Optimizing the efficiency and effectiveness of data quality assurance in a multicenter clinical dataset
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Electronic health records (EHRs) data are increasingly used for research and analysis, but there is little empirical evidence to inform how automated and manual assessments can be combined to efficiently assess data quality in large EHR repositories. MATERIALS AND METHODS: The GEMINI database collected data from 462 226 patient admissions across 32 hospitals from 2021 to 2023. We report data quality issues identified through semi-automated and manual data quality assessments completed during the data collection phase. We conducted a simulation experiment to evaluate the relationship between the number of records reviewed manually, the detection of true data errors (true positives) and the number of manual chart abstraction errors (false positives) that required unnecessary investigation. RESULTS: The semi-automated data quality assessments identified 79 data quality issues requiring correction, of which 14 had a large impact, affecting at least 50% of records in the data. After resolving issues identified through semi-automated assessments, manual validation of 2676 patient encounters at 19 hospitals identified 4 new meaningful data errors (3 in transfusion data and 1 in physician identifiers), distributed across 4 hospitals. There were 365 manual chart abstraction errors, which required investigation by data analysts to identify as "false positives." These errors increased linearly with the number of charts reviewed manually. Simulation results demonstrate that all 3 transfusion data errors were identified with 95% sensitivity after manual review of 5 records, whereas 18 records were needed for the physician's table. DISCUSSION AND CONCLUSION: The GEMINI approach represents a scalable framework for data quality assessment and improvement in multisite EHR research databases. Manual data review is important but can be minimized to optimize the trade-off between true and false identification of data quality errors.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».