うつ病の重症度を理解する際の症状の存在と症状の強さ：電子医療記録における文書化への影響

背景：データマイニングの取り組みが、結果を予測するための統計モデルを開発するためのデータベースに適用されています。電子医療記録には、大規模な臨床データベースを採掘するために統計技術を適用する努力を可能にする可能性があります。もちろん、このような予測アルゴリズムは、入力が利用可能なデータと同じくらい良好です。診断評価とサービス（MIDAS）プロジェクトを改善するためのロードアイランドの方法からの本報告書で私たちが取り組む質問は、症状の存在を決定するときに説明される症状の重症度の寸法評価から得られる情報の量です。このような結果は、医療記録の文書をどのように確立すべきかに影響を与える可能性があります。 方法：患者は半構造化されたインタビューで評価され、大うつ病性障害（MDD）の各症状の存在が記録されました。患者は、重症度の臨床的グローバル指数（CGI-S）でも評価されました。 結果：CGIの予測因子としてのMDD症状の存在を導入する重回帰分析では、累積R2は0.26でした。CGIの予測因子としてのすべての症状の重症度評価を入力する重回帰分析は、0.40の累積R2でした。 制限：この研究は、単一の臨床診療に外来患者の治療を提示する患者に基づいていました。MDDの診断基準ではない症状は調べられませんでした。 議論：電子医療記録のデータマイニング統計的アプローチの使用に関心のある研究機関は、臨床医に、症状が存在するか存在しているかだけでなく、症状が軽度、中程度か重度かを評価することを検討する必要があります。

BACKGROUND: Data mining efforts have been applied to research data bases to develop statistical models for predicting outcomes. Electronic medical records have the potential to enable efforts to apply statistical techniques to mine large clinical data bases. Of course, such prediction algorithms will only be as good as the data that is available to input. The question that we address in the present report from the Rhode Island Methods to Improve Diagnostic Assessment and Services (MIDAS) project is how much information might be gained from dimensional ratings of symptom severity over and above that which is accounted for when determining symptom presence. Such results could have implications for how medical record documentation should be established. METHODS: Patients were evaluated with a semi-structured interview, and the presence of each symptom of major depressive disorder (MDD) was recorded. Patients were also rated on the Clinical Global Index of Severity (CGI-S). RESULTS: A multiple regression analysis entering the presence of MDD symptoms as predictors of the CGI had a cumulative R2 of 0.26. A multiple regression analysis entering all symptom severity ratings as predictors of the CGI had a cumulative R2 of 0.40. LIMITATIONS: The study was based on patients presenting for outpatient treatment to a single clinical practice. Symptoms that are not diagnostic criteria for MDD were not examined. DISCUSSION: Research institutions interested in using data mining statistical approaches of electronic medical records should consider having the clinicians rate whether symptoms are mild, moderate or severe and not just whether they are present or absent.