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इस शोध में कोलोरेक्टल और स्तन कैंसर के मरीजों के मुक्त-ग्रंथ EHR नोट्स से मरीजों द्वारा बताये गए लक्षणों को निकाला गया और इन लक्षणों का कॉमोरबिड टाइप 2 डायबिटीज, जाति, और धूम्रपान स्थिति के साथ संबंध का अध्ययन किया गया। सबसे पहले एक NLP ढांचा विकसित किया गया जिससे UMLS MetaMap का उपयोग कर 1694 कोलोरेक्टल कैंसर (CRC) मरीजों और 3458 स्तन कैंसर (BC) मरीजों के 366,398 EHR नैदानिक नोट्स से सभी लक्षणों को निकाला गया। इसके बाद सभी प्रासंगिक लक्षणों को बीज शब्दों से परिभाषित आठ लक्षण समूहों में वर्गीकृत करने के लिए अर्थात्मक विश्लेषण और समूहबद्धता एल्गोरिदम विकसित किए गए। EHR नैदानिक नोट्स से सभी प्रासंगिक लक्षणों को निकालने के बाद, कीमोथेरेपी के बाद तीन समय अवधियों में कोलोरेक्टल कैंसर (CRC) और स्तन कैंसर (BC) मरीजों द्वारा रिपोर्ट किए गए लक्षणों की आवृत्ति की गणना की गई। प्रत्येक लक्षण समूह को प्रतिक्रिया चर के रूप में उपयोग करते हुए और डायबिटीज, जाति, और धूम्रपान स्थिति को नियंत्रित करते हुए लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR) किया गया। परिणाम दिखाते हैं कि टाइप 2 डायबिटीज (T2D) वाले CRC और BC मरीजों ने कैंसर की यात्रा में तीन समय अवधियों में T2D के बिना CRC और BC की तुलना में लक्षणों की रिपोर्ट करने की अधिक संभावना जताई। हमने यह भी पाया कि वर्तमान धूम्रपान करने वाले मरीज चिंता (CRC, BC), न्यूरोपैथिक लक्षण (CRC, BC), चिंता (BC), और अवसाद (BC) की रिपोर्ट करने की अधिक संभावना रखते हैं बनाम गैर-धूम्रपान करने वाले।
लुओ एट अल। (शुक्रवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।