ABSTRACT Objective: To present the retrieval and analysis of clinical data from anamneses in the. Electronic Health Record (EHR), referred to in this research as Interface Terminology. Methods: The clinical data collection process in this research was carried out on electronic patient records from a private hospital. The data sample consisted of 18,256 anamneses from the field of gynecology in 2018. The clinical data was retrieved through Natural Language Processing using the Python language. The most frequent terms related to clinical data were analysed, such as abbreviations and acronyms, stop words, procedures, and n-grams. Results: Clinical data has the potential to be reused for scientific production, epidemiological profiling and in the creation of dictionaries and enrichment of controlled vocabularies for PEP and other health information systems. They are also important in defining algorithms for information retrieval. As a result, a repository was created in the OSF (https://osf.io/de43a/) containing spreadsheets and tables with clinical data for reuse in the delimitation of algorithms, as well as the creation of a word cloud to identify the most frequent terms in electronic patient records in the field of Gynecology. The algorithms used to retrieve the information were made available on the GitHub digital repository. Conclusions: Clinical data is information about the patient, used for care purposes, hospital administrative issues, allowing research related to the patient's health and illness. The Interface Terminology, exemplified in the research hospital's EHR, presented a diversity of clinical data in the anamneses. Objective EHR , (EHR) Terminology Methods 18256 18 256 18,25 2018 language analysed acronyms words procedures ngrams. ngrams n grams. grams n-grams Results production systems result https//osf.io/de43a/ httpsosfiode43a httpsosfiodea https //osf.io/de43a/ osf io de43a de (https://osf.io/de43a/ Gynecology Conclusions purposes issues patients s illness hospitals (EHR 1825 1 25 18,2 201 https//osf.io/de43a httpsosfiode osfiode43a osfiodea //osf.io/de43a dea (https://osf.io/de43a 182 2 18, 20 osfiode
RESUMO Objetivo: Apresentar a recuperação e análise de dados clínicos provenientes de anamnese de Prontuário Eletrônico de Pacientes (PEP), denominada nesta pesquisa como Terminologia de Interface Método: O processo de coleta de dados clínicos desta pesquisa foi realizado em prontuários eletrônicos de pacientes de hospital privado. A amostra dos dados foi composta por 18.256 anamneses do domínio da ginecologia do ano de 2018. Os dados clínicos foram recuperados por meio de Processamento de Linguagem Natural utilizando a linguagem Python. Foram analisados os termos mais frequentes relacionados aos dados clínicos do tipo: abreviaturas e siglas, stop words, procedimento e n-gramas. Resultados: Os dados clínicos têm potencial de reutilização para produção científica, traçar perfil epidemiológico e na criação de dicionários e enriquecimento de vocabulários controlados para o PEP e outros sistemas de informação em saúde. Além disso são importantes na delimitação de algoritmos para fins de recuperação da informação. Como resultados um repositório foi criado no OSF (https://osf.io/de43a/) contendo planilhas e tabelas com os dados clínicos para seu reuso na delimitação de algoritmos além da criação de nuvem de palavras para identificar os termos mais frequentes em prontuários eletrônicos do paciente no domínio da Ginecologia. Os algoritmos utilizados na recuperação da informação foram disponibilizados no repositório digital GitHub. Conclusões: Os dados clínicos são informações sobre o paciente, utilizados para fins de assistência, questões administrativas hospitalares, permitindo pesquisas relacionadas à saúde e à doença do paciente. A Terminologia de Interface, exemplificada no PEP dos Hospital da pesquisa, apresentou diversidade de dados clínicos nas anamneses. Objetivo PEP, , (PEP) Método privado 18256 18 256 18.25 2018 Python tipo siglas words ngramas. ngramas n gramas. gramas n-gramas Resultados científica https//osf.io/de43a/ httpsosfiode43a httpsosfiodea https //osf.io/de43a/ osf io de43a (https://osf.io/de43a/ Ginecologia GitHub Conclusões assistência hospitalares (PEP 1825 1 25 18.2 201 https//osf.io/de43a httpsosfiode osfiode43a osfiodea //osf.io/de43a dea (https://osf.io/de43a 182 2 18. 20 osfiode