Protocol for improving equity in quantitative big data cleaning: lessons from longitudinal analysis of electronic health records from underrepresented and marginalized communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large biomedical datasets, including electronic health records (EHRs), are a significant source of epidemiologic data. To prepare an EHR for analysis, there are several data-cleaning approaches; here, we focus on data filtering. Common data-filtering methods employ rules that rely on data from socially constructed dominant populations but are inappropriate for marginalized populations, leading to the loss of valuable data and neglect of underrepresented communities. We propose a novel method based on a phenomenological framework that is more equitable and inclusive, leading to culturally responsive research and discoveries. METHODS: EHRs from the Yukon-Kuskokwim Health Corporation (YKHC) containing 1 262 035 records from 12 402 unique individuals from 2002 to 2012 were cleaned by using the proposed phenomenological (individual) and common (cohort) data-filtering approach. Within the phenomenological framework, we (i) excluded values that were undeniably biologically impossible for any population, (ii) excludes values that fell outside three standard deviations from the mean value for each individual person, and (iii) used two forms of imputation methods for stable quantitative and qualitative values at the individual level when data were missing. RESULTS: Compared with common data-filtering practices, the phenomenological approach retained more observations, participants, and a range of outcomes, allowing a truer representation of the priority population. In sensitivity analyses comparing the results of the raw data, the common approach implemented, and the phenomenological approach applied, we found that the phenomenological approach did not compromise the integrity of the results. CONCLUSION: The phenomenological approach to filtering big data presents an opportunity to better advocate for marginalized communities even when using large datasets that require automated rules for data filtering. Our method may empower researchers who are partnering with communities to embrace large datasets without compromising their commitment to community benefit and respect.
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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 | 0,497 | 0,636 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».