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Accès ouvert déclaré 2024 conference-abstract

Development and validation of a natural language processing algorithm using electronic health record data to identify patients with breast cancer with low social support.

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5Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

421 Background: Social support is important to the management of breast cancer treatment. Our team has developed data from electronic health record (EHR) data into structured ‘concept groups’ that will form the basis for the development of EHRsupport, a computable, EHR-based measure of social support. We report the evaluation of these concept groups against chart review as a part of our validation. Methods: We built a natural language processing (NLP) algorithm on clinical notes in 7,989 women diagnosed from January 2006 to September 2021 with invasive breast cancer. We identified and developed 10 concept groups from unstructured data: 1) living situation, 2) marital/partner status, 3) parenthood status, 4) visit support (accompanied patient to ≥1 visit, patient attended alone at ≥1 visit), 5) friends/other support, 6) explicit positive or negative mentions of social support, 7) mention of a deceased person, 8) transportation issues, 9) relationship conflict or stress, and 10) social isolation. We validated concept groups against the charts of 100 patients randomly drawn from the broader patient population (nonoverlapping with the training data set) also around the time (-1 to +3 months) of diagnosis. Results: Concept group data availability ranged from 1.3% social isolation to 98.3% for living situation. Specificity and negative predictive values were moderate to high for all concept groups. Sensitivity and positive predictive values were moderate to high for concept groups with high data availability (Table) and lower for concept groups with low data availability. Conclusions: Data on social support have been available since the advent of Epic in 2006 and our NLP-based algorithm accurately captured data within the EHR that were systematically collected supporting the development of a clinical tool that can be used to identify patients at risk of low social support. EHRsupport concept groups, data availability (n=7,989), and evaluation vs. chart review. Availability (%) Sensitivity Specificity PPV NPV Living situation (e.g., alone or not) 98.3 100 92 61 100 Partner/spouse 92.0 85 100 100 81 Parenthood status 88.8 95 80 93 83 Visit support 82.9 92 77 96 59 Positive mentions social support *46.9 75 100 100 70 Negative mentions social support 33 99 67 96 Friend/other support 46.8 81 81 79 83 Deceased person 39.9 86 97 95 90 Transportation issues 14.6 80 85 22 99 Relationship conflict/stress 7.7 25 95 29 94 *Availability of positive and negative mentions of social support.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Development and validation of a natural language processing algorithm using electronic health record data to identify patients with breast cancer with low social support.
Date Crossref
01/10/2024
Éditeur
American Society of Clinical Oncology (ASCO)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Kaiser Permanente pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Kaiser Permanente Washington Health Research Institute pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Fred Hutch Cancer Center pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • University of North Carolina Wilmington pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Kaiser Permanente Center for Health Research pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Division of Research pays non établi dans la notice
    Institution
  • Fred Hutchinson Cancer Center pays non établi dans la notice
    Institution

Kaiser Permanente, Kaiser Permanente Washington Health Research Institute et Fred Hutch Cancer Center, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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