OBJECTIVES: To develop recommendations regarding the use of weights to reduce selection bias for commonly performed analyses using electronic health record (EHR)-linked biobank data.
MATERIALS AND METHODS: We mapped diagnosis (ICD code) data to standardized phecodes from 3 EHR-linked biobanks with varying recruitment strategies: All of Us (AOU; n = 244 071), Michigan Genomics Initiative (MGI; n = 81 243), and UK Biobank (UKB; n = 401 167). Using 2019 National Health Interview Survey data, we constructed selection weights for AOU and MGI to represent the US adult population more. We used weigh
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Hypertension (HTN) remains a significant public health concern and the primary modifiable risk factor for cardiovascular disease, which is the leading cause of death in the United States. We applied our validated HTN computable phenotypes within the All of Us Research Program to uncover prevalence and characteristics of HTN and apparent treatment-resistant hypertension (aTRH) in United States.
METHODS: Within the All of Us Researcher Workbench, we built a retrospective cohort (January 1, 2008-July 1, 2023), identifying all adults with available age data, at least one blood pressur
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVES: Racial disparities in kidney transplant access and posttransplant outcomes exist between non-Hispanic Black (NHB) and non-Hispanic White (NHW) patients in the United States, with the site of care being a key contributor. Using multi-site data to examine the effect of site of care on racial disparities, the key challenge is the dilemma in sharing patient-level data due to regulations for protecting patients' privacy.
MATERIALS AND METHODS: We developed a federated learning framework, named dGEM-disparity (decentralized algorithm for Generalized linear mixed Effect Model for dispari
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Conventional physical activity (PA) metrics derived from wearable sensors may not capture the cumulative, transitions from sedentary to active, and multidimensional patterns of PA, limiting the ability to predict physical function impairment (PFI) in older adults. This study aims to identify unique temporal patterns and develop novel digital biomarkers from wrist accelerometer data for predicting PFI and its subtypes using explainable artificial intelligence techniques.
MATERIALS AND METHODS: Wrist accelerometer streaming data from 747 participants in the National Health and Aging
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Despite recent methodology advancements in clinical natural language processing (NLP), the adoption of clinical NLP models within the translational research community remains hindered by process heterogeneity and human factor variations. Concurrently, these factors also dramatically increase the difficulty in developing NLP models in multi-site settings, which is necessary for algorithm robustness and generalizability. Here, we reported on our experience developing an NLP solution for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) signs and symptom extraction in an open NLP framework from a subset of sit
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: The potential of using retinal images as a biomarker of cardiovascular disease (CVD) risk has gained significant attention, but regulatory approval of such artificial intelligence (AI) algorithms is lacking. In this regulated pivotal trial, we validated the efficacy of Reti-CVD, an AI-Software as a Medical Device (AI-SaMD), that utilizes retinal images to stratify CVD risk.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, we used data from the Cardiovascular and Metabolic Diseases Etiology Research Center-High Risk (CMERC-HI) Cohort. Cox proportional hazard model was used to est
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVES: While opioid addiction, treatment, and recovery are receiving attention, not much has been done on adaptive interventions to prevent opioid use disorder (OUD). To address this, we identify opioid prescription and opioid consumption as promising targets for adaptive interventions and present a design framework.
MATERIALS AND METHODS: Using the framework, we designed Smart Prescription Management (SPM) and Smart Consumption Monitoring (SCM) interventions. The interventions are evaluated using analytical modeling and secondary data on doctor shopping, opioid overdose, prescription qu
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To compare the effectiveness of 2 clinical decision support (CDS) tools to avoid prescription of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) in patients with heart failure (HF): a "commercial" and a locally "customized" alert.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 2 CDS tools implemented within a large integrated health system. The commercial CDS tool was designed according to third-party drug content and EHR vendor specifications. The customized CDS tool underwent a user-centered design process informed by implementation science principles, with input from a cros
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic has significantly impacted daily activity rhythms and life routines with people adjusting to new work schedules, exercise routines, and other everyday life activities. This study examines temporal changes in daily activity rhythms and routines during the COVID-19 pandemic, emphasizing disproportionate changes among working adult subgroups.
MATERIALS AND METHODS: In June 2021, we conducted a year-long study to collect high-resolution fitness tracker data and questionnaire responses from 128 working adults. Questionnaire data were analyzed to explore changes in
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Evictions are important social and behavioral determinants of health. Evictions are associated with a cascade of negative events that can lead to unemployment, housing insecurity/homelessness, long-term poverty, and mental health problems. In this study, we developed a natural language processing system to automatically detect eviction status from electronic health record (EHR) notes.
MATERIALS AND METHODS: We first defined eviction status (eviction presence and eviction period) and then annotated eviction status in 5000 EHR notes from the Veterans Health Administration (VHA). We d
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Measures of diagnostic performance in cancer are underdeveloped. Electronic clinical quality measures (eCQMs) to assess quality of cancer diagnosis could help quantify and improve diagnostic performance.
MATERIALS AND METHODS: We developed 2 eCQMs to assess diagnostic evaluation of red-flag clinical findings for colorectal (CRC; based on abnormal stool-based cancer screening tests or labs suggestive of iron deficiency anemia) and lung (abnormal chest imaging) cancer. The 2 eCQMs quantified rates of red-flag follow-up in CRC and lung cancer using electronic health record data reposi
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Observational studies of diabetic retinopathy (DR) using electronic health record data often determine disease severity using International Classification of Disease (ICD) codes. We investigated the mechanism of missingness for DR severity based on ICD coding using the American Academy of Ophthalmology IRIS® Registry. We included all patient encounters in the registry with a DR ICD-9 or ICD-10 code between January 1, 2014 and June 30, 2021. Demographic, clinical, and practice-level characteristics were compared between encounters with specified and unspecified disease severity. Practices were
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Although artificial intelligence (AI) has achieved high levels of accuracy in the diagnosis of various diseases, its impact on physicians' decision-making performance in clinical practice is uncertain. This study aims to assess the impact of AI on the diagnostic performance of physicians with differing levels of self-efficacy under working conditions involving different time pressures.
MATERIALS AND METHODS: A 2 (independent diagnosis vs AI-assisted diagnosis) × 2 (no time pressure vs 2-minute time limit) randomized controlled experiment of multicenter physicians was conducted. Par
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Assess the effectiveness of providing Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC®)-to-In Vitro Diagnostic (LIVD) coding specification, required by the United States Department of Health and Human Services for SARS-CoV-2 reporting, in medical center laboratories and utilize findings to inform future United States Food and Drug Administration policy on the use of real-world evidence in regulatory decisions.
MATERIALS AND METHODS: We compared gaps and similarities between diagnostic test manufacturers' recommended LOINC® codes and the LOINC® codes used in medical center la
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Federated learning (FL) allows multiple distributed data holders to collaboratively learn a shared model without data sharing. However, individual health system data are heterogeneous. "Personalized" FL variations have been developed to counter data heterogeneity, but few have been evaluated using real-world healthcare data. The purpose of this study is to investigate the performance of a single-site versus a 3-client federated model using a previously described Coronavirus Disease 19 (COVID-19) diagnostic model. Additionally, to investigate the effect of system heterogeneity, we ev
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: We aimed to establish a comprehensive digital phenotype for postpartum hemorrhage (PPH). Current guidelines rely primarily on estimates of blood loss, which can be inaccurate and biased and ignore complementary information readily available in electronic medical records (EMR). Inaccurate and incomplete phenotyping contributes to ongoing challenges in tracking PPH outcomes, developing more accurate risk assessments, and identifying novel interventions.
MATERIALS AND METHODS: We constructed a cohort of 71 944 deliveries from the Mount Sinai Health System. Estimates of postpartum bloo
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Postpartum hemorrhage (PPH) remains a leading cause of preventable maternal mortality in the United States. We sought to develop a novel risk assessment tool and compare its accuracy to tools used in current practice.
MATERIALS AND METHODS: We used a PPH digital phenotype that we developed and validated previously to identify 6639 PPH deliveries from our delivery cohort (N = 70 948). Using a vast array of known and potential risk factors extracted from electronic medical records available prior to delivery, we trained a gradient boosting model in a subset of our cohort. In a held-o
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Monkeypox virus was historically rare outside of West and Central Africa until the current 2022 global outbreak, which has required clinicians to be alert to identify individuals with possible monkeypox, institute isolation, and take appropriate next steps in evaluation and management. Clinical decision support systems (CDSS), which have been shown to improve adherence to clinical guidelines, can support frontline clinicians in applying the most current evaluation and management guidance in the setting of an emerging infectious disease outbreak when those guidelines are evolving over time. Her
СтатьяПоддержка правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Electronic Health Records (EHRs) increasingly include designated fields to capture social determinants of health (SDOH). We developed measures to characterize their use, and use of other SDOH data types, to optimize SDOH data integration.
MATERIALS AND METHODS: We developed 3 measures that accommodate different EHR data types on an encounter or patient-year basis. We implemented these measures-documented during encounter (DDE) captures documentation occurring during the encounter; documented by discharge (DBD) includes DDE plus documentation occurring any time prior to admission; a
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: The lack of representative coronavirus disease 2019 (COVID-19) data is a bottleneck for reliable and generalizable machine learning. Data sharing is insufficient without data quality, in which source variability plays an important role. We showcase and discuss potential biases from data source variability for COVID-19 machine learning.
MATERIALS AND METHODS: We used the publicly available nCov2019 dataset, including patient-level data from several countries. We aimed to the discovery and classification of severity subgroups using symptoms and comorbidities.
RESULTS: Cases from the
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования