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摘要

背景:

健康的社会决定因素(SDoH)，如地理社区、获得医疗保健、教育和社会结构，是影响人们健康和健康结果的重要因素。患者的SDoH很少以离散格式记录在电子健康记录(EHRs)中，但通常可以在自由文本的临床叙述中获得，如医生笔记。像自然语言处理(NLP)这样的创新方法正在开发中，用于从电子病历中识别和提取SDoH，但在设计NLP系统时，必须包括关键利益相关者的输入。

摘要目的:

通过与关键利益相关者(1)临床医生、2)数据分析师、3)公民科学家和4)患者导航员的访谈，了解开发NLP系统从临床叙述中发现SDoH的可行性、挑战和好处。

方法:

经常与SDoH数据打交道的个人被邀请参加深入的半结构化访谈。所有的采访都被记录下来并随后转录。在对转录本进行编码并编制代码本后，采用持续比较法生成主题。

结果:

共有16名参与者接受了采访(5名数据分析师，4名患者导航员，4名医生和3名公民科学家)。与收集SDoH相关的两个主题出现了:1)SDoH数据的重要性;2)SDoH出现在医患沟通过程中。收集SDoH数据的挑战包括:1)非正式沟通和2)需要关于SDoH的专门知识和知识。改进如何将SDoH数据纳入卫生服务研究和患者护理的方法是:1)赋予患者权力;2)使数据具有可操作性。

结论:

从电子病历中提取SDoH被认为是有价值和必要的，但是诸如叙述性数据格式之类的障碍会使这一过程变得困难。NLP可能是一种潜在的解决方案，但随着技术的发展，重要的是要考虑关键利益相关者如何记录SDoH，应用NLP系统，并在健康结果研究中使用提取的SDoH。自然语言处理，定性，健康的社会决定因素，电子健康记录