<think> 好吧，我需要分析一下这个关于ESKD的算法验证研究。首先，研究的目的是开发和验证一个算法，通过诊断和程序编码在电子健康记录中识别ESKD患者。他们用了两组数据，一个开发队列和一个验证队列，分别来自Geisinger和纽约大学的医疗系统。 研究假设应该是这样的：他们认为通过结合诊断编码和手术编码，能够准确识别出ESKD患者，并且这个算法在不同医疗系统中表现一致。这个假设听起来合理，因为诊断编码和手术编码通常能反映出患者的严重情况。 接下来，研究方法是开发队列和验证队列，分别测试算法的敏感性、特异性等指标。用USRDS作为金标准，这个选择合理，因为USRDS是美国肾脏数据系统，数据比较全面和准确。 看一下结果，Geisinger的数据中，算法的敏感性是73.9%，特异性很高，99.83%。而纽约大学的数据中，敏感性稍低，为71.8%，但特异性更高，达到99.95%。这说明算法在识别ESKD方面更擅长排除非ESKD患者，但在识别真实ESKD患者方面还有一定不足。 解释数据时，研究者提到算法的高特异性和适度敏感性，这可能是因为诊断编码和手术编码的使用。但是，抽取数据时只使用了结构化的EHR数据，可能忽略了一些非结构化的信息，比如医生的笔记或者其他临床信息，这可能导致敏感性不够。 研究的局限性包括数据来源的单一性，两个医疗系统可能无法涵盖所有情况，特别是不同地区或系统的编码习惯可能不同。此外，算法的开发和验证都基于相同的数据结构，可能在其他环境中表现不同。 在临床应用方面，这个算法可以帮助研究人员更有效地识别ESKD患者，进行流行病学研究。但由于敏感性不高，可能会漏掉一些病例，影响研究结果。未来的研究可以考虑加入更多的数据元素，比如实验室结果或用药记录，来提高敏感性。 另外，是否存在其他观点呢？比如，是否有其他编码系统可以结合，或者是否需要考虑时间因素，比如ESKD的发展阶段不同，编码可能有所不同。或者，是否应该结合其他数据来源，如保险索赔数据，来提高识别的准确性。 总的来说，这个研究提供了一个有效的算法，但在实际应用中可能需要进一步优化和验证，以适应不同的医疗环境和数据结构。 </think> ### 研究目的與假設 該研究旨在開發和驗證一種算法，使用診斷和程序代碼來從電子健康記錄（EHRs）中識別末期腎臟病（ESKD）患者。研究假設這種結合診斷和程序代碼的算法能夠準確識別ESKD患者，並且在不同的醫療系統中表現一致。 ### 方法與設計 研究採用了兩個醫療系統的資料：葛底斯健康系統（Geisinger Health System）作為開發隊列，紐約大學朗格恩健康系統（New York University Langone Health System）作為驗證隊列。算法的效能通過敏感性、特異性、陽性預測值（PPV）和陰性預測值（NPV）來評估。 ### 數據解釋與結果 在葛底斯健康系統中，算法的敏感性為73.9%，特異性為99.83%。在紐約大學朗格恩健康系統中，敏感性為71.8%，特異性為99.95%。結果顯示算法在識別ESKD患者方面具有高特異性，但敏感性相對較低。 ### 局限性與偏見 研究主要局限於使用結構化EHRs資料，可能忽略了非結構化資料的信息。此外，資料來源於兩個特定的醫療系統，可能不具一般化性。 ### 臨床及未來研究意涵 該研究為未來基於EHRs的研究提供了有用的工具，但在臨床應用中可能需要進一步優化以提高敏感性。未來研究可考慮加入其他資料元素，如實驗室結果或用藥記錄。 ### 其他觀點 可能的其他解釋包括考慮其他編碼系統的結合或不同ESKD發展階段的影響。未來研究可探討結合其他資料來源，如保險索賠資料，以提高識別準確性。 ### 總結 該研究提供了一種有效的算法，但在實際應用中可能需要進一步優化和驗證，以適應不同的醫療環境和資料結構。