确定"灰色地带":开发可扩展的方法来检测长期治疗阿片类药物治疗疼痛的退伍军人的阿片类药物滥用
Colin Macleod1, Caroline Logue2, Kyle Kumbier2
1Department of Internal Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
识别患有阿片类药物滥用高风险的患者,但不是阿片类药物使用障碍 (OUD),是具有挑战性的. 机器学习模型有效地使用电子健康记录识别这些"灰色区域"患者,改善临床干预.
科学领域:
- 临床信息学 临床信息学
- 药物监督 药物监督 药物监督
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 处方阿片类药物有高滥用风险的患者,但没有阿片类药物使用障碍 (OUD),呈现临床症状.
- 灰色区域是一个灰色区域.
- 对于识别和干预的挑战.
- 手动查看图表是有效的,但资源密集型.
- 电子健康记录 (EHR) 缺少这个群体的特定代码,限制了理解.
研究的目的:
- 开发和验证用于识别机器学习模型的机器学习模型.
- 灰色区域是一个灰色区域.
- 使用结构化EHR数据的患者.
- 为了改善高风险阿片类药物患者的识别,超越手册审查.
主要方法:
- 对741名长期处方阿片类药物和ICD代码的美国退伍军人进行了手动图表审查.
- 在这个数据集上训练了弹性净回归 (ENR) 模型,以预测弹性净回归 (ENR) 模型.
- 灰色区域是一个灰色区域.
- 状态使用结构化EHR数据.
- 模型应用于较大,未经审查的退伍军人样本.
主要成果:
- 73%的被审查的患者遇到了这种情况.
- 灰色区域是一个灰色区域.
- 标准. 标准. 标准. 标准. 标准. 标准.
- 主要ENR模型实现了84%的积极预测值 (PPV),比单独的结构化数据有11%的改进.
- 该模型确定了4047个额外的模型.
- 灰色区域是一个灰色区域.
- 个人和突出显示的关键预测变量.
结论:
- 机器学习模型可以显著提高识别...
- 灰色区域是一个灰色区域.
- 患者与传统方法相比.
- 这种方法促进了针对性研究和临床干预的人口层面识别.
更多相关视频
12:20Use of the Operant Orofacial Pain Assessment Device OPAD to Measure Changes in Nociceptive Behavior
Published on: June 10, 2013
09:54Combining Laser Capture Microdissection and Microfluidic qPCR to Analyze Transcriptional Profiles of Single Cells: A Systems Biology Approach to Opioid Dependence
Published on: March 8, 2020
相关概念视频
Opioid Analgesics: Synthetic and Semisynthetic Opioids
Analgesia and Pain Management
Opioid Analgesics: Morphine and Other Natural Cogeners
Prescription, Nonprescription and Orphan Drugs
The misuse and addiction to prescription drugs is a growing problem that can affect people of all age groups, specifically teenagers. This can happen when prescription medications are used in ways not intended by the prescriber, such as taking someone else's prescription or using medication for...
Therapeutic Drug Monitoring: Drug Analysis Methods
Drug Accumulation During Multiple Dosing: Repetitive IV Injections
