چالش های روش شناختی مدیریت داده های گمشده در مجموعه داده های پرونده الکترونیک سلامت

داده های مراقبت های بهداشتی به منبعی ارزشمند برای تحقیقات پزشکی و مدیریت سلامت تبدیل شده است. مجموعه داده های پرونده الکترونیک سلامت (EHR) به ویژه به عنوان گنجینه ای از اطلاعات برای درک نتایج بیمار، شیوع بیماری و اثربخشی درمان عمل می کند. با این حال، یکی از چالش های مهم در استفاده از داده های EHR برای تجزیه و تحلیل، وجود داده های از دست رفته است.

درک داده های از دست رفته

در زمینه آمار زیستی و تجزیه و تحلیل داده های گمشده، تعریف و درک داده های از دست رفته ضروری است. داده های از دست رفته زمانی رخ می دهد که هیچ مقداری برای متغیر مورد نظر ذخیره نشود. این ممکن است به دلایل مختلفی رخ دهد، از جمله عدم پاسخ از سوی بیماران، خطاهای ورود داده ها، یا در دسترس نبودن اندازه گیری ها یا آزمایش های خاص. مدیریت داده های از دست رفته برای حفظ یکپارچگی تحلیل های آماری و اطمینان از استنتاج های دقیق بسیار مهم است.

پیامدهای داده های از دست رفته در آمار زیستی

وجود داده های از دست رفته می تواند به طور قابل توجهی بر اعتبار و پایایی تجزیه و تحلیل های آماری زیستی تأثیر بگذارد. نادیده گرفتن داده های از دست رفته یا استفاده از روش های ساده لوحانه برای رسیدگی به آنها می تواند منجر به نتایج مغرضانه و نتیجه گیری های اشتباه شود. بنابراین، پرداختن به چالش های روش شناختی مرتبط با داده های از دست رفته در مجموعه داده های پرونده الکترونیک سلامت ضروری است.

چالش های روش شناختی رسیدگی به داده های از دست رفته

هنگامی که با داده های از دست رفته در مجموعه داده های EHR سروکار داریم، آمارشناسان زیستی با چندین چالش روش شناختی مواجه می شوند. این چالش ها عبارتند از:

• سوگیری انتخاب: داده های از دست رفته ممکن است به طور تصادفی رخ ندهد و می تواند به ویژگی های خاص بیمار یا شرایط سلامت مربوط باشد. این می تواند سوگیری انتخاب را ایجاد کند که منجر به تخمین ها و استنتاج های تحریف شده می شود.
• قدرت آماری: با مقدار قابل توجهی از داده های از دست رفته، قدرت آماری تجزیه و تحلیل ها ممکن است به خطر بیفتد و توانایی تشخیص اثرات یا ارتباط معنی دار را کاهش دهد.
• روش های انتساب: انتخاب روش های انتساب مناسب در مدیریت داده های از دست رفته بسیار مهم است. متخصصان آمار زیستی باید ماهیت داده های از دست رفته و مکانیسم زیربنایی از دست رفتن را در هنگام انتخاب تکنیک های انتساب در نظر بگیرند.
• استراتژی‌های مدل‌سازی: گنجاندن داده‌های گمشده در مدل‌های آماری مستلزم بررسی دقیق مفروضات زیربنایی استراتژی‌های مدل‌سازی انتخابی است. محققان باید تأثیر داده های از دست رفته را بر اعتبار مدل خود ارزیابی کرده و روش های خود را بر این اساس تنظیم کنند.

بهترین روش ها برای مقابله با داده های از دست رفته

پرداختن به چالش‌های روش‌شناختی مدیریت داده‌های گمشده در مجموعه داده‌های EHR نیازمند اتخاذ بهترین شیوه‌ها در آمار زیستی و تجزیه و تحلیل داده‌های گمشده است. این شامل:

1. جمع‌آوری و ثبت داده‌ها: اجرای فرآیندهای جمع‌آوری و ثبت اطلاعات قوی می‌تواند وقوع داده‌های از دست رفته را به حداقل برساند. استاندارد کردن پروتکل های ورود داده ها و ارائه آموزش به کارکنان مراقبت های بهداشتی می تواند کامل بودن داده ها را بهبود بخشد.
2. مکانیسم‌های داده از دست رفته: درک مکانیسم‌های زیربنایی داده‌های گمشده برای انتخاب استراتژی‌های مدیریت مناسب بسیار مهم است. اینکه آیا داده‌های از دست رفته کاملاً تصادفی از دست رفته، به‌طور تصادفی از دست رفته یا به‌طور تصادفی از دست رفته باشند، بر انتخاب روش‌های انتساب و تحلیل‌های حساسیت تأثیر می‌گذارد.
3. انتساب چندگانه: استفاده از تکنیک‌های انتساب چندگانه می‌تواند تخمین‌های دقیق‌تری را با ایجاد چندین مقدار معقول برای داده‌های از دست رفته و ترکیب تنوع ناشی از انتساب ارائه دهد.
4. تجزیه و تحلیل حساسیت: انجام تجزیه و تحلیل حساسیت برای ارزیابی استحکام نتایج در برابر فرضیات مختلف در مورد مکانیسم داده های از دست رفته می تواند اعتبار یافته ها را افزایش دهد.

نتیجه

مدیریت داده های از دست رفته در مجموعه داده های پرونده الکترونیک سلامت چالش های روش شناختی را برای آمارشناسان زیستی و محققان ایجاد می کند. با درک پیامدهای داده های از دست رفته، تصدیق چالش های مرتبط، و اتخاذ بهترین شیوه ها، یکپارچگی و قابلیت اطمینان تحلیل ها را می توان حفظ کرد. پرداختن به چالش‌های روش‌شناختی مدیریت داده‌های از دست رفته برای استفاده از پتانسیل کامل مجموعه داده‌های پرونده الکترونیک سلامت در پیشبرد تحقیقات پزشکی و بهبود مراقبت از بیمار ضروری است.