血障碍的孕妇
Ming Y Lim1, Vasee Sivaloganathan2, George M Rodgers1
1Division of Hematology and Hematologic Malignancies, Department of Internal Medicine, University of Utah, United States of America.
Thrombosis research
|January 9, 2025
概括
这项研究开发了一种算法,使用电子健康记录 (EHR) 准确识别具有遗传性出血障碍 (IBD) 的孕妇. 经过验证的算法显著提高了鉴定准确性,有助于更好的患者护理和IBD的研究.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 遗传学和基因组学 遗传学和基因组学
- 产科和妇科 产科和妇科
背景情况:
- 电子健康记录 (EHR) 对于对遗传性出血障碍 (IBD) 的基于人群的研究至关重要.
- 仅仅在EHR中的诊断代码就导致了识别IBD的高错误阳性率.
- 准确识别患有IBD的孕妇对于专业护理至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种算法,使用EHR数据识别有IBD的孕妇.
- 提高在孕妇人群中IBD识别的准确性.
- 为了利用诊断代码之外的多个EHR数据元素.
主要方法:
- 开发了一种使用诊断代码,实验室数据和药物记录的代算法.
- 包括从2016年至2023年活产或胎儿死亡的孕妇 (妊娠20周以上).
- 使用本地注册和手动图表审查来评估算法性能,以获得灵敏度和正预测值 (PPV).
主要成果:
- 最初的算法显示了75.8%的灵敏度和100%的PPV,错过了一些案例.
- 修订后的算法实现了97.0%的灵敏度和91.4%的PPV.
- 验证证明了97.1%的灵敏度和91.7%的PPV (2021-2023) 的持续性能.
结论:
- 一个算法有效地在EHR中识别出患有IBD的孕妇.
- 该算法提高了对血友病和·维尔布兰德病等疾病的准确性.
- 该工具可以改善在孕妇人群中IBD的识别,以改善临床管理和研究.
