研究人員分析了三個大型醫(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，可以準確識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)計更好的研究的關(guān)鍵，”研究負責(zé)人、費城兒童醫(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?！耙驗榇髷?shù)據(jù)集中并不是每個患者都適合進行臨床研究，使用工具將信號與噪聲分離，將有助于研究人員利用數(shù)據(jù)為各種癌癥患者設(shè)計實用的研究。例如，我們可以更好地評估惡心藥物或檢測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。
該研究團隊分析了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)、實驗室測試和供應(yīng)商專業(yè)。
Phillips表示，對于限定資格要求的狹窄定義和少數(shù)患者在臨床試驗中用于檢測特定癌癥亞型的藥物，對癌癥診斷患者的支持性護理的研究可能會使用現(xiàn)有的EHR數(shù)據(jù)，但患者選擇的準確性非常重要。
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，但實際上沒有癌癥?！币恍┗颊呤怯虚L期癌癥史的幸存者，另一些被認為被排除在癌癥診斷之外，還有一些被錯誤地編碼在圖表上?！八a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，在這項研究中，Phillips和他的同事創(chuàng)建了一個“可計算表型”來自動執(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。進一步的篩查需要三次專家就診、至少兩個診斷代碼和至少兩次化療——這使得患者總數(shù)達到1825人。最終的1825個組是可計算的表型規(guī)劃隊列-適合臨床研究組。
當(dāng)審查者在掩蓋評論中分析隊列的完整醫(yī)療記錄時，可計算的表型顯示出100%的敏感性和99%到100%的特異性，以準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，以確定患者隊列的后續(xù)臨床研究。”盡管他補充說，可能需要進一步的研究來改進算法，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，這些兒童占美國所有兒科癌癥的40%。
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