Freitextcodierung in NSSP - ESSENCE: Teil 5

Dies ist der fünfte Artikel in der Reihe zum Schreiben von ESSENCE-Freitextabfragen. Wir danken dem Senior Data Analyst Zachary Stein für die Entwicklung dieser Serie.

Teil 1. Platzhalter
Teil 2. Unterstriche_und Klammern []
Teil 3. Einschlussbedingungen
Teil 4. Ausschlussbedingungen und Klammern
Teil 6. Dinge einpacken

Einführung

Die Suchkriterien für ESSENCE-Freitextabfragen basieren auf booleschen logischen Operatoren und regulären Ausdrücken. Bei Freitextabfragen wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden. Sie können "^" für Platzhalter enthalten. "," Für mehrere Einträge; "ISBLANK", um nach Leerzeichen zu suchen; "ISNULL", um nach Nullen zu suchen; "[COMMA]", um nach Kommas zu suchen; und Operatoren "und", "oder", "und nicht" und Klammern "()", um Reihenfolge und Gruppierung zu definieren. Diese Reihe wird all diese Themen ausführlich behandeln.

Freitextabfragen machen die Praxis der syndromalen Überwachung, insbesondere die Verwendung von NSSP-ESSENCE, an verschiedene Datenquellen und -typen anpassbar. Durch die Verwendung von Freitextabfragen können Analysten und Epidemiologen ein hohes Maß an Anpassung vornehmen. Sie können Freitextabfragen schnell codieren und schnell auf Ausbrüche, Katastrophen und Ereignisse reagieren, die sich entwickeln. Mit diesen Funktionen können Benutzer Abfragen an ihre Datenebene anpassen und so genaue Ergebnisse sicherstellen.

Es folgt die Freitextcodierung in ESSENCE, die allen Benutzern zugänglich ist unterschiedliche Muster. Durch das Erlernen des Lesens dieser Muster können Benutzer Anfragen von vielen Stellen aus entgegennehmen und sie entsprechend ihren individuellen Anforderungen neu verwenden. Die Überwachung des Syndroms hängt stark von den Methoden des Teilens ab, und die Praktiker müssen die Sprache verstehen.

Teil 5. Eine "Starter" -Sturzverletzungsabfrage und Beispiele für komplexe Abfragen

Die Teile 1 bis 4 dieser Reihe behandeln die grundlegende und komplexe Abfrage-Notation, einschließlich der Verwendung von Carets. Unterstriche und Klammern; Anweisungen "AND", "OR" und "ANDNOT"; und die Klammern, mit denen diese Anweisungen zusammengefasst werden können.

Eine "Starter" -Sturzverletzungsabfrage

Bisher bezog sich diese Serie auf eine Stichprobe hypothetischer Hauptbeschwerden (Chief Complaints, CCs) und den Wunsch, eine Abfrage für sturzbedingte Verletzungen zu erstellen. Nachdem wir nun die gesamte Abfragesprache zur Hand haben, würde ich wie folgt eine Abfrage entwickeln, die die beabsichtigten Besuche enthält und die falsch positiven CCs ausschließt.

Nehmen wir die folgenden Hauptbeschwerden (in den Teilen 1–4 verwendet) und den Wunsch an, eine Abfrage für sturzbedingte Verletzungen zu erstellen.

  1. Fallen
  2. Fiel aus dem Auto
  3. Verletzung des linken Arms; Fallen
  4. Mit Freunden ausfallen; Lebensmüde
  5. Fühlt sich niedergeschlagen
  6. Der Patient wurde nach einem Sturz ins Gesicht gebracht
  7. Fallen; Verletzung des linken Handgelenks
  8. Fühlt sich verstopft an; Allergien

Sie können davon ausgehen, dass die fettgedruckten CCs 1, 2, 3, 6 und 7 die sind beabsichtigt Fälle und 4, 5 und 8 sind falsch positiv.

In der folgenden Tabelle wird beschrieben, was wir über sturzbezogene Abfragen gelernt haben:

Fallbezogene Abfragebeispiele
Fallbezogene Abfragebeispiele
Code Beschreibung
  1. Erstens sehen wir, dass unsere Hauptbeschwerden (Chief Complaints, CCs) zwei Indikatoren für Stürze enthalten: die Begriffe „Sturz“ und „Sturz“.
^ Fall ^, OR, ^ Fell ^
Diese Abfrage greift die CCs 1, 2, 3, 4, 5, 6 und 7 auf. Dabei werden alle beabsichtigten Besuche erfasst, aber auch die falsch positiven Begriffe für „Mit Freunden ausfallen“ und „Sich niedergeschlagen fühlen“.
  1. Beginnen wir mit dem Begriff "Crestfall", um unbeabsichtigte Besuche auszuschließen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, aber hier sind zwei gängige Optionen:
^ Fall ^, ANDNOT, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Fell ^
Wir können den falsch positiven Begriff direkt negieren. Dies gibt die CCs 1, 2, 3, 4, 6 und 7 zurück.
^ Fall ^, OR, Fall ^ oder Fell ^
Oder wir können mit unserem Einschlussbegriff spezifisch sein. Dieser Code gibt an, dass der Begriff mit dem Wort (oder CC) beginnt und die CCs 1, 2, 3, 4, 6 und 7 zurückgibt.
  1. Das einzige falsche Positiv, das noch übrig ist, ist CC 4, „Mit Freunden ausfallen“. Das Hinzufügen einer Negation für "Falling" hätte wahrscheinlich unbeabsichtigte Konsequenzen für reale Daten und würde das wahre Positiv von CC 6 in unseren Beispielen negieren. Es gibt keine gute Lösung, um CC 4 auszuschließen. Hier einige Beispiele und die Vor- und Nachteile der einzelnen:
(, ^ Fall ^, ANDNOT, ^ Crestfallen ^,), AND, (, ^ Injur ^, OR, ^ Face ^ oder ^ Wrist ^ oder ^ Knöchel ^ oder ^ Broke ^ oder ^ Hurt ^ oder ^ Lacer ^ oder ^ Hit ^ oder ^ Head ^,), OR, ^ Fell ^
Wir können verlangen, dass „Sturz“ mit einem Verletzungsbegriff zusammenfällt. Der angezeigte Code gibt die CCs 3, 6 und 7 zurück. Dies schließt CC 4 aus, schließt aber auch die wahrscheinlich wirklich positiven CCs 1 und 2 aus. Außerdem hängt diese Abfrage stark von der Fähigkeit des Benutzers ab, alle Verletzungsbeschreibungen abzudecken, die aus einem Sturz resultieren können. das könnte unerschwinglich lang werden.
^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling mit ^,), OR, ^ Fell ^
Die Abfrage kann die für CC 4 spezifische Textzeichenfolge negieren. Je spezifischer Ihr Negationsbegriff wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass er nicht für allgemeine Daten im realen Leben gilt oder ähnliche falsch positive Ergebnisse negiert. Das Codieren sehr spezifischer Negationen kann verwendet werden, um besonders störende Fehlalarme zu negieren. Der Code auf der linken Seite hat eine sehr spezifische Negation, um störende CC 4 auszuschließen, und gibt die CCs 1, 2, 3, 6 und 7 zurück.
^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Suicid ^,), OR, ^ Fell ^
Die Abfrage kann basierend darauf, wie CC 4 mit Suizidgedanken zusammenhängt, negiert werden. Dies wirft jedoch die Frage auf, wie oft sturzbedingte Verletzungen neben Erwähnungen von Selbstmordgedanken auftreten. Diese Abfrage gibt die CCs 1, 2, 3, 6 und 7 zurück.

Das macht also auch unsere letzte Frage zu unseren hypothetischen CCs

^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling mit ^,), OR, ^ Fell ^

Oder . . .

^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Suicid ^,), OR, ^ Fell ^

Beide Abfragen sind präzise und genau, aber funktionieren sie mit realen Daten? Das CCQV-Dataset (Chief Complaint Query Validation) in NSSP-ESSENCE ist der logische (und beste) Ausgangspunkt für die Erstellung einer Abfrage, die verwendet wird bundesweit. In den meisten Situationen reichen jedoch die lokalen oder regionalen Daten eines Benutzers aus. Für die nächsten Schritte verwenden wir nur die Abfrage ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling out mit ^,), OR, ^ Fell ^.

Sturzbedingte Verletzungen sind in Daten der Notaufnahme häufig. Das bestehende ESSENCE-Fall-Subsyndrom zieht diese Besuche zuverlässig nach sich, aber wir können auch unser neues Syndrom ausführen und sehen, wie es sich auf reale Daten auswirkt. Wenn Sie die obige Abfrage in CCQV-Daten ausführen, bei denen HasBeenE = Yes (ungefähr auf die Notfallversorgung beschränkt), werden knapp 80.000 Besuche pro Woche zurückgegeben. Um zu sehen, wie unsere Abfrage mit einem breiteren Datensatz funktioniert, konzentrieren wir uns nur auf die MMWR-Woche 22, 2019. Im Gegensatz zu diesem Beispiel, in dem die Daten einer einzelnen Woche verwendet werden, sollte jeder, der eine Abfrage validiert, dies über mehrere Wochen hinweg tun, um sicherzustellen, dass die Abdeckung umfasst eine breite Palette von CC-Variationen.

Die offizielle Rückgabe unserer Anfrage für die MMWR-Woche 22 beträgt 79.604 Besuche. Wir können ESSENCE eine zufällige Stichprobe dieser Besuche auf der Seite Datendetails zur Überprüfung überlassen. Nach Überprüfung dieser Besuche scheint unsere Abfrage recht gut zu funktionieren. Sofort festgestellte Fehlalarme sind: Hauptbeschwerden über verschiedene medizinische Geräte, die „herausfallen“, und Gegenstände, die auf den Patienten fallen oder fallen.

Da wir nach Fehlalarmen suchen, können wir die zu überprüfenden Daten durch Entfernen weiter verfeinern wahrscheinlich echte positive Besuche. Eine Methode besteht darin, diejenigen zu entfernen, die relevante CCs und Entladungsdiagnosen (DDs) haben, die sich auf unsere beabsichtigten Aufzeichnungen beziehen. Wir können dies tun, indem wir die ursprüngliche Abfrage in Klammern setzen und dann mit einer "ANDNOT" -Anweisung mit relevanten DD-Codes verknüpfen. Obwohl die Methode zum Auswählen von DD-Codes den Rahmen dieses Artikels sprengt, können wir durch eine schnelle ICD10-Negation von Besuchen, die mit einem W00-W19-ICD10-Code codiert wurden, der Ausrutschen, Stolpern, Stolpern und Stürzen abdeckt, viele echte positive Ergebnisse entfernen.

Unser Code zum Entfernen von DD-positiven Besuchen, den wir im CCDD-Feld ausführen, ist unten dargestellt. Beachten Sie die Verwendung von Klammern, um diesen breiten Bereich von „W“ -Codes mit einem einzigen Freitextbegriff abzudecken:

(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling with ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)

Diese Abfrage gibt 53.676 Besuche für die MMWR-Woche 22 zurück. Eine Überprüfung der Rückgaben zeigt erneut nur wenige falsch positive Ergebnisse.

Code kann geschrieben werden, um weiter zu isolieren Potenzial False Positives, die es Benutzern erleichtern, Trends in Bezug auf die Negation in der endgültigen Abfrage schnell zu überprüfen und zu suchen. Wenn ein Benutzer beispielsweise Kenntnisse über medizinische Geräte hat, die möglicherweise „ausfallen“ können, können diese Geräte in einer Abfrage aufgelistet und dadurch isoliert werden. Gruppieren Sie dazu die Begriffe für Medizinprodukte in Klammern und verknüpfen Sie die Anweisung in Klammern mit der ursprünglichen Abfrage mit einer UND-Anweisung Vor die Anweisung „ANDNOT“ der Diagnosecodes.

(, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling with ^,), OR, ^ Fell ^,), AND, (, ^ Tube ^, OR, ^ Cath ^, OR, ^ Monitor ^, OR, ^ Stitch ^,),), ANDNOT, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)

Hinweis: Diese Abfrage gibt 200 Besuche in MMWR-Woche 22 zurück. Davon sind mindestens 20 Besuche, bei denen das Sturzereignis das Medizinprodukt verschoben und zu einem „Ausfall“ geführt hat. "ANDNOT" -Aussagen, die nach falsch positiven Ergebnissen suchen, können überraschende und unbeabsichtigte Konsequenzen haben.

Versuch es!

Versuchen Sie, Fälle zu negieren, in denen ein Gegenstand auf den Patienten fällt / fällt. Denken Sie bei jeder Negation über ihre Konsequenzen nach. Zum Beispiel können Kommoden auf Menschen fallen, aber Menschen können auch von Kommoden fallen.

Funktioniert die ANDNOT-Zeichenfolge (, ^ Dresser f [ea] ll ^,) dafür? Sehen Sie, was Sie mit dem Code negieren

(, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling with ^,), OR, ^ Fell ^,), AND, (, ^ Dresser f [ea] ll ^,),) , ANDNOT, (, ^ [; /

Beispiele für komplexe Abfragen

Im Freitext-Codierungsartikel des nächsten Monats werden wir eine grobe endgültige Abfrage für sturzbedingte Verletzungen präsentieren und diese dann aufteilen. Im Moment sind hier einige komplexe Abfragen und verschiedene Freitext-Sprachtechniken, die sie gut verwenden.

Beachten Sie im hervorgehobenen Teil der neuen CCDD-Kategorie CDC Medication Refill v1, wie eine „ANDNOT“ -Anweisung (rot) in der ersten Gruppe von Einschlussbegriffen (grün) verschachtelt ist, die wiederum mit einer anderen Gruppe von Einschlussbegriffen verknüpft sind ( Gold). Durch Verschachteln der "ANDNOT" -Anweisung innerhalb der Einschlussbegriffe kann der Codierer mit den Negationen spezifisch sein. Hier werden nur die spezifischen Fehlalarme negiert, die durch den Term ^ o2 ^ gezogen werden. Auf diese Weise wenden Sie Negationen nur bei Bedarf auf Begriffe an.

(, (, ^ Tank ^ oder ^ Sauerstoff ^ oder ^ o2 ^, ANDNOT, (, ^ O2 [0-9] ^,) oder ^ Medikamente ^ oder ^ Skript ^ oder ^ Pille ^ oder ^ Rezept ^ oder ^ Medizin ^,), UND, (, ^ nachfüllen ^ oder ^ ergänzend ^ oder ^ leer ^ oder ^ brauchen ^ oder ^ aus ^, oder, ^ request ^,),) oder, (, ^ [; /] z76.0 ^ oder ^ [; /] z760 ^ oder ^ [; /] V68.1 ^ oder ^ [; /] V681 ^ oder ^ [; /] 182918009 ^,)

Im Folgenden wird die Abfrage „Tollwut und Tierbisse - Gesundheitsministerium von Florida“ gezeigt, die in der Syndromic Definition Library (SDL) im Knowledge Repository (https://surveillancerepository.org/rabies-and-animal-bites-florida) veröffentlicht wird -Department-Healthexternal Icon):

(, ^ Rabie ^ oder ^ Rabbie ^ oder ^ gebissen ^ oder ^ Biss ^ oder Bit ^ oder ^ Bit oder ^ Bit ^) und nicht ((^ Bug ^) oder, ^ Ameise ^ oder ^ Kind ^ oder ^ Insekt ^ oder ^ Floh ^ oder ^ Person ^ oder ^ Mensch ^ oder ^ Schlange ^ oder ^ Raupe ^ oder ^ Pygmäenrassler ^ oder ^ etwas ^ oder ^ Spinne ^ oder ^ Wespe ^ oder ^ Mücke ^ oder ^ Zecke ^ oder ^ Fisch ^ oder ^ Einsiedler ^)

Ein bemerkenswertes Merkmal dieser Tollwutabfrage ist das Konzept, dass Codierer, anstatt spezifischer mit Einschlussbegriffen umzugehen, Besuche ausschließen wollten, bei denen die Beißer wurde erwähnt UND ist kein wahrscheinlicher Tollwutträger. Dies funktioniert hervorragend, da eine Abfrage nach ^ Bite ^ allein Insekten, Reptilien, Amphibien und Kinder anzieht und eine Abfrage nach ^ Bite ^, AND, (, ^ Cat ^ oder ^ Dog ^ oder ^ etc …… . ^,) schließt nicht zugeordnete Bisse aus und macht sie nicht auf einen Epidemiologen oder einen anderen Entscheidungsträger aufmerksam.

Die an die SDL gesendete CSTE-Abfrage zu Erkältungskrankheiten dient als weiteres hervorragendes Beispiel für wichtige Abfragemethoden (https://surveillancerepository.org/cold-related-illness-cste-january-2019externes Symbol).

Beachten Sie, wie der ICD9-Code, der mit 991 beginnt (grün hervorgehoben), die Liste in Klammern [; /] am Anfang verwendet, um das Nummernsegment sicherzustellen beginnt Der Code, gefolgt von einem Unterstrich, um etwas anzugeben, kann an diese Stelle fallen, aber diese Stelle muss ausgefüllt werden und endet dann mit einer anderen Liste in Klammern [; /], um das Ende des Codes anzugeben. Die Klammer am Ende stellt sicher, dass Zahlen mit mehr als 4 Ziffern von dieser Abfrage nicht abgerufen werden.

Diese Abfrage leistet auch gute Arbeit bei der Verneinung historischer Erfrierungen und Verletzungen durch Kälteexposition (rot hervorgehoben), da Erfrierungen wahrscheinlich Kandidaten für wiederholte ED-Besuche wegen Verbandwechsel, Infektionen, Schwellungen und anderen Problemen sind. Beachten Sie insbesondere die Verwendung von… ^ [TX] __.__ XD ^ oder ^ [TX] ____ XD ^…, um Verletzungen oder externe Ursachen zu negieren, die am Ende ein „D“ aufweisen, das auf nachfolgende Begegnungen hinweist.

(, ^ kalt exp ^ oder ^ kalt-exp ^ oder ^ env exp ^ oder ^ umwelt exp ^ oder ^ exp zu env ^ oder ^ Exposition zu env ^ oder ^ exp zu Kälte ^ oder ^ Kälteexposition ^ oder ^ Kälteexposition ^ oder ^ Coldexposition ^ oder ^ draußen in der Kälte ^ oder ^ f [ro] [ro] stbit ^ oder ^ f [ro] [ro] st bit ^ oder ^ f [ro] [ro] stnip ^ oder ^ f [ro] [ro] st nip ^ oder ^ f [ro] [ro] st ni ^ , oder, ^ hypothe ^,) oder, (, ^ gefroren ^ und, (, ^ Hand ^ oder, ^ Finger ^ oder, ^ Daumen ^,),), ANDNOT, (, ^ Fleisch ^ oder , ^ Burger ^ oder ^ Schweinefleisch ^ oder ^ Warze ^ oder ^ Wachstum ^ oder ^ Essen ^ oder ^ Messer ^ oder ^ Schulter ^ oder ^ Truthahn ^ oder ^ Knie ^,) oder (, ^ gefroren ^ und (, ^ Füße ^ oder ^ Fuß ^ oder ^ Zehen ^) ANDNOT, (, ^ Fleisch ^ oder ^ Burger ^ oder , ^ Schweinefleisch ^ oder ^ Warze ^ oder ^ Wachstum ^ oder ^ Essen ^ oder ^ Messer ^ oder ^ Schulter ^ oder ^ Truthahn ^ oder ^ Knie ^,),) , oder, (, ^ [; /] x31 ^ oder ^ [; /] t68 ^ oder ^ [; /] t69 ^ oder ^ [; /] t33 ^ oder ^ [; /] t34 ^ oder ^ [; /] 991 ._ [; /] ^ oder ^ [; /] 991 _ [; /] ^ oder ^ [; /] E901. [089] ^ oder ^ [; /] E988.3 ^ oder ^ [; /] E901 [089] ^ oder ^ [; /] E9883 ^,) und nicht, (, ^ erneut prüfen ^ oder ^ erneut prüfen ^ oder , ^ Geschichte von Erfrierungen ^ oder ^ Geschichte von Erfrierungen ^ oder ^ Dressingchang ^ oder ^ Brust ^ oder ^ Stauung ^ oder ^ Husten ^ oder ^ Infektion ^ oder ^ [ ; /] w93 ^ oder ^ [; /] r68.0 ^ oder ^ [; /] r680 ^ oder ^ [; /] e901.1 ^ oder ^ [; /] 780.65 ^; oder ^ [; /] e9011 ^ oder ^ [; /] 78065 [; /] ^ oder ^ [TX] __.__ XD ^ oder ^ [TX] ____ XD ^,)

Wir danken dem Senior Data Analyst Zachary Stein für die freiwillige Teilnahme an einer Reihe von Artikeln zur Freitextcodierung. Stein, der früher beim Kansas Department of Environment and Health tätig war, leistet epidemiologische Arbeit, um die NSSP-Bemühungen zu unterstützen. Stein ist aktiver Teilnehmer an der NSSP CoP. Er schrieb zunächst über Freitextcodierung als Eintrag im Forum des NSSP CoP Syndrome Definition Committee. Das Forum stieß auf großes Interesse und inspirierte diese Reihe. Stein erkennt die Beiträge anderer an, die zum Forumsbeitrag beigetragen haben.