What You Need to Know Before Implementing a Clinical Research Data Warehouse: Comparative Review of Integrated Data Repositories in Health Care Institutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated data repositories (IDRs), also referred to as clinical data warehouses, are platforms used for the integration of several data sources through specialized analytical tools that facilitate data processing and analysis. IDRs offer several opportunities for clinical data reuse, and the number of institutions implementing an IDR has grown steadily in the past decade. OBJECTIVE: The architectural choices of major IDRs are highly diverse and determining their differences can be overwhelming. This review aims to explore the underlying models and common features of IDRs, provide a high-level overview for those entering the field, and propose a set of guiding principles for small- to medium-sized health institutions embarking on IDR implementation. METHODS: We reviewed manuscripts published in peer-reviewed scientific literature between 2008 and 2020, and selected those that specifically describe IDR architectures. Of 255 shortlisted articles, we found 34 articles describing 29 different architectures. The different IDRs were analyzed for common features and classified according to their data processing and integration solution choices. RESULTS: Despite common trends in the selection of standard terminologies and data models, the IDRs examined showed heterogeneity in the underlying architecture design. We identified 4 common architecture models that use different approaches for data processing and integration. These different approaches were driven by a variety of features such as data sources, whether the IDR was for a single institution or a collaborative project, the intended primary data user, and purpose (research-only or including clinical or operational decision making). CONCLUSIONS: IDR implementations are diverse and complex undertakings, which benefit from being preceded by an evaluation of requirements and definition of scope in the early planning stage. Factors such as data source diversity and intended users of the IDR influence data flow and synchronization, both of which are crucial factors in IDR architecture planning.
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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 | 0,087 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle