bakgrund: stora databaser ger en mängd information för forskare, men identifiering av patientkohorter bygger ofta på användningen av nuvarande procedurterminologikoder (CPT)., I synnerhet har studier av stomioperation begränsats av noggrannheten hos CPT-koder vid identifiering och differentiering av ileostomiprocedurer från kolostomiprocedurer. Det är viktigt att göra denna skillnad eftersom förekomsten av komplikationer i samband med stomibildning och reversering skiljer sig dramatiskt mellan typer av stomi. Natural language processing (NLP) är en process som tillåter textbaserad sökning. Den automatiserade Retrieval Console är en NLP-baserad programvara som gör det möjligt för utredare att utforma och utföra NLP-assisted dokumentklassificering., I denna studie utvärderade vi CPT-kodernas och NLP: s roll vid differentiering av ileostomi från kolostomiprocedurer.
metoder: med hjälp av CPT-koder genomförde vi en retrospektiv studie som identifierade alla patienter som genomgick en stoma-relaterad procedur vid en enda institution mellan januari 2005 och December 2011. Alla operativa rapporter under denna tid granskades manuellt för att abstrahera följande variabler: bildning eller återföring och ileostomi eller kolostomi. Känslighet och specificitet för validering av CPT-koderna mot mastery surgery-schemat beräknades., Operativa rapporter utvärderades genom användning av NLP för att skilja ileostomi – från kolostomirelaterade förfaranden. Känslighet och specificitet för att identifiera patienter med ileostomi-eller kolostomiprocedurer beräknades för CPT-koder och NLP för hela kohorten.
slutsats: CPT-koder kan effektivt identifiera patienter som har haft stomiprocedurer och är tillräckliga för att skilja mellan bildning och återföring; CPT-koder kan dock inte skilja ileostomi från kolostomi. NLP kan användas för att skilja mellan ileostomi-och kolostomirelaterade förfaranden., NLP: s roll i samband med elektroniska journaler i datainsamling motiverar ytterligare undersökningar.
Leave a Reply