使用健康记录数据预测和区分阿片类药物和非阿片类药物中毒情况
Gregory E Simon1, Robert Wellman1, Susan M Shortreed1
1Kaiser Permanente Washington Health Research Institute, Seattle, WA, United States of America.
医疗记录可以预测药物过量服用,但涉及阿片类药物的中毒是使用特定模型更准确地识别出来的. 这些模型通过识别高风险个体,有助于准过量预防计划.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 药物过量预防计划的有效准需要识别处于药物过量或中毒高风险的个人.
- 使用健康记录数据的现有预测模型在预测不同类型的药物中毒时具有不同的性能.
研究的目的:
- 开发和评估预测模型,以识别特定药物过量或中毒类型风险最高的个体.
- 为了比较预测任何药物中毒与阿片类药物中毒的模型的性能.
- 与一般药物中毒相比,确定与阿片类药物有关的中毒的独特预测因素.
主要方法:
- 在2015-2019年期间,在四个大型卫生系统中利用了心理健康专业和全科医生访问的健康记录数据.
- 开发了两步随机森林模型来预测任何中毒/过量服用,并区分涉及阿片类药物的中毒.
- 模型在70%的访问中接受了培训,并在30%的样本中进行了验证.
主要成果:
- 预测任何中毒的模型显示中度准确度 (AUC 0.778-0.767).
- 专门用于阿片类药物中毒的两步模型显示出优异的性能 (AUC 0.895-0.915).
- 任何中毒的预测因素包括自我伤害和精神卫生服务的使用;阿片类药物中毒严重预测了物质使用障碍诊断和阿片类药物处方.
结论:
- 健康记录数据可以识别一些过量服用,但可能会错过非医疗保健事件或非处方阿片类药物使用.
- 专门针对阿片类药物中毒的模型,由物质使用障碍指标提供信息,提供更准确的风险识别.
- 结果可能不适用于不同的诊断或服务利用模式的医疗保健机构.
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