Abstract
Background
Databases for Congenital Heart Disease (CHD) are effective in delivering accessible
datasets ready for statistical inference. Data collection hitherto has, however, been
labour and time intensive and has required substantial financial support to ensure
sustainability. We propose here creation and piloting of a semiautomated technique
for data extraction from clinic letters to populate a clinical database.
Methods
PDF formatted clinic letters stored in a local folder, through a series of algorithms,
underwent data extraction, preprocessing, and analysis. Specific patient information
(diagnoses, diagnostic complexity, interventions, arrhythmia, medications, and demographic
data) was processed into text files and structured data tables, used to populate a
database. A specific data validation schema was predefined to verify and accommodate
the information populating the database. Unsupervised learning in the form of a dimensionality
reduction technique was used to project data into 2 dimensions and visualize their
intrinsic structure in relation to the diagnosis, medication, intervention, and European
Society of Cardiology classification lists of disease complexity. Ninety-three randomly
selected letters were reviewed manually for accuracy.
Results
There were 1409 consecutive outpatient clinic letters used to populate the Scottish
Adult Congenital Cardiac Database. Mean patient age was 35.4 years; 47.6% female;
with 698 (49.5%) having moderately complex, 369 (26.1%) greatly complex, and 284 (20.1%)
mildly complex lesions. Individual diagnoses were successfully extracted in 96.95%,
and demographic data were extracted in 100% of letters. Data extraction, database
upload, data analysis and visualization took 571 seconds (9.51 minutes). Manual data
extraction in the categories of diagnoses, intervention, and medications yielded accuracy
of the computer algorithm in 94%, 93%, and 93%, respectively.
Conclusions
Semiautomated data extraction from clinic letters into a database can be achieved
successfully with a high degree of accuracy and efficiency.
Résumé
Contexte
Les bases de données sur les cardiopathies congénitales (CC) sont un moyen efficace
d’obtenir des ensembles de données pour réaliser des inférences statistiques. Cependant,
la collecte de données était jusqu’ici une activité exigeant beaucoup de travail et
de temps, et un soutien financier considérable était nécessaire pour en assurer la
pérennité. Nous rapportons la création et l’essai pilote d’une technique d’extraction
semi-automatique de données provenant de lettres médicales pour alimenter une base
de données cliniques.
Méthodologie
Des lettres médicales en format PDF stockées dans un dossier local ont été traitées
par une série d’algorithmes permettant l’extraction, le prétraitement et l’analyse
de données. Des renseignements précis sur les patients (diagnostics, complexité diagnostique,
interventions, arythmies, médicaments et données démographiques) ont été transformés
en fichiers au format texte et en tableaux de données structurés, afin d’alimenter
une base de données. Un schéma précis de validation des données a été prédéfini pour
la vérification et le traitement de l’information contenue dans la base de données.
Un apprentissage non supervisé, par la technique de réduction de dimensionnalité,
a été utilisé pour projeter les données en deux dimensions et visualiser leur structure
intrinsèque, en ce qui a trait aux diagnostics, aux médicaments, aux interventions
et à la complexité de la maladie (selon la classification de la Société européenne
de cardiologie). Quatre-vingt-treize lettres ont été sélectionnées aléatoirement afin
de vérifier manuellement l’exactitude de la technique.
Résultats
Les lettres médicales consécutives de 1 409 patients en contexte de consultation externe
ont été utilisées pour alimenter la Scottish Adult Congenital Cardiac Database. L’âge
moyen des patients était de 35,4 ans; 47,6 % étaient de sexe féminin; 698 (49,5 %)
présentaient des lésions de complexité modérée, 369 (26,1 %) présentaient des lésions
de complexité élevée et 284 (20,1 %) présentaient des lésions de complexité légère.
L’extraction des diagnostics individuels a été réussie dans 96,95 % des lettres, et
les données démographiques ont été extraites dans 100 % d’entre elles. L’extraction
des données, le téléversement dans la base de données, l’analyse des données et la
visualisation ont été effectués en 571 secondes (9,51 minutes). L’extraction manuelle
des données pour les catégories des diagnostics, des interventions et des médicaments
a confirmé l’exactitude de l’algorithme informatique dans une proportion de 94 %,
de 93 % et de 93 %, respectivement.
Conclusions
Une extraction semi-automatique des données de lettres médicales pour alimenter une
base de données est possible avec une exactitude et une efficacité élevées.
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Article Info
Publication History
Published online: May 31, 2022
Accepted:
May 20,
2022
Received:
September 10,
2021
Publication stage
In Press Journal Pre-ProofFootnotes
See page 7 for disclosure information.
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