背景:大規模なデータベースは、研究者のための豊富な情報を提供しますが、患者コホートを特定することは、多くの場合、現在の手続き用語(CPT)コードの使用に依存しています。, 特に、ストーマ手術の研究は、人工肛門手術から回腸吻合術手順を識別し、区別する際のCPTコードの精度によって制限されている。 ストーマ形成および逆転に関連する合併症の有病率は、ストーマの種類によって劇的に異なるため、この区別を行うことが重要である。 自然言語処理（NLP）は、テキストベースの検索を可能にするプロセスです。 自動検索コンソールは、研究者がNLP支援文書の分類を設計および実行できるようにするNLPベースのソフトウェアです。, 回腸ろう造設術と人工こう門造設術の区別におけるＣＰＴコードとＮＬＰの役割を評価した。
方法：CPTコードを使用して、我々はJanuary2005とDecember2011の間に単一の施設でストーマ関連の手順を受けているすべての患者を同定したレトロスペクティブ研究を行った。 この間のすべての手術報告は、以下の変数を抽象化するために手動でレビューされた：形成または逆転および回腸ろう造設または人工こう門造設。 マスタリー手術スケジュールに対するＣＰＴコードの検証のための感度と特異性を計算した。, 手術報告をＮＬＰを用いて評価し，回腸ろう造設術と人工こう門造設術との鑑別を行った。 回腸ろう造設術または人工こう門造設術を有する患者を同定するための感度および特異性を、コホート全体のＣＰＴコードおよびＮＬＰについて計算した。
結論：CPTコードは、ストーマ手技を有し、形成と逆転を区別するのに十分である患者を効果的に同定することができるが、CPTコードは回腸ろう造設と人工こう門造設を区別することができない。 NLPは、回腸吻合術および人工肛門置換術関連の手順を区別するために使用することができる。, データ検索における電子医療記録と組み合わせたNLPの役割は、さらなる調査を保証する。
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