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背景：心房細動（AF）は、敗血症のある集中治療室患者の予後不良です。ただし、AFの研究は困難です。以前の研究では、国際的な疾患（ICD）コードの分類がAFの発生率を過小評価する可能性があることが実証されていますが、チャートレビューは高価であり、しばしば実行不可能です。敗血症のあるクリティカルケア患者における看護師が作成したAFの精度とその時間的精度を調べることを目指しています。 方法：連続心電図（ECG）波形の敗血症の患者は、Intensive Care（Mimic-III）データベースの医療情報MARTから特定されました。手動レビューのために、6〜50時間のECGのランダムサンプルを選択しました。看護師が作成したAFの発生と発症時間とICD-9コードAFを、AFステータスを盲目にしたボード認定の心電気生理学者による金標準ECG裁定と比較されました。看護師チャート、ICD-9コード、またはその両方でAFと診断された患者のすべての変数について、記述統計が計算されました。 結果：142のECG波形（58 AFおよび84洞リズム）、ナースチャートは、93％の感度（95％信頼区間[CI]：87％-100％）および87％の特異性（95％CI：80％-94％）のAFイベントを、ゴールドスタンダードマニュアルECGレビューと比較して特定しました。さらに、レビューされたトレースの85％で、看護師が作成したAF発症時間は1時間以内でした。ICD-9コードは、入院中のインシデントAFで97％に敏感（95％CI：88-100％）および82％特異的（95％CI：74-90％）でしたが、AF発症時間を特定できませんでした。 結論：EHRのAFの看護師の文書は正確であり、AF開始を1時間以内に決定するための精度が高くなっています。私たちの研究は、EHRで看護師がチャート化したAFが、AF症例の識別、タイミング、および負担の推定のための潜在的に斬新な方法であることを示唆しています。
背景：心房細動（AF）は、敗血症のある集中治療室患者の予後不良です。ただし、AFの研究は困難です。以前の研究では、国際的な疾患（ICD）コードの分類がAFの発生率を過小評価する可能性があることが実証されていますが、チャートレビューは高価であり、しばしば実行不可能です。敗血症のあるクリティカルケア患者における看護師が作成したAFの精度とその時間的精度を調べることを目指しています。 方法：連続心電図（ECG）波形の敗血症の患者は、Intensive Care（Mimic-III）データベースの医療情報MARTから特定されました。手動レビューのために、6〜50時間のECGのランダムサンプルを選択しました。看護師が作成したAFの発生と発症時間とICD-9コードAFを、AFステータスを盲目にしたボード認定の心電気生理学者による金標準ECG裁定と比較されました。看護師チャート、ICD-9コード、またはその両方でAFと診断された患者のすべての変数について、記述統計が計算されました。 結果：142のECG波形（58 AFおよび84洞リズム）、ナースチャートは、93％の感度（95％信頼区間[CI]：87％-100％）および87％の特異性（95％CI：80％-94％）のAFイベントを、ゴールドスタンダードマニュアルECGレビューと比較して特定しました。さらに、レビューされたトレースの85％で、看護師が作成したAF発症時間は1時間以内でした。ICD-9コードは、入院中のインシデントAFで97％に敏感（95％CI：88-100％）および82％特異的（95％CI：74-90％）でしたが、AF発症時間を特定できませんでした。 結論：EHRのAFの看護師の文書は正確であり、AF開始を1時間以内に決定するための精度が高くなっています。私たちの研究は、EHRで看護師がチャート化したAFが、AF症例の識別、タイミング、および負担の推定のための潜在的に斬新な方法であることを示唆しています。
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) portends poor prognoses in intensive care unit patients with sepsis. However, AF research is challenging: Previous studies demonstrate that International Classification of Disease (ICD) codes may underestimate the incidence of AF, but chart review is expensive and often not feasible. We aim to examine the accuracy of nurse-charted AF and its temporal precision in critical care patients with sepsis. METHODS: Patients with sepsis with continuous electrocardiogram (ECG) waveforms were identified from the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III) database, a de-identified, single-center intensive care unit electronic health record (EHR) source. We selected a random sample of ECGs of 6 to 50 hours' duration for manual review. Nurse-charted AF occurrence and onset time and ICD-9-coded AF were compared to gold-standard ECG adjudication by a board-certified cardiac electrophysiologist blinded to AF status. Descriptive statistics were calculated for all variables in patients diagnosed with AF by nurse charting, ICD-9 code, or both. RESULTS: From 142 ECG waveforms (58 AF and 84 sinus rhythm), nurse charting identified AF events with 93% sensitivity (95% confidence interval [CI]: 87%-100%) and 87% specificity (95% CI: 80%-94%) compared to the gold standard manual ECG review. Furthermore, nurse-charted AF onset time was within 1 hour of expert reader onset time for 85% of the reviewed tracings. The ICD-9 codes were 97% sensitive (95% CI: 88-100%) and 82% specific (95% CI: 74-90%) for incident AF during admission but unable to identify AF time of onset. CONCLUSION: Nurse documentation of AF in EHR is accurate and has high precision for determining AF onset to within 1 hour. Our study suggests that nurse-charted AF in the EHR represents a potentially novel method for AF case identification, timing, and burden estimation.
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