Structured reporting (SR) not only offers advantages regarding report quality but, as an IT-based method, also the opportunity to aggregate and analyze large, highly structured datasets (data mining). In this study, a data mining algorithm was used to calculate epidemiological data and in-hospital prevalence statistics of pulmonary embolism (PE) by analyzing structured CT reports.All structured reports for PE CT scans from the last 5 years (n = 2790) were extracted from the SR database and analyzed. The prevalence of PE was calculated for the entire cohort and stratified by referral type and clinical referrer. Distributions of the manifestation of PEs (central, lobar, segmental, subsegmental, as well as left-sided, right-sided, bilateral) were calculated, and the occurrence of right heart strain was correlated with the manifestation.The prevalence of PE in the entire cohort was 24% (n = 678). The median age of PE patients was 71 years (IQR 58-80), and the sex distribution was 1.2/1 (M/F). Outpatients showed a lower prevalence of 23% compared to patients from regular wards (27%) and intensive care units (30%). Surgically referred patients had a higher prevalence than patients from internal medicine (34% vs. 22%). Patients with central and bilateral PEs had a significantly higher occurrence of right heart strain compared to patients with peripheral and unilateral embolisms.Data mining of structured reports is a simple method for obtaining prevalence statistics, epidemiological data, and the distribution of disease characteristics, as demonstrated by the PE use case. The generated data can be helpful for multiple purposes, such as for internal clinical quality assurance and scientific analyses. To benefit from this, consistent use of SR is required and is therefore recommended. · SR-based data mining allows simple epidemiologic analyses for PE.. · The prevalence of PE differs between outpatients and inpatients.. · Central and bilateral PEs have an increased risk of right heart strain.. · Jorg T, Halfmann MC, Graafen D et al. Structured reporting for efficient epidemiological and in-hospital prevalence analysis of pulmonary embolisms. Fortschr Röntgenstr 2024; DOI 10.1055/a-2301-3349.
Die strukturierte Befundung (Structured Reporting; SR) bietet neben Vorteilen hinsichtlich der Befundqualität als IT-basierte Methode auch die Möglichkeit umfangreiche, hochstrukturierte Datenmengen zu erheben und diese sekundär auszuwerten (Data-Mining). Im Rahmen dieser Studie wurde ein Data-Mining-Algorithmus genutzt, um epidemiologische Daten und innerklinische Prävalenzstatistiken der Lungenarterienembolie (LAE) durch Auswertung strukturierter CT-Befunde zu erheben.Alle strukturierten Befunde zu LAE-CTs der letzten 5 Jahre (n = 2790) wurden aus der SR-Datenbank extrahiert und ausgewertet. Die Prävalenz einer LAE wurde für die Gesamtkohorte und in Abhängigkeit der Zuweisungsart und in Abhängigkeit des klinischen Zuweisers berechnet. Verteilungen der Lokalisationen der LAEs (zentral, lobär, segmental, subsegmental sowie linksseitig, rechtsseitig, beidseitig) wurden analysiert sowie das Auftreten einer Rechtsherzbelastung mit der Lokalisation korreliert.Die Prävalenz einer LAE in der Gesamtkohorte betrug 24% (n = 678). Das mediane LAE-Patientenalter betrug 71 Jahre (IQR 58 – 80) und die Geschlechterverteilung 1,2/1 (M/F). Ambulante Patienten zeigten eine geringere Prävalenz (23%) als Patienten von Normalstationen (27%) oder Intensivpatienten (30%). Chirurgisch zugewiesene Patienten zeigten eine höhere Prävalenz als internistisch zugewiesene (34% vs. 22%). Zentrale und beidseitige LAEs korrelierten mit einer signifikant höheren Rechtsherzbelastung im Vergleich zu peripheren und einseitigen Embolien.Data-Mining von strukturierten Befunden ist eine einfache Methode zur Erhebung von Prävalenzstatistiken, epidemiologischen Daten und Verteilung von Krankheitscharakteristika, wie am Beispiel der LAE gezeigt. Die so generierten Daten können in vielerlei Hinsicht hilfreich sein, wie beispielsweise zur internen klinischen Qualitätssicherung oder für wissenschaftliche Auswertungen. Um davon zu profitieren, ist die konsequente Nutzung von SR erforderlich und wird deshalb empfohlen. · SR-basiertes Data-Mining ermöglicht einfache epidemiologische Auswertungen bei LAEs.. · Die Prävalenz der LAE ist bei ambulanten und stationären Patienten unterschiedlich.. · Zentrale und beidseitige LAEs haben ein erhöhtes Risiko für eine Rechtsherzbelastung.. · Jorg T, Halfmann MC, Graafen D et al. Structured reporting for efficient epidemiological and in-hospital prevalence analysis of pulmonary embolisms. Fortschr Röntgenstr 2024; DOI 10.1055/a-2301-3349.
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