Skip to main content
main-content

01.12.2014 | Original Article | Ausgabe 12/2014

Digestive Diseases and Sciences 12/2014

Comparative Effectiveness Research of Chronic Hepatitis B and C Cohort Study (CHeCS): Improving Data Collection and Cohort Identification

Zeitschrift:
Digestive Diseases and Sciences > Ausgabe 12/2014
Autoren:
Mei Lu, Loralee B. Rupp, Anne C. Moorman, Jia Li, Talan Zhang, Lois E. Lamerato, Scott D. Holmberg, Philip R. Spradling, Eyasu H. Teshale, Vinutha Vijayadeva, Joseph A. Boscarino, Mark A. Schmidt, David R. Nerenz, Stuart C. Gordon
Wichtige Hinweise
For the Chronic Hepatitis Cohort Study (CHeCS) Investigators.
A list of the CHeCS Investigators appears in Appendix 1.

Abstract

Background and Aims

The Chronic Hepatitis Cohort Study (CHeCS) is a longitudinal observational study of risks and benefits of treatments and care in patients with chronic hepatitis B (HBV) and C (HCV) infection from four US health systems. We hypothesized that comparative effectiveness methods—including a centralized data management system and an adaptive approach for cohort selection—would improve cohort selection while controlling data quality and reducing the cost.

Methods

Cohort selection and data collection were performed primarily via the electronic health record (EHR); cases were confirmed via chart abstraction. Two parallel sources fed data to a centralized data management system: direct EHR data collection with common data elements, and chart abstraction via electronic data capture. An adaptive Classification and Regression Tree (CART) identified a set of electronic variables to improve case ascertainment accuracy.

Results

Over 16 million patient records were collected on 23 case report forms in 2006–2008. The vast majority of data (99.2 %) were collected electronically from EHR; only 0.8 % was collected via chart abstraction. Initial electronic criteria identified 12,144 chronic hepatitis patients; 10,098 were confirmed via chart abstraction with positive predictive values (PPV) 79 and 83 % for HBV and HCV, respectively. CART-optimized models significantly increased PPV to 88 for HBV and 95 % for HCV.

Conclusions

CHeCS is a comparative effectiveness research project that leverages electronic centralized data collection and adaptive cohort identification approaches to enhance study efficiency. The adaptive CART model significantly improved the positive predictive value of cohort identification methods.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

★ PREMIUM-INHALT
e.Med Interdisziplinär

Mit e.Med Interdisziplinär erhalten Sie Zugang zu allen CME-Fortbildungen und Fachzeitschriften auf SpringerMedizin.de. Zusätzlich können Sie eine Zeitschrift Ihrer Wahl in gedruckter Form beziehen – ohne Aufpreis.

Weitere Produktempfehlungen anzeigen
Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 12/2014

Digestive Diseases and Sciences 12/2014 Zur Ausgabe
  1. Das kostenlose Testabonnement läuft nach 14 Tagen automatisch und formlos aus. Dieses Abonnement kann nur einmal getestet werden.

  2. Das kostenlose Testabonnement läuft nach 14 Tagen automatisch und formlos aus. Dieses Abonnement kann nur einmal getestet werden.

Neu im Fachgebiet Innere Medizin

Meistgelesene Bücher aus der Inneren Medizin

2017 | Buch

Rheumatologie aus der Praxis

Entzündliche Gelenkerkrankungen – mit Fallbeispielen

Dieses Fachbuch macht mit den wichtigsten chronisch entzündlichen Gelenk- und Wirbelsäulenerkrankungen vertraut. Anhand von über 40 instruktiven Fallbeispielen werden anschaulich diagnostisches Vorgehen, therapeutisches Ansprechen und der Verlauf …

Herausgeber:
Rudolf Puchner

2016 | Buch

Ambulant erworbene Pneumonie

Was, wann, warum – Dieses Buch bietet differenzierte Diagnostik und Therapie der ambulant erworbenen Pneumonie zur sofortigen sicheren Anwendung. Entsprechend der neuesten Studien und Leitlinien aller wichtigen Fachgesellschaften.

Herausgeber:
Santiago Ewig

Mail Icon II Newsletter

Bestellen Sie unseren kostenlosen Newsletter Update Innere Medizin und bleiben Sie gut informiert – ganz bequem per eMail.

© Springer Medizin 

Bildnachweise