使用电子健康记录来分类癌症部位和转移

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 临床研究 临床研究

背景情况:

• 增强的EHR促进的癌症症状控制 (E2C2) 试验旨在通过协作护理改善癌症症状管理.
• 精确识别癌症部位和转移状态至关重要,但使用电子健康记录 (EHR) 具有挑战性.

研究的目的:

• 通过使用EHR和癌症注册数据来比较三种不同的癌症部位确定方法的有效性.
• 评估六种用于识别转移的不同策略,包括国际疾病统计分类和相关健康问题 (ICD-10) 代码和自然语言处理 (NLP).

主要方法:

• 这项研究分析了大型医疗系统医疗瘤诊所内50559名患者的数据.
• 用单个,两个或所有流行的ICD-10代码确定癌症部位.
• 转移的识别涉及ICD-10代码,NLP,癌症注册数据,药物数据,治疗计划和第一阶段试验评估.

主要成果:

• 使用两种最常见的ICD-10癌症部位代码识别了92%的病例,而不是使用所有代码,而单一最常见的代码识别了65%.
• 癌症部位确定方法之间的一致性很高 (kappa > 0.80).
• ICD-10代码和NLP显示了对整个队列适用的转移识别的最高一致性 (kappa = 0.53),癌症注册表数据更难获得.

结论:

• 电子健康记录数据可以务实地用于识别大量多样化的患者群体中的癌症部位和转移性疾病.
• 虽然对共变量是可行的,但这些基于EHR的方法可能需要进一步改进,以便在临床研究中作为关键依赖或独立变量使用.