Common Data Elements for Meaningful Stroke Documentation in Routine Care and Clinical Research: Retrospective Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical information management for stroke patients is currently a very time-consuming endeavor. There are clear guidelines and procedures to treat patients having acute stroke, but it is not known how well these established practices are reflected in patient documentation. OBJECTIVE: This study compares a variety of documentation processes regarding stroke. The main objective of this work is to provide an overview of the most commonly occurring medical concepts in stroke documentation and identify overlaps between different documentation contexts to allow for the definition of a core data set that could be used in potential data interfaces. METHODS: Medical source documentation forms from different documentation contexts, including hospitals, clinical trials, registries, and international standards, regarding stroke treatment followed by rehabilitation were digitized in the operational data model. Each source data element was semantically annotated using the Unified Medical Language System. The concept codes were analyzed for semantic overlaps. A concept was considered common if it appeared in at least two documentation contexts. The resulting common concepts were extended with implementation details, including data types and permissible values based on frequent patterns of source data elements, using an established expert-based and semiautomatic approach. RESULTS: In total, 3287 data elements were identified, and 1051 of these emerged as unique medical concepts. The 100 most frequent medical concepts cover 9.51% (100/1051) of all concept occurrences in stroke documentation, and the 50 most frequent concepts cover 4.75% (50/1051). A list of common data elements was implemented in different standardized machine-readable formats on a public metadata repository for interoperable reuse. CONCLUSIONS: Standardization of medical documentation is a prerequisite for data exchange as well as the transferability and reuse of data. In the long run, standardization would save time and money and extend the capabilities for which such data could be used. In the context of this work, a lack of standardization was observed regarding current information management. Free-form text fields and intricate questions complicate automated data access and transfer between institutions. This work also revealed the potential of a unified documentation process as a core data set of the 50 most frequent common data elements, accounting for 34% of the documentation in medical information management. Such a data set offers a starting point for standardized and interoperable data collection in routine care, quality management, and clinical research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».