Uncovering Harmonization Potential in Health Care Data Through Iterative Refinement of Fast Healthcare Interoperability Resources Profiles Based on Retrospective Discrepancy Analysis: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-institutional interoperability between health care providers remains a recurring challenge worldwide. The German Medical Informatics Initiative, a collaboration of 37 university hospitals in Germany, aims to enable interoperability between partner sites by defining Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) profiles for the cross-institutional exchange of health care data, the Core Data Set (CDS). The current CDS and its extension modules define elements representing patients' health care records. All university hospitals in Germany have made significant progress in providing routine data in a standardized format based on the CDS. In addition, the central research platform for health, the German Portal for Medical Research Data feasibility tool, allows medical researchers to query the available CDS data items across many participating hospitals. OBJECTIVE: In this study, we aimed to evaluate a novel approach of combining the current top-down generated FHIR profiles with the bottom-up generated knowledge gained by the analysis of respective instance data. This allowed us to derive options for iteratively refining FHIR profiles using the information obtained from a discrepancy analysis. METHODS: We developed an FHIR validation pipeline and opted to derive more restrictive profiles from the original CDS profiles. This decision was driven by the need to align more closely with the specific assumptions and requirements of the central feasibility platform's search ontology. While the original CDS profiles offer a generic framework adaptable for a broad spectrum of medical informatics use cases, they lack the specificity to model the nuanced criteria essential for medical researchers. A key example of this is the necessity to represent specific laboratory codings and values interdependencies accurately. The validation results allow us to identify discrepancies between the instance data at the clinical sites and the profiles specified by the feasibility platform and addressed in the future. RESULTS: A total of 20 university hospitals participated in this study. Historical factors, lack of harmonization, a wide range of source systems, and case sensitivity of coding are some of the causes for the discrepancies identified. While in our case study, Conditions, Procedures, and Medications have a high degree of uniformity in the coding of instance data due to legislative requirements for billing in Germany, we found that laboratory values pose a significant data harmonization challenge due to their interdependency between coding and value. CONCLUSIONS: While the CDS achieves interoperability, different challenges for federated data access arise, requiring more specificity in the profiles to make assumptions on the instance data. We further argue that further harmonization of the instance data can significantly lower required retrospective harmonization efforts. We recognize that discrepancies cannot be resolved solely at the clinical site; therefore, our findings have a wide range of implications and will require action on multiple levels and by various stakeholders.
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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 | 0,029 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».