Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) as a Meta Model to Integrate Common Data Models: Development of a Tool and Quantitative Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a multisite clinical research collaboration, institutions may or may not use the same common data model (CDM) to store clinical data. To overcome this challenge, we proposed to use Health Level 7's Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) as a meta-CDM-a single standard to represent clinical data. OBJECTIVE: In this study, we aimed to create an open-source application termed the Clinical Asset Mapping Program for FHIR (CAMP FHIR) to efficiently transform clinical data to FHIR for supporting source-agnostic CDM-to-FHIR mapping. METHODS: Mapping with CAMP FHIR involves (1) mapping each source variable to its corresponding FHIR element and (2) mapping each item in the source data's value sets to the corresponding FHIR value set item for variables with strict value sets. To date, CAMP FHIR has been used to transform 108 variables from the Informatics for Integrating Biology & the Bedside (i2b2) and Patient-Centered Outcomes Research Network data models to fields across 7 FHIR resources. It is designed to allow input from any source data model and will support additional FHIR resources in the future. RESULTS: We have used CAMP FHIR to transform data on approximately 23,000 patients with asthma from our institution's i2b2 database. Data quality and integrity were validated against the origin point of the data, our enterprise clinical data warehouse. CONCLUSIONS: We believe that CAMP FHIR can serve as an alternative to implementing new CDMs on a project-by-project basis. Moreover, the use of FHIR as a CDM could support rare data sharing opportunities, such as collaborations between academic medical centers and community hospitals. We anticipate adoption and use of CAMP FHIR to foster sharing of clinical data across institutions for downstream applications in translational research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».