Taustaa: Suuret tietokannat tarjoavat runsaasti tietoa tutkijoille, mutta tunnistaa potilaan kohorttia usein perustuu käyttöön nykyinen menettelyyn terminologia (CPT) – koodit., Erityisesti tutkimukset avanne leikkauksen on ollut vähäistä, jonka tarkkuus CPT koodit tunnistaa ja erottaa ileostomia menettelyjä avanne menettelyjä. On tärkeää tehdä tämä ero, koska esiintyvyys komplikaatioiden avanne muodostumista ja kääntyminen eroavat merkittävästi eri avanne. Natural language processing (NLP) on tekstipohjaisen haun mahdollistava prosessi. Automaattinen Haku Konsoli on NLP-pohjainen ohjelmisto, jonka avulla tutkijat voivat suunnitella ja suorittaa NLP-avusteinen asiakirjan luokitus., Tässä tutkimuksessa arvioimme CPT-koodien ja NLP: n roolia ileostomian erottamisessa kolostomiasta.
Menetelmät: Käytetään CPT koodit, me tehtiin retrospektiivinen tutkimus, joka tunnistaa kaikki potilaat, joille tehdään avanne-liittyvän menettelyn yhden toimielimen välillä tammikuussa 2005 ja joulukuussa 2011. Kaikki operatiiviset raportit tänä aikana tarkistettiin manuaalisesti abstrakti seuraavat muuttujat: muodostumista tai kääntyminen ja ileostomia tai kolostomia. Herkkyys ja spesifisyys CPT-koodien validointiin mastery surgery-ohjelmaa vastaan laskettiin., Operatiiviset raportit arvioitiin käyttämällä NLP erottaa ileostomia – alkaen avanne-liittyvät menettelyt. Herkkyys ja spesifisyys on tunnistaa potilaat, joilla on ileostomia tai kolostomia menettelyjä varten on laskettu CPT koodit ja NLP koko ikäluokan.
Johtopäätös: CPT koodit voidaan tunnistaa tehokkaasti potilailla, joilla on ollut avanne menettelyt ja riittävät erottaa muodostumista ja kääntyminen; kuitenkin, CPT koodit voi erottaa ileostomia alkaen avanne. NLP voidaan käyttää erottamaan ileostomia – ja avanne-liittyvät menettelyt., NLP: n rooli yhdessä sähköisten potilastietojen kanssa tiedonhaussa edellyttää lisätutkimuksia.
Leave a Reply