电子病历数据的可靠性评估确定并存状况在晚期非小细胞肺癌患者

文摘

背景。传统方法对于识别疾病电子病历中的数据主要依赖昂贵和耗时的手工图审查。本研究的目的是验证电子搜索的策略EMR数据来识别癌症患者并发症。方法。晚期非小细胞肺癌患者()收到7/1/2006化疗使用iKnowMed 6/30/2008被确认,美国肿瘤学的专有oncology-specific EMR系统。EMR数据搜索文档并发症常见的晚期癌症患者。搜索是由一系列的编程在标准化信息查询包括伴随疾病,病人的历史,回顾系统和诊断癌症。疾病信息的有效性,我们来自EMR搜索比较图表回顾黄金标准随机抽取的450名患者为谁EMR搜索了没有并发症的迹象。阴性计算。结果。并发症的总发病率的22%。整体阴性预测值为0.92 450名患者随机抽样病人(36 450有并发症的证据审查表)。结论。本研究的结果表明,高效的查询/文本搜索的EMR数据可能在癌症患者并存状况提供可靠的数据。

1。背景

使用电子医疗记录(电子病历)急剧增长在过去的十年里。传统方法对于识别疾病电子病历用于临床研究的数据主要依靠全面的手工图审查。虽然从电子病历系统提取数据高度敏感,他们非常昂贵和费时,因为他们需要执行由训练有素的图表萃取器(1]。

当前研究的目的是开发和验证一个高效、可靠的算法来识别并存病晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中使用相对简单的查询和EMR数据的文本字段的搜索。

2010年,癌症的肺或支气管导致大约222000新病例和167000例死亡(在美国2]。大约有85%的肺癌患者将非小细胞肺癌;最会晚期疾病诊断的时候,和5年生存率小于10%在这个病人的人口3,4]。

非小细胞肺癌患者的中位年龄现在是略低于70年(5,60%的病例发生在患者≥65年(6]。结果,患者经常出现几个并发并存状况可能影响器官功能(7,8)和导致减少化疗治疗受益于(9]。此外,常见的非小细胞肺癌的危险因素,如吸烟或饮酒过度使用(10),也给患者更易患其他严重疾病如心脏病、慢性阻塞性肺疾病(COPD),其他癌症和中风。

一起NSCLC的存在一个严重的并发症有可能影响治疗决策和临床结果11]。回顾性观察研究在非小细胞肺癌的结果使用EMR数据应包括患者信息并存状况,使疾病数据的准确、高效的识别至关重要。适应临床发病率指数信息使用ICD-9-CM行政数据库在医学文献[1]。缺乏文学是明确有效的肿瘤EMR电子搜索和查询数据是否可以产生类似的疾病信息没有索赔数据,没有昂贵的和冗长的手工表抽象。

2。方法

2.1。数据源

这项回顾性研究利用数据从美国肿瘤学的EMR系统iKnowMed (iKM)。iKM捕捉门诊实践遇到的是一个oncology-specific EMR系统历史下的病人护理包括(但不限于)实验室诊断、治疗管理,行治疗,暂存,并发症和性能状态信息。本产品是全美实施肿瘤全面战略联盟(CSA)网络。iKM目前使用的900多个社区肿瘤提供者。对这项研究的时间框架,iKM是活跃在大约82%的CSA网络。

由于新举措,利用电子医疗记录系统,美国肿瘤开始实现这个电子记录在美国肿瘤的早期历史。最初,EMR旨在捕捉以前收集的信息记录在纸上。目前,美国肿瘤学研究人员的能力进行回顾性研究,获取电子数据通过提交一个请求美国肿瘤学机构审查委员会(IRB)。当前的研究是由美国肿瘤IRB提交和批准。有最小的患者风险与此相关的回顾性研究,和患者保密严格维护/美国肿瘤学政策。只有美国肿瘤学研究团队员工访问数据,并参与了数据操作和分析。放弃知情同意不直接影响病人的权利,因为他们不太可能从这项研究中获益。只有必要的最低数量的变量来完成这个项目的目标是提取。只有数据,在研究期间使用,所有的结果在总报告。电子海图进行了评论的目的只是为了验证数据,通过编程抽象iKnowMed数据库的查询。

2.2。病人选择标准和特点

如图1,本研究包括高级NSCLC患者启动了一线或二线化疗方案在30个月期间从7月1日,2006年到2008年6月30日。病人在第一行中并不包括在第二行队列,即使他们在30个月期间发起的二线治疗。所有患者接受保健在美国肿瘤学网络实践利用iKM功能。非小细胞肺癌疾病需要阶段希望或IV或复发性(定义为疾病最初诊断为早期阶段,发展到转移性疾病)。患者登记在正式IRB批准临床试验被排除在这一分析是任何接受照顾其他主要癌症的病人在研究时期。

阶段1:并存病的识别算法
有效地识别特定的并存状况,规划查询在EMR应用标准化字段(即。,concomitant illness tables, specific diagnosis tables, review of symptoms, physical examination tables, and past medical history table). To supplement the programmatic queries, keyword searches (see the appendix) were conducted of available text-based fields (e.g., dictation notes or nurse progress notes). There were no time restrictions placed on the queries or text field searches meaning comorbidities found at any time in the EMR were eligible.

阶段2:验证算法
我们评估的可靠性EMR查询/文本字段搜索通过比较患者的疾病状态识别通过查询/文本字段搜索算法通过综合疾病状况而确定图审查(金标准)。要做到这一点,该算法被用来确定研究样本没有并发症的患者。七组的患者是由从这些患者中随机抽样:一组()没有任何并发症的证据而6组(每个)没有指定单一疾病的证据。在这7组所有患者,综合图审查(即。,the gold standard) were conducted to verify that they were truly negative for comorbidities. Reliability (as demonstrated by negative predictive value) of the algorithm was calculated as follows: 阴性预测值超过80%被认为是可以接受的。阴性预测值超过90%被认为是质量很好。

2.3。统计数据

阴性预测值之间的特定群体比较使用一个精确的版本的皮尔逊卡方检验。95%置信区间计算比例的准确测试。所有的分析都运行在SAS 8.2版本(北卡罗来纳州卡里)。

3所示。结果

3.1。耐心的性格

图1总结了研究人群的选择。在研究期间,2992年晚期非小细胞肺癌患者接受化疗在美国肿瘤学iKM EMR功能的网站。其中,2513名患者(84%)包括在这项研究中。病人的人口和临床特点以及疾病状态(如记录通过EMR搜索算法)在表中做了总结1。

3.2。综合电子海图评估之间的一致性和EMR搜索算法

搜索算法的测量可靠性总结表2。150名患者随机选择消极的所有选定并存病通过搜索算法、16人假阴性(通过“黄金标准”综合图表评估),阴性预测价值的89%。6组内随机选择的患者(每个)-通过搜索算法为特定的并发症,阴性预测值范围从82%糖尿病(9 50个病人被发现有糖尿病图审查)脑血管疾病为100%和6特异样本被发现显著差异()。考虑所有组的450名患者,整体的阴性预测值为92%(36 450有并发症的证据审查表)。

4所示。结论

目前的研究结果表明,高效的EMR程序化的查询和搜索文本框数据可能癌症患者之间的并存状况提供可靠的数据。在晚期非小细胞肺癌患者的人口中,并发症率为22%。最常见的合并症,如预期的那样,是慢性阻塞性肺病。这是符合研究可操作的非小细胞肺癌患者,慢性阻塞性肺病的发病率高达50% (12]。

传统方法对于识别疾病电子病历用于临床研究的数据主要依靠全面的手工图审查。尽管这项研究依赖图评审是一个高度敏感的黄金标准从电子病历系统中提取数据,我们也为他们一样昂贵和费时由护士训练图抽象的几个星期。EMR数据源中更广泛地利用卫生服务和结果的研究,这将是重要的发展方法的电子搜索数据的方式作为临床准确但提供重要的储蓄在时间和金钱相比手工图的评论。

使用一个算法,结合编程查询和关键词搜索美国肿瘤癌症特异性的EMR系统(iKM),我们能够可靠地、准确地识别并发症。在验证研究中使用综合电子海图评论,该算法产生一个可接受的假阴性率(8%)。

搜索算法的电子记录的好处相比,综合手册图表评论曾被报导过(1,13- - - - - -15]。这些包括减少时间和费用数据提取以及识别自由文本图表的数据指出,否则很难定位。虽然以前的论文都集中在单一机构的经验,我们的经验表明,实现在一个大型肿瘤网络是可行的。改进的搜索算法将继续增长的重要性更广泛使用电子病历的肿瘤学社区扩展。缺乏标准的报告要求一直是一个重要限制试图使用电子病历用于临床研究[16]。数据提取的有效性在当前的研究中反映出的强度iKM系统而言,数据标准化。努力改善搜索算法包括正在进行的由美国肿瘤与他们的医生合作,加强和完善相关的自由文本数据的捕获并确保算法反映肿瘤学领域的进步。美国肿瘤学还致力于改善iKM通过定义附加字段医生需要捕捉和记录病人的临床资料,以及继续训练医生提高文档和数据捕获率。

虽然oncology-specific EMR的使用数据和门诊索赔数据提供了一个非常详细和全面的医学肿瘤学设置,限制研究的缺失数据的可能性在comorbidity-specific资源利用率在美国以外的肿瘤可能发生的网络,特别是那些与noncancer-related事件有关。另一个限制是,我们只研究了消极的预测价值的新算法。确定灵敏度需要一个不同的和潜在的艰苦研究设计一个捕获足够大量的每个并发症患者通过随机选择从人口使用黄金标准手册图表审查过程。我们的假设是,考虑到利益并存病的严重性质,他们可能向主治医师报告。随后仍为未来研究并发症是否正确在iKM捕获。

并发症的定义在当前的研究中与物理条件不是一个肺癌的一部分,但这可能影响治疗的选择,安全,和结果。当前的搜索策略使用标准化的EMR的有效查询数据可以广泛适用于其他肿瘤设置和研究问题。当前报告显示可以提取数据可靠和及时的研究。

附录

iKM搜索词用于这项研究

糖尿病:糖尿病充血性心力衰竭周围性血管疾病主动脉瘤主动脉夹层胸主动脉瘤腹主动脉瘤静脉血栓栓塞心肌梗死冠状动脉疾病计算机辅助设计HTNCereb出血颅闭塞栓塞阻塞中风血栓形成缩小瞬态TCI脑血管意外蒂雅慢性肾小球肾炎性肾炎肾病肾脏肾功能衰竭中国国际广播电台肝硬化肝炎门户网站肝肝肝肾静脉曲张CPD慢性阻塞性肺病慢性和肺支气管炎。

确认

作者要感谢阿尔伯特·阿尔瓦和约瑟夫Darragh指导利用iKnowMed数据对于这个项目。研究经费由礼来和公司的支持。本研究以前在国际社会经济学和结果的研究(ISPOR)第15届国际会议;亚特兰大,乔治亚州;2010年5月15 - 19日。

引用

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