原題
Development and Validation of a Computable Radiotherapy Phenotype.
背景:本研究の目的は、構造化および半構造化健康データを用いて、放射線療法を受けた患者を同定する方法論を作成し、将来の治療結果研究を支援することである。
方法:2014年から2023年までの退役軍人の後ろ向きコホート分析において、著者らは、放射線腫瘍治療を把握するために、紹介文書、受診、および請求コードを利用した。彼らは管理コードを分類し、臨床記録に関して非構造化データ分析を実施し、カルテでレビューしたコホートに対してアルゴリズムを検証した。
結果:このコホートには589,318人の退役軍人が含まれ、355,276人が放射線療法を受けていた。解析により、様々な治療タイプおよびアルゴリズムの精度を裏付ける広範な臨床記録データが明らかになった。
結論:自動医療記録抽出は放射線治療患者を効果的に同定し、治療コホートの理解を深める。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.05.001
PMID: 40374061
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