scholarly journals Corrigendum to “Distant Supervision with Transductive Learning for Adverse Drug Reaction Identification from Electronic Medical Records”

2018 ◽  
Vol 2018 ◽  
pp. 1-1
Author(s):  
Siriwon Taewijit ◽  
Thanaruk Theeramunkong ◽  
Mitsuru Ikeda
Keyword(s):  
Adverse Drug Reaction ◽  
Drug Reaction ◽  
Electronic Medical Records ◽  
Medical Records ◽  
Transductive Learning ◽  
Distant Supervision

scholarly journals Distant Supervision with Transductive Learning for Adverse Drug Reaction Identification from Electronic Medical Records

2017 ◽  
Vol 2017 ◽  
pp. 1-21 ◽  
Author(s):  
Siriwon Taewijit ◽  
Thanaruk Theeramunkong ◽  
Mitsuru Ikeda
Keyword(s):  
Adverse Drug Reaction ◽  
Drug Reaction ◽  
Multiple Instance Learning ◽  
Semisupervised Learning ◽  
Drug Event ◽  
Model Parameters ◽  
Transductive Learning ◽  
Automatic Data ◽  
Event Pair ◽  
Distant Supervision

Information extraction and knowledge discovery regarding adverse drug reaction (ADR) from large-scale clinical texts are very useful and needy processes. Two major difficulties of this task are the lack of domain experts for labeling examples and intractable processing of unstructured clinical texts. Even though most previous works have been conducted on these issues by applying semisupervised learning for the former and a word-based approach for the latter, they face with complexity in an acquisition of initial labeled data and ignorance of structured sequence of natural language. In this study, we propose automatic data labeling by distant supervision where knowledge bases are exploited to assign anentity-levelrelation label for each drug-event pair in texts, and then, we use patterns for characterizing ADR relation. The multiple-instance learning with expectation-maximization method is employed to estimate model parameters. The method applies transductive learning to iteratively reassign a probability of unknown drug-event pair at the training time. By investigating experiments with 50,998 discharge summaries, we evaluate our method by varying large number of parameters, that is, pattern types, pattern-weighting models, and initial and iterative weightings of relations for unlabeled data. Based on evaluations, our proposed method outperforms the word-based feature for NB-EM (iEM), MILR, and TSVM with F1 score of 11.3%, 9.3%, and 6.5% improvement, respectively.

Completeness and accuracy of adverse drug reaction documentation in electronic medical records at a tertiary care hospital in Australia

2021 ◽  
pp. 183335832110577
Author(s):  
Gina McLachlan ◽  
Airley Broomfield ◽  
Rohan Elliott
Keyword(s):  
Adverse Drug Reaction ◽  
Drug Reaction ◽  
Electronic Medical Records ◽  
Medical Records ◽  
Healthcare Workers ◽  
Tertiary Care ◽  
Care Hospital ◽  
Cross Sectional ◽  
Metropolitan Hospital

Background: A large proportion of patients presenting to hospitals have experienced a previous adverse drug reaction (ADR). Electronic medical records (EMRs) present an opportunity to accurately document ADRs and alert clinicians against inadvertent rechallenge where there is a pre-existing reaction. However, EMR systems are imperfect and rely on the accuracy of the data entered. Objective: To ascertain the completeness of ADR documentation and the accuracy of the classification of ADRs as allergy versus intolerance in the EMR at a major metropolitan hospital in Australia. Method: Cross-sectional audit of the ADR field of the EMR for a sample of patients on four different wards over 3 weeks to ascertain the completeness of ADR documentation and the accuracy of classification of ADRs. Results: Of the 264 patients assessed, 102 (38.6%) had a total of 210 ADRs documented in the EMR. Of these, 105 (50%) were considered to have complete documentation; 63/210 (30.0%) were missing a reaction description and 88/210 (41.9%) were missing severity information. For those ADRs with a reaction description ( n = 147), 97 (66.0%) were considered to be appropriately classified as allergy or intolerance. Conclusion: Incomplete and inaccurate ADR documentation was common. These findings highlight a need for optimising ADR documentation to improve appropriate medication use in hospital. Implications: Improved EMR design and education of healthcare workers on the importance of complete and accurate documentation of reactions are needed to improve completeness and accuracy of ADR classification.

Optimal methods to detect DRESS (drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms) syndrome by electronic medical records

2018 ◽  
Vol 6 (3) ◽  
pp. 149 ◽  
Author(s):  
Dong Yoon Kang ◽  
Dong Yeon Jang ◽  
Kyung Hee Sohn ◽  
Sung Yoon Kang ◽  
Ju Young Kim ◽  
...  
Keyword(s):  
Drug Reaction ◽  
Electronic Medical Records ◽  
Medical Records ◽  
Optimal Methods ◽  
Systemic Symptoms

Adolescent Substance Use Screening Integrated With Electronic Medical Records

2014 ◽  
Author(s):  
C. McKenna ◽  
B. Gaines ◽  
C. Hatfield ◽  
S. Helman ◽  
L. Meyer ◽  
...  
Keyword(s):  
Substance Use ◽  
Electronic Medical Records ◽  
Medical Records ◽  
Adolescent Substance Use ◽  
Adolescent Substance

Difficulties in the detection of the culprit drug for an adverse drug reaction in a complicated case

2008 ◽  
Vol 149 (19) ◽  
pp. 883-887 ◽  
Author(s):  
Henriette Kopcsányi ◽  
Julianna Feldmann ◽  
Zsófia Péch ◽  
Ágnes Jurcsik
Keyword(s):  
Adverse Drug Reaction ◽  
Drug Reaction ◽  
Complicated Case ◽  
Erythema Exsudativum Multiforme ◽  
Culprit Drug

Az adverz gyógyszerreakciók különféle klinikai megjelenési formái alapján a kiváltó gyógyszerre nehéz következtetni. A gyanúba vett gyógyszerek elhagyása után fellépő javulás vagy az empirikus tapasztalat, esetleg irodalmi adatok alapján lehet a felelős gyógyszert feltételezni. A gyógyszerérzékenység bizonyítása bonyolult, jól átgondolt orvosi tevékenység útján lehetséges, és azokban az esetekben szükséges, amikor a gyanús gyógyszer más vegyületcsoportba tartozó szerrel nem helyettesíthető, és a betegnek feltétlenül szükséges szednie. A jelen közlemény célja egy eset kapcsán körvonalazni azokat a lehetőségeket és veszélyeket, melyek a kivizsgálás során alkalmazhatók, illetve megjelenhetnek. A kivizsgálás során használt módszerek a gyanúba vett gyógyszerekkel – lamotrigin, risperidon, sertralin – zopiclonum, atorvastatin elvégzett epicutan teszt során egyedül a sertralin adott a multiform tünetekkel azonos pozitív reakciót. A pozitív bőrteszt területéről készült hisztológiai vizsgálat eredménye visszautalt az eredetileg észlelt klinikai formára (erythema exsudativum multiforme Stevens–Johnson-szindróma). A beteg bipoláris affektív zavara miatt a negatív bőrtesztet adó készítményekkel per os provokáció történt, ez azonban a beteg számára kockázatos, de az egyetlen megbízható és biztos módszer. Az elvégzett per os expozíció során a törzsön a lamotrigintől már tört adag bevételét követően három órán belül diffúz erythema, 12 órán belül az alkalmazott szteroid- és antihisztamin-kezelés ellenére scarlatiniform exanthema jelent meg. Az eset érdekessége, hogy a gyanúba vett gyógyszerek során epicutan teszttel egy gyógyszer érzékenysége igazolódott, azonban a másik gyanúba vett készítménnyel végzett pozitív per os expozíciós próba is váratlanul tünetet provokált (scarlatiniform, azonnali reakciót). Megállapítható, hogy csupán egy bizonyos módszer még a klinikai képpel való egyező eredmény alapján sem elegendő adverz gyógyszerreakció provokáló tényezőjének bizonyítására.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document