Данные здравоохранения стали бесценным ресурсом для медицинских исследований и управления здравоохранением. В частности, наборы данных электронных медицинских карт (EHR) служат сокровищницей информации для понимания результатов лечения пациентов, распространенности заболеваний и эффективности лечения. Однако одной из серьезных проблем при использовании данных ЭМК для анализа является наличие недостающих данных.
Понимание недостающих данных
В контексте биостатистики и анализа недостающих данных важно определить и понять недостающие данные. Отсутствующие данные возникают, когда для рассматриваемой переменной не сохранено значение. Это может произойти по разным причинам, включая отсутствие ответа от пациентов, ошибки при вводе данных или недоступность определенных измерений или тестов. Обработка недостающих данных имеет решающее значение для поддержания целостности статистического анализа и обеспечения точных выводов.
Последствия отсутствия данных в биостатистике
Наличие недостающих данных может существенно повлиять на достоверность и надежность биостатистического анализа. Игнорирование недостающих данных или использование наивных методов их обработки может привести к предвзятым результатам и ошибочным выводам. Поэтому крайне важно решить методологические проблемы, связанные с отсутствием данных в наборах данных электронных медицинских карт.
Методологические проблемы обработки недостающих данных
Имея дело с недостающими данными в наборах данных ЭМК, специалисты по биостатистике сталкиваются с рядом методологических проблем. Эти проблемы включают в себя:
- Ошибка отбора: отсутствие данных не может произойти случайно и может быть связано с определенными характеристиками пациента или состоянием здоровья. Это может привести к систематической ошибке отбора, приводящей к искаженным оценкам и выводам.
- Статистическая мощность: при значительном объеме недостающих данных статистическая мощность анализа может быть снижена, что снижает способность обнаруживать значимые эффекты или ассоциации.
- Методы вменения. Выбор подходящих методов вменения имеет решающее значение для обработки недостающих данных. При выборе методов вменения специалистам по биостатистике необходимо учитывать природу недостающих данных и основной механизм их отсутствия.
- Стратегии моделирования. Включение недостающих данных в статистические модели требует тщательного рассмотрения предположений, лежащих в основе выбранных стратегий моделирования. Исследователи должны оценить влияние недостающих данных на достоверность своей модели и соответствующим образом скорректировать свои методы.
- Сбор и запись данных. Внедрение надежных процессов сбора и записи данных может свести к минимуму вероятность потери данных. Стандартизация протоколов ввода данных и обучение медицинского персонала могут повысить полноту данных.
- Механизмы отсутствия данных. Понимание механизмов, лежащих в основе недостающих данных, имеет решающее значение для выбора соответствующих стратегий обработки. На выбор методов вменения и анализа чувствительности влияет то, отсутствуют ли недостающие данные совершенно случайным образом, отсутствуют ли они случайным образом или отсутствуют ли они неслучайно.
- Множественное вменение. Использование методов множественного вменения может обеспечить более точные оценки за счет создания нескольких правдоподобных значений для недостающих данных и учета изменчивости, вызванной вменением.
- Анализ чувствительности. Проведение анализа чувствительности для оценки устойчивости результатов к различным предположениям о механизме отсутствия данных может повысить достоверность выводов.
Лучшие практики работы с отсутствующими данными
Решение методологических проблем, связанных с обработкой недостающих данных в наборах данных ЭМК, требует внедрения передового опыта в области биостатистики и анализа недостающих данных. К ним относятся:
Заключение
Обработка недостающих данных в наборах электронных медицинских записей создает методологические проблемы для специалистов по биостатистике и исследователей. Понимая последствия отсутствия данных, признавая связанные с этим проблемы и применяя передовой опыт, можно сохранить целостность и надежность анализа. Решение методологических проблем, связанных с обработкой недостающих данных, имеет важное значение для использования всего потенциала электронных наборов данных о состоянии здоровья для продвижения медицинских исследований и улучшения ухода за пациентами.