Resumen

Objetivo:

El estudio fue diseñado para validar el uso de registros electrónicos de salud (EHR) para el diagnóstico del trastorno bipolar y la clasificación de los sujetos de control.

Método:

Los datos EHR se obtuvieron gracias a un sistema de atención de salud de más de 4,6 millones de pacientes que comprende más de 20 años. Médicos con experiencia revisaron los gráficos para identificar las características del texto y datos codificados consistentes o inconsistentes con un diagnóstico de trastorno bipolar. El procesamiento del lenguaje natural se utilizó para entrenar un algoritmo diagnóstico con un 95% de especificidad para la clasificación del trastorno bipolar. Se utilizaron datos codificados filtrados para obtener tres reglas de clasificación adicionales para los sujetos caso y una para los sujetos control. El valor predictivo positivo (VPP) del EHR basado en el trastorno bipolar y los subfenotipos diagnósticos se calcularon frente a los diagnósticos procedentes de entrevistas semiestructuradas directas a 190 pacientes.

Resultados:

El PPV del trastorno bipolar definido en el procesamiento del lenguaje natural fue 0.85. Para la mayoría de subfenotipos, los valores excedieron de 0,80. Las clasificaciones basadas en EHR fueron utilizados para acumular 4.500 casos de trastorno bipolar y 5.000 controles para análisis genéticos.

Conclusiones:

El beneficio del EHR semiautomatizado se puede utilizar para determinar los pacientes con trastorno bipolar y los sujetos control con alta especificidad y valor predictivo en comparación con las entrevistas diagnósticas. Los EHR proporcionan un poderoso recurso para la fenotipación de alto rendimiento para la investigación genéticay clínica.

Para acceder al texto completo es necesario consultar las características de suscripción de la fuente original: http://ajp.psychiatryonline.org/