Electronic Health Records (EHR) have brought valuable improvements to hospital practices by integrating patient information. In fact, the understanding of this data can prevent mistakes that may put patients' lives at risk. Nonetheless, to the best of our knowledge, there are no previous studies addressing the automatic detection of outlier prescriptions, regarding dosage and frequency. In this paper, we propose an unsupervised method, called Density-Distance-Centrality (DDC), to detect potential outlier prescriptions. A dataset with 563 thousand prescribed medications was used to assess our proposed approach against different state-of-the-art techniques for outlier detection. In the experiments, our approach achieves better results in the task of overdose and underdose detection in medical prescriptions, compared to other methods applied to this problem. Additionally, most of the false positive instances detected by our algorithm were potential prescriptions errors.
Electronic health records (EHR) are an important source of information to detect adverse events in patients. Inhospital fall incidents represent the largest category of adverse event reports. The detection of such incidents leads to better understanding of the event and improves the quality of patient health care. In this work, we evaluate several language models with state-of-the art recurrent neural networks (RNN) to detect fall incidents in progress notes. Our experiments show that the deep-learning approach outperforms previous works in the task of detecting fall events. Vector representation of words in the biomedical domain was able to detect falls with an F-Measure of 90%. Additionally, we made available an annotated dataset with 1,078 de-identified progress notes for replication purposes.
Objetivo: Analisar a concordância entre as evoluções diárias nos prontuários eletrônicos dos pacientes e as notificações no Sistema Informatizado de Notificação no registro de quedas. Método: Estudo retrospectivo do tipo coorte, realizado em um hospital público de Porto Alegre, no Rio Grande do Sul, Brasil. Compuseram este estudo 367 pacientes, 441 notificações voluntárias e 441 evoluções. A coleta de dados ocorreu na ferramenta de anotações online WebAnno, de setembro a dezembro de 2018. Foi desenvolvido um instrumento para a coleta. A análise dos dados ocorreu por meio de estatística descritiva. Os dados foram analisados no Statistical Package for the Social Sciences, SPSS Inc, Chicago versão 17.0 para Windows. Resultados: Entre os pacientes, 316 tiveram uma queda e 51 tiveram duas quedas ou mais. O estudo incluiu 441 notificações de quedas. Destas, 43,9% não foram registradas no prontuário eletrônico no dia da sua ocorrência. Em relação à avaliação do risco de quedas, apenas três (0,7%) evoluções continham o registro. Quando analisados os registros nas notificações e no prontuário eletrônico, foram identificados relatos mais completos nas notificações. Destacam-se as variáveis local da queda, registrada em todas as notificações e em 13,8% das evoluções; grau do dano, registrada em todas as notificações e em apenas 1,6% das evoluções. Conclusão: Identificou-se a lacuna de registros da queda no prontuário. Os resultados apontam para um aspecto de extrema relevância no quesito comunicação via prontuário do paciente, podendo implicar diretamente no planejamento e implementação do cuidado eficaz.
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