Data Quality Implications in Research when Transitioning to a New Electronic Medical Record
Notice bibliographique
Résumé
The province of Alberta has been implementing a new hospital based electronic medical record (EMR) over the past several years based on the Epic system. With this implementation comes challenges related to consistent mapping of data to ensure consistency of data over time before and after implementation, even for standardized and routinely used elements. In a research study evaluating potential disparities in access to Emergency Department (ED) care, particularly in wait times and patient boarding (the time spent in the ED awaiting transfer to an inpatient bed), between mental health (MH) and non-MH patients during the COVID-19 pandemic. An interrupted time series analysis was used to evaluate the impact of the pandemic on boarding time. While there initially appeared to be a large decrease in boarding time near the start of the pandemic, it was later determined to be a data quality issue corresponding to the rollout of the new EMR at one hospital, despite the data coming from a secondary standardized dataset that is used for provincial and national reporting and expected to be reliable. This presentation will highlight how the issue was identified, what steps were taken to confirm the underlying cause, and how it was corrected to ensure accurate results in this research study.
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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 | 0,705 | 0,867 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».