論文の概要: Leveraging text data for causal inference using electronic health records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03687v2
- Date: Mon, 20 May 2024 18:14:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 19:20:36.751762
- Title: Leveraging text data for causal inference using electronic health records
- Title（参考訳）: 電子健康記録を用いた因果推論のためのテキストデータの活用
- Authors: Reagan Mozer, Aaron R. Kaufman, Leo A. Celi, Luke Miratrix,
- Abstract要約: 本稿では,電子健康データによる因果推論を支援するためにテキストデータを活用する統一的なフレームワークを提案する。
従来のマッチング分析にテキストデータを組み込むことで、推定処理効果の妥当性を高めることができることを示す。
これらの手法は、臨床データの二次解析範囲を、構造化ERHデータに制限された領域にまで広げる可能性があると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4182510510164876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In studies that rely on data from electronic health records (EHRs), unstructured text data such as clinical progress notes offer a rich source of information about patient characteristics and care that may be missing from structured data. Despite the prevalence of text in clinical research, these data are often ignored for the purposes of quantitative analysis due their complexity. This paper presents a unified framework for leveraging text data to support causal inference with electronic health data at multiple stages of analysis. In particular, we consider how natural language processing and statistical text analysis can be combined with standard inferential techniques to address common challenges due to missing data, confounding bias, and treatment effect heterogeneity. Through an application to a recent EHR study investigating the effects of a non-randomized medical intervention on patient outcomes, we show how incorporating text data in a traditional matching analysis can help strengthen the validity of an estimated treatment effect and identify patient subgroups that may benefit most from treatment. We believe these methods have the potential to expand the scope of secondary analysis of clinical data to domains where structured EHR data is limited, such as in developing countries. To this end, we provide code and open-source replication materials to encourage adoption and broader exploration of these techniques in clinical research.
- Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)のデータに依存する研究において、臨床進歩ノートなどの構造化されていないテキストデータは、構造化されたデータから欠落している可能性がある患者の特徴やケアに関する情報の豊富な情報源を提供する。
臨床研究におけるテキストの普及にもかかわらず、これらのデータは、その複雑さのために定量的分析のために無視されることが多い。
本稿では,テキストデータを利用した電子健康データによる因果推論を解析の複数の段階で支援するための統一的な枠組みを提案する。
特に、自然言語処理と統計テキスト解析を標準推論手法と組み合わせて、欠落データ、不確定バイアス、処理効果の不均一性といった問題に対処する方法を検討する。
本研究は,非ランダム化医療介入が患者予後に与える影響を調査するERH研究への応用を通じて,従来のマッチング分析にテキストデータを統合することで,治療効果の妥当性を高め,治療の恩恵を最も受ける患者サブグループを特定することができることを示す。
我々は,これらの手法が臨床データの二次分析の範囲を,発展途上国のような構造化ERHデータに制限された領域にまで広げる可能性があると考えている。
この目的のために、我々は、臨床研究におけるこれらの技術の採用と広範な探索を促進するために、コードとオープンソースの複製材料を提供する。
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