The Development of an EHR-based Measure of Orthopaedic Treatment Success

开发基于 EHR 的骨科治疗成功衡量标准

基本信息

  • 批准号:
    10508686
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-09-01 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Project Summary Despite the high prevalence and treatment costs associated with orthopaedic conditions, there is remarkably little Level I evidence supporting the treatment approaches used in orthopaedics. Treatment decisions for displaced proximal humerus fractures (PHF), the third most common fracture in the elderly, remain challenging and highly varied between physicians. There is a dearth of data to evaluate the effectiveness of orthopaedic treatments used for patients with PHFs. Thus, the status quo for outcome assessment in orthopaedic medicine has been limited to process measures and end points such as survival and surgical complications. Unfortunately, these data points paint an incomplete picture of a patient’s medical experience and whether treatment was successful in achieving the outcome goals prioritized by the patient. Measures of patient-perceived benefits, known as Patient-Reported Outcome Measures (PROMs) are not collected in a standardized manner. Therefore, there is an urgent need to have better evidence on orthopaedic treatment effectiveness to improve the safety and quality of care provided for PHF. Our overall objective for this application is to develop a measure of orthopaedic treatment success from routinely captured electronic health record (EHR) data. Narrative clinical notes captured in EHR systems are generated during each interaction between patients and physicians, thereby producing a record of a patient’s history, physical findings, medical reasoning, and patient care. During orthopaedic encounters and through clinical documentation, orthopaedic surgeons author an evolving patient story of patient response to orthopaedic treatment. Clinical notes document the degree of improvement or relief experienced and reported directly by patients, in addition to scenarios in which symptoms have not been resolved, are lingering, or when subsequent complications have arisen. There has been an increase in research to advance the use of natural language processing (NLP) methods to classify medical concepts found in unstructured clinical notes. Deep learning NLP models have been used for clinical text classification and can be used to identify patients that experience treatment success or failure. The rationale for this project is that the development of a measure of orthopaedic treatment success from routinely captured EHR data will initiate a paradigm shift in how we evaluate the quality of orthopaedic care and enable assessment of whether treatment was successful in achieving the goals prioritized by patients. Once this project is completed and our new approach is adopted, patient outcomes can be determined more easily, more effectively, and with less cost than the gold-standard of PROMs.
项目摘要 尽管与骨科疾病相关的高流行率和治疗费用, 很明显,几乎没有一级证据支持在 骨科。移位的第三型肱骨近端骨折的治疗选择 老年人中最常见的骨折,仍然具有挑战性,而且医生之间的差异很大。 目前尚缺乏数据来评估骨科治疗的有效性。 患有PHF的患者。因此,骨科医学结果评估的现状是 仅限于过程措施和终点,如存活率和手术并发症。 不幸的是,这些数据点描绘了一幅病人的医疗经历的不完整图景 以及治疗是否成功地实现了患者优先考虑的结果目标。 患者感知利益的度量,称为患者报告的结果度量 (PROM)没有以标准化的方式收集。因此,迫切需要 有更好的证据证明骨科治疗的有效性,以提高安全性和质量 为PHF提供的护理的一部分。我们这个应用程序的总体目标是开发一种度量 从常规捕获的电子健康记录(EHR)数据获得整形外科治疗成功。 在EHR系统中捕获的叙述性临床记录在每次交互过程中生成 在病人和医生之间,从而产生病人的病史、身体状况的记录 发现、医学推理和病人护理。在矫形手术期间和通过 临床文献,骨科医生撰写了一个不断演变的患者故事 对骨科治疗的反应。临床记录记录改善或缓解的程度 患者直接体验和报告的情况,以及症状具有 没有得到解决,是挥之不去的,或者当随后的并发症已经出现时。那里有 增加了促进自然语言处理(NLP)使用的研究 方法对非结构化临床病历中的医学概念进行分类。深度学习NLP 模型已被用于临床文本分类,并可用于识别 经历治疗的成功或失败。这个项目的基本原理是 从常规捕获的EHR数据中衡量矫形外科治疗成功与否将启动 我们如何评估骨科护理的质量并使评估成为可能的范式转变 治疗是否成功实现了患者优先考虑的目标。一旦这一次 项目完成,并采用我们的新方法,可以确定患者的结果 比舞会的黄金标准更容易、更有效、成本更低。

项目成果

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专著数量(0)
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Sarah Bauer Floyd其他文献

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    $ 10万
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