Developing a computable phenotype for glioblastoma

图表 诊断代码 计算机科学 电子健康档案 病历 健康档案 胶质母细胞瘤 F1得分 人口 非结构化数据 医学 数据挖掘 自然语言处理 人工智能 医疗保健 内科学 数学 统计 大数据 环境卫生 癌症研究 经济 经济增长
作者
Sandra C. Yan,Kaitlyn Melnick,Xing He,Tianchen Lyu,Rachel Moor,Megan Still,Duane A. Mitchell,Elizabeth Shenkman,Han Wang,Yi Guo,Jiang Bian,Ashley Ghiaseddin
出处
期刊:Neuro-oncology [Oxford University Press]
卷期号:26 (6): 1163-1170
标识
DOI:10.1093/neuonc/noad249
摘要

Abstract Background Glioblastoma is the most common malignant brain tumor, and thus it is important to be able to identify patients with this diagnosis for population studies. However, this can be challenging as diagnostic codes are nonspecific. The aim of this study was to create a computable phenotype (CP) for glioblastoma multiforme (GBM) from structured and unstructured data to identify patients with this condition in a large electronic health record (EHR). Methods We used the University of Florida (UF) Health Integrated Data Repository, a centralized clinical data warehouse that stores clinical and research data from various sources within the UF Health system, including the EHR system. We performed multiple iterations to refine the GBM-relevant diagnosis codes, procedure codes, medication codes, and keywords through manual chart review of patient data. We then evaluated the performances of various possible proposed CPs constructed from the relevant codes and keywords. Results We underwent six rounds of manual chart reviews to refine the CP elements. The final CP algorithm for identifying GBM patients was selected based on the best F1-score. Overall, the CP rule “if the patient had at least 1 relevant diagnosis code and at least 1 relevant keyword” demonstrated the highest F1-score using both structured and unstructured data. Thus, it was selected as the best-performing CP rule. Conclusions We developed and validated a CP algorithm for identifying patients with GBM using both structured and unstructured EHR data from a large tertiary care center. The final algorithm achieved an F1-score of 0.817, indicating a high performance, which minimizes possible biases from misclassification errors.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
keyan_baby完成签到,获得积分20
刚刚
2秒前
坡坡大王完成签到,获得积分10
3秒前
钱宇成关注了科研通微信公众号
3秒前
4秒前
Zayro完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
自信雅琴发布了新的文献求助10
6秒前
anna发布了新的文献求助10
9秒前
CodeCraft应助Lu采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
Bressanone发布了新的文献求助10
11秒前
妙蛙完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
111111111发布了新的文献求助10
14秒前
妙蛙发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
爱笑紫菜发布了新的文献求助30
19秒前
19秒前
20秒前
李爱国应助111111111采纳,获得10
20秒前
tay发布了新的文献求助10
21秒前
科研通AI5应助ffff采纳,获得10
22秒前
过氧化氢发布了新的文献求助30
24秒前
感动黄豆发布了新的文献求助10
25秒前
钱宇成发布了新的文献求助10
25秒前
YJ888发布了新的文献求助10
25秒前
vincen91完成签到,获得积分10
29秒前
Leach完成签到 ,获得积分10
30秒前
长乐完成签到,获得积分10
31秒前
FashionBoy应助院士人启动采纳,获得10
35秒前
36秒前
36秒前
AptRank完成签到,获得积分10
37秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
37秒前
焦糖布丁的滋味完成签到,获得积分10
37秒前
38秒前
隐形的觅波完成签到 ,获得积分10
39秒前
儒雅南风完成签到 ,获得积分10
40秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989115
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531367
关于积分的说明 11253688
捐赠科研通 3269986
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804868
邀请新用户注册赠送积分活动 882078
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809105