Формирование доказательств, полученных из реальной клинической практики, на основе данных реальной клинической практики: преобразование исходных данных в аналитические наборы данных

Developing real‐world evidence from real‐world data: Transforming raw data into analytical datasets
Lisa Bastarache, Jeffrey S. Brown, James J. Cimino, David A. Dorr, Peter J. Embí, Philip Payne, Adam Wilcox, Mark G. Weiner
2021-10-14

аналитические наборы данныхэлектронные медицинские картыданные реального мирареальные доказательствастратификация риска
Развитие доказательной практики требует получения доказательств, основанных на данных реальной клинической практики, которые можно получить путем анализа данных реальной клинической практики из электронных медицинских карт (ЭМК). ЭМК содержат большие объемы информации о пациентах — физических измерениях, диагнозах, воздействиях и маркерах поведения, связанного со здоровьем, — которую можно использовать для создания алгоритмов стратификации риска или изучения взаимосвязей между воздействиями, вмешательствами и исходами. Однако для преобразования данных реальной клинической практики в надежные доказательства, полученные из реальной клинической практики, необходимо не только выбрать корректные аналитические методы, но и понимать качество, детализацию, происхождение и организацию исходных данных, а также учитывать различия этих характеристик между учреждениями при проведении межинституциональных анализов. В настоящей статье рассматриваются особенности, присущие сбору, форматированию и стандартизации данных ЭМК, а также обсуждаются компетенции в области клинических дисциплин и медицинской информатики, необходимые для преобразования исходных клинических данных реальной клинической практики в высококачественные аналитические наборы данных, соответствующие цели исследования и используемые для получения доказательств, основанных на данных реальной клинической практики.
1
Электронные медицинские записи содержат обширные клинические, поведенческие данные, сведения о воздействиях и исходах, пригодные для стратификации риска и получения реальных доказательств.
2
Многоцентровый анализ должен учитывать различия между учреждениями в сборе, форматировании, стандартизации и структуре данных электронных медицинских записей.
3
Надёжное получение реальных доказательств требует не только подходящих аналитических методов, но и оценки качества, детализации, происхождения и организации исходных данных.
4
Практико-ориентированные доказательства зависят от тщательного преобразования и проверки реальных данных, а не от непосредственного анализа необработанных записей.
5
Преобразование необработанных клинических данных в аналитические наборы, соответствующие цели исследования, требует сочетания клинической и информатической компетентности.

данные электронных медицинских карт (EHR), полученные из клинической практики

качество, происхождение, организация, сбор, форматирование и стандартизация данных EHR, а также их преобразование в высококачественные аналитические наборы данных, соответствующие целям исследования, для получения реальных доказательств

Publication Details
Publication Date
2021-10-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
61
Access Type
Author Information
Authors
Lisa Bastarache
Jeffrey S. Brown
James J. Cimino
David A. Dorr
Peter J. Embí
Philip Payne
Adam Wilcox
Mark G. Weiner
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%