Biases in electronic health record data due to processes within the healthcare system: retrospective observational study.
Biases in electronic health record data due to processes within the healthcare system: retrospective observational study.
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DOI：
10.1136/bmj.k1479
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发表时间：
2018-04-30
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Weber GM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Agniel D;Kohane IS;Weber GM
在272种常见的实验室检查中，大规模评估医疗流程对电子健康记录（EHR）数据预测价值的影响。回顾性观察研究。位于马萨诸塞州波士顿的两家大型医院，提供住院、急诊和门诊服务。2005年至2006年期间，所有669 452名患者在这两所医院接受了一年以上的治疗。使用一天中的时间、一周中的日期和测试的排序频率，与测试结果值相比，每个实验室测试对三年生存率的相对预测准确性。实验室检查顺序的存在，无论任何其他信息的测试结果，有一个显着的关联（P<0.001）与生存的几率在233 272（86%）测试。在174项测试中，有118项（68%）的测试结果预测生存率时，有关实验室测试时间的数据比测试结果更准确。在分析观察性健康数据时，必须解决和说明医疗保健过程。如果不仔细考虑上下文，EHR数据不适合许多研究问题。然而，如果明确建模，可以利用使EHR数据复杂化的相同过程来深入了解患者的健康状况。
To evaluate on a large scale, across 272 common types of laboratory tests, the impact of healthcare processes on the predictive value of electronic health record (EHR) data. Retrospective observational study. Two large hospitals in Boston, Massachusetts, with inpatient, emergency, and ambulatory care. All 669 452 patients treated at the two hospitals over one year between 2005 and 2006. The relative predictive accuracy of each laboratory test for three year survival, using the time of the day, day of the week, and ordering frequency of the test, compared to the value of the test result. The presence of a laboratory test order, regardless of any other information about the test result, has a significant association (P<0.001) with the odds of survival in 233 of 272 (86%) tests. Data about the timing of when laboratory tests were ordered were more accurate than the test results in predicting survival in 118 of 174 tests (68%). Healthcare processes must be addressed and accounted for in analysis of observational health data. Without careful consideration to context, EHR data are unsuitable for many research questions. However, if explicitly modeled, the same processes that make EHR data complex can be leveraged to gain insight into patients’ state of health.
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