电子健康记录算法的性能,以识别初级保健中的认知障碍
Christine E Kistler1, Molly E Lynch2, Feng-Chang Lin3
1Division of Geriatric Medicine, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA; Department of Family Medicine, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA.
Journal of the American Medical Directors Association
|October 24, 2025
概括
电子健康记录 (EHR) 算法有效地识别了老年痴呆症或轻度认知障碍在初级保健机构中的老年人. 该算法表现出高特异性和可接受的灵敏度,尽管国际疾病分类第10版 (ICD-10) 代码往往不特定.
科学领域:
- 老年医学 老年医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 认知神经学 认知神经学
背景情况:
- 初级保健机构对于诊断和管理痴呆症和轻度认知障碍 (MCI) 是至关重要的.
- 电子健康记录 (EHR) 提供了识别认知衰退患者的潜力.
- 在初级保健中精确识别痴呆症/MCI对于及时干预至关重要.
研究的目的:
- 评估一个EHR算法的性能,该算法旨在在初级保健中检测老年人的痴呆症或MCI.
- 通过使用国际疾病分类,第10修订 (ICD-10) 代码和处方痴呆症药物来评估算法的准确性.
主要方法:
- 这是一项回顾性队列研究,涉及59个初级保健诊所的525名65岁以上的成年人.
- 经过培训的员工使用黄金标准图表审查确认了痴呆症/MCI的存在.
- 算法使用114个与认知障碍相关的ICD-10代码和痴呆症药物进行评估.
主要成果:
- 队列 (n=525) 是59%的女性,81%的白人,平均年龄为74.5岁.
- 痴呆症或MCI在8.6% (n=45) 的队列中被发现.
- 该算法实现了98.1%的特异性,60.0%的灵敏度,0.75的正预测值和0.96的负预测值 (F-1分数:0.667).
结论:
- 一个优化的EHR算法结合了ICD-10代码和痴呆症药物,显示了在初级保健中识别痴呆症/MCI的高特异性和可接受的灵敏度.
- 不特定的ICD-10代码,特别是"未指明的痴呆症"经常被使用,突出了一个限制.
- 需要进一步精细化,以提高认知障碍的EHR系统内诊断编码的特异性.


