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Automatically identifying social isolation from clinical narratives for patients with prostate Cancer

机译:从前列腺癌患者的临床叙述中自动识别社会隔离

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摘要

BackgroundSocial isolation is an important social determinant that impacts health outcomes and mortality among patients. The National Academy of Medicine recently recommended that social isolation be documented in electronic health records (EHR). However, social isolation usually is not recorded or obtained as coded data but rather collected from patient self-report or documented in clinical narratives. This study explores the feasibility and effectiveness of natural language processing (NLP) strategy for identifying patients who are socially isolated from clinical narratives.
机译:背景社会隔离是影响患者健康结果和死亡率的重要社会决定因素。美国国家医学科学院最近建议在电子健康记录(EHR)中记录社会隔离。但是,社会隔离通常不会被记录或获得为编码数据,而是从患者的自我报告中收集或记录在临床叙述中。这项研究探讨了自然语言处理(NLP)策略用于识别与临床叙述无关的患者的可行性和有效性。

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