使用纵向电子健康记录数据开发和验证用于妊娠高血压疾病的病例确定算法
Yeyi Zhu1, Emily Z Wang2, Amanda N Ngo2
1Division of Research, Kaiser Permanente Northern California, Pleasanton, CA, USA; Center for Upstream Prevention of Adiposity and Diabetes Mellitus (UPSTREAM), Pleasanton, CA, USA; Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco, CA, USA.
开发基于电子健康记录 (EHR) 的算法用于妊娠高血压障碍 (HDP) 显示出高准确性. 这些工具可以精确识别HDP亚型,改善研究和监测,以获得更好的孕产妇和产周结果.
科学领域:
- 产科和妇科 产科和妇科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 妊娠高血压障碍 (HDP) 是孕产妇和产周病率的主要原因之一.
- 在电子健康记录 (EHR) 中准确识别HDP亚型对于研究和监测至关重要,但具有挑战性.
- 需要改进EHR中确定HDP病例的现有方法.
研究的目的:
- 开发和验证基于EHR的病例确定算法,用于个别的HDP条件.
- 通过医疗病历审查来评估这些算法的诊断有效性.
- 在大群体中建立可靠的HDP表型化工具.
主要方法:
- 在BIPOD队列 (2011-2021) 中,对441,147例怀孕进行了验证研究.
- 980个怀孕的分层样本接受了医疗病历审查,以开发和验证算法.
- 算法包括诊断代码,药物,血压和实验室结果,遵守ACOG标准.
主要成果:
- 慢性高血压和妊娠高血压的算法显示出高有效性,超过最低性能值 (PPV ≥80%,NPV ≥90%,灵敏度 ≥80%,特异性 ≥90%).
- 使用住院诊断的妊娠前/妊娠后算法显示高有效性 (PPV: 94.9%),而门诊/实验室定义的准确性较低.
- 对于正常压力怀孕的算法也得到了良好的验证,具有高的PPV和NPV.
结论:
- 基于EHR的HDP病例确定算法在庞大,多样化的人口中表现出高的诊断有效性.
- 这些经过验证的算法可以在基于人口的研究和监测中显著提高准确的HDP表型.
- 开发的算法提供了一种可靠的方法来识别EHR数据中的HDP亚型.
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