研究人員分析了三個(gè)大型醫(yī)療中心血液學(xué)/腫瘤學(xué)專家看到的兒童電子健康記錄(EHR)數(shù)據(jù)，并開發(fā)了一種算法，可以準(zhǔn)確識(shí)別合適的兒童腫瘤患者，用于未來的臨床研究。通過加速和完善患者的研究選擇，研究人員的目標(biāo)是最終改善各種兒科癌癥的預(yù)后。
“找到合適的患者群體是設(shè)計(jì)更好的研究的關(guān)鍵，”研究負(fù)責(zé)人、費(fèi)城兒童醫(yī)院(CHOP)兒科腫瘤學(xué)家、醫(yī)學(xué)博士查爾斯菲利普斯(Charles Phillips)說。“因?yàn)榇髷?shù)據(jù)集中并不是每個(gè)患者都適合進(jìn)行臨床研究，使用工具將信號(hào)與噪聲分離，將有助于研究人員利用數(shù)據(jù)為各種癌癥患者設(shè)計(jì)實(shí)用的研究。例如，我們可以更好地評(píng)估惡心藥物或檢測(cè)影響中心線放置患者感染率的因素。”
菲利普斯和他的同事于2019年6月17日在《兒科血液和癌癥》雜志上在線發(fā)表了他們的研究。
該研究團(tuán)隊(duì)分析了2011年至2016年P(guān)ED的EHR衍生數(shù)據(jù)、三大兒科醫(yī)院系統(tǒng)的國(guó)家兒科臨床研究網(wǎng)絡(luò)PEDSnet、科羅拉多兒童醫(yī)院和西雅圖兒童醫(yī)院的數(shù)據(jù)。EHR數(shù)據(jù)包括診斷、程序、醫(yī)學(xué)、實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和供應(yīng)商專業(yè)。
Phillips表示，對(duì)于限定資格要求的狹窄定義和少數(shù)患者在臨床試驗(yàn)中用于檢測(cè)特定癌癥亞型的藥物，對(duì)癌癥診斷患者的支持性護(hù)理的研究可能會(huì)使用現(xiàn)有的EHR數(shù)據(jù)，但患者選擇的準(zhǔn)確性非常重要。
菲利普斯說：“我們發(fā)現(xiàn)，超過一半的兒童被轉(zhuǎn)診到住院或門診，他們的病歷顯示診斷為白血病或淋巴瘤，但實(shí)際上沒有癌癥?！币恍┗颊呤怯虚L(zhǎng)期癌癥史的幸存者，另一些被認(rèn)為被排除在癌癥診斷之外，還有一些被錯(cuò)誤地編碼在圖表上。“他補(bǔ)充說，與多重診斷相反，單一的孤立診斷代碼可能不可靠。
因此，在這項(xiàng)研究中，Phillips和他的同事創(chuàng)建了一個(gè)“可計(jì)算表型”來自動(dòng)執(zhí)行他們的搜索算法，以檢查一系列框：從至少三次拜訪兒科血液學(xué)家-腫瘤學(xué)家(27，450名患者)開始，然后至少一次診斷為白血病或淋巴瘤，將人數(shù)減少到4，535人。進(jìn)一步的篩查需要三次專家就診、至少兩個(gè)診斷代碼和至少兩次化療——這使得患者總數(shù)達(dá)到1825人。最終的1825個(gè)組是可計(jì)算的表型規(guī)劃隊(duì)列-適合臨床研究組。
當(dāng)審查者在掩蓋評(píng)論中分析隊(duì)列的完整醫(yī)療記錄時(shí)，可計(jì)算的表型顯示出100%的敏感性和99%到100%的特異性，以準(zhǔn)確地將患者分類為患有兒童白血病或淋巴瘤。
Phillips說：“這種算法可以準(zhǔn)確有效地減少研究人員需要檢查的醫(yī)學(xué)圖表數(shù)量，以確定患者隊(duì)列的后續(xù)臨床研究?！北M管他補(bǔ)充說，可能需要進(jìn)一步的研究來改進(jìn)算法，以滿足他們的特定研究需求，但它為臨床研究人員提供了潛在的新工具，以改善白血病或淋巴瘤兒童的預(yù)后，這些兒童占美國(guó)所有兒科癌癥的40%。
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