Biases in Race and Ethnicity Introduced by Filtering Electronic Health Records for “Complete Data”: Observational Clinical Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrated clinical databases from national biobanks have advanced the capacity for disease research. Data quality and completeness filters are used when building clinical cohorts to address limitations of data missingness. However, these filters may unintentionally introduce systemic biases when they are correlated with race and ethnicity. Objective: In this study, we examined the race and ethnicity biases introduced by applying common filters to 4 clinical records databases. Specifically, we evaluated whether these filters introduce biases that disproportionately exclude minoritized groups. Methods: We applied 19 commonly used data filters to electronic health record datasets from 4 geographically varied locations comprising close to 12 million patients to understand how using these filters introduces sample bias along racial and ethnic groupings. These filters covered a range of information, including demographics, medication records, visit details, and observation periods. We observed the variation in sample drop-off between self-reported ethnic and racial groups for each site as we applied each filter individually. Results: Applying the observation period filter substantially reduced data availability across all races and ethnicities in all 4 datasets. However, among those examined, the availability of data in the white group remained consistently higher compared to other racial groups after applying each filter. Conversely, the Black or African American group was the most impacted by each filter on these 3 datasets: Cedars-Sinai dataset, UK Biobank, and Columbia University dataset. Among the 4 distinct datasets, only applying the filters to the All of Us dataset resulted in minimal deviation from the baseline, with most racial and ethnic groups following a similar pattern. Conclusions: Our findings underscore the importance of using only necessary filters, as they might disproportionally affect data availability of minoritized racial and ethnic populations. Researchers must consider these unintentional biases when performing data-driven research and explore techniques to minimize the impact of these filters, such as probabilistic methods or adjusted cohort selection methods. Additionally, we recommend disclosing sample sizes for racial and ethnic groups both before and after data filters are applied to aid the reader in understanding the generalizability of the results. Future work should focus on exploring the effects of filters on downstream analyses.
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 | 0,179 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».