EHRs Data Harmonization Platform, an easy-to-use shiny app based on recodeflow for harmonizing and deriving clinical features
Notice bibliographique
Résumé
Electronic health records (EHRs) contain important longitudinal information on individuals who have received medical care. Traditionally, EHRs have been used to support a wide range of administrative activities such as billing and clinical workflow, but, given the depth and breadth of clinical and demographic data they contain, they are increasingly being used to provide real-world data for research. Although EHR data have enormous research potential, the full realization of that potential requires a data management strategy that extracts from large EHR databases, that are collected from a range of care settings and time periods, well-documented research-relevant data that can be used by different researchers. Having a common well-documented data management strategy for EHR will support reproducible research and sharing documentation on research variables that are derived from EHR variables is important to open science. In this short paper, we describe the EHRs Data Harmonization Platform. The platform is based on an easy to use web app a publicly available at https://poxotn-arian-aminoleslami.shinyapps.io/Arian/ and as a standalone software package at https://github.com/ArianAminoleslami/EHRs-Data Harmonization-Platform, that is linked to an existing R library for data harmonization called recodeflow. The platform can be used to extract, document, and harmonize variables from EHR and it can also be used to document and share research variables that have been derived from those EHR data.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,037 |
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 ».