Набори даних електронних записів про стан здоров’я (EHR) представляють унікальні методологічні проблеми, коли йдеться про обробку відсутніх даних, особливо в контексті біостатистики та аналізу відсутніх даних. Статистичні методи відіграють вирішальну роль у вирішенні відсутніх даних і отриманні дійсних висновків із наборів даних EHR. Цей тематичний кластер має на меті забезпечити всебічне розуміння пов’язаних із цим проблем і методів, що використовуються для аналізу даних EHR за відсутності інформації.
Розуміння відсутніх даних
Відсутні дані — це відсутність певних спостережень або змінних, які, як очікується, будуть присутні в наборі даних. У контексті наборів даних EHR відсутні дані можуть виникати через різні причини, наприклад неповні записи пацієнтів, помилки вимірювання, невідповідність пацієнта або несправність обладнання. Робота з відсутніми даними особливо важлива в біостатистиці, оскільки якість і цілісність досліджень у сфері охорони здоров’я та прийняття рішень залежать від точного та повного аналізу даних.
Проблеми в аналізі даних EHR
Методологічні проблеми обробки відсутніх даних у наборах даних EHR є багатогранними. Біостатистики та дослідники стикаються з кількома перешкодами, намагаючись проаналізувати дані з відсутньою інформацією. Деякі з ключових проблем включають:
- Упередженість відбору: відсутні дані можуть призвести до упереджених оцінок і висновків, якщо їх не розглянути належним чином. Це може призвести до виключення певних підгруп пацієнтів, що призведе до неточного представлення населення.
- Методи імпутації: Вибір відповідних методів імпутації має вирішальне значення для аналізу даних EHR. Біостатистики повинні ретельно обирати методи імпутації, які зберігають цілісність даних і забезпечують обґрунтовані статистичні висновки.
- Складні структури даних: набори даних EHR часто мають складну структуру з декількома рівнями відсутності, наприклад пропущені візити, вимірювання або лабораторні результати. Аналіз таких даних вимагає передових статистичних методів, щоб ефективно впоратися зі складністю.
- Переобладнання та вибір моделі: за наявності відсутніх даних зростає ризик вибору моделі та переобладнання. Під час вибору відповідних статистичних моделей біостатистикам необхідно враховувати недоліки, щоб уникнути оманливих результатів.
Вирішення методологічних проблем
Щоб вирішити методологічні проблеми, пов’язані з обробкою відсутніх даних у наборах даних EHR, дослідники та біостатисти використовують різні стратегії та методи. Деякі з відомих методологій включають:
- Множинне імпутування: кілька методів імпутації генерують кілька правдоподібних імпутованих наборів даних для врахування невизначеності, внесеної відсутніми значеннями. Такий підхід забезпечує точнішу оцінку параметрів і стандартних похибок.
- Імпутація на основі моделі: Методи імпутації на основі моделі використовують зв’язок між змінними для імпутації відсутніх даних. Цей підхід використовує статистичні моделі для прогнозування відсутніх значень, враховуючи залежності між змінними.
- Моделі змішування шаблонів: моделі змішування шаблонів — це клас поздовжніх моделей даних, які враховують різні механізми відсутніх даних. Біостатисти використовують ці моделі для аналізу даних EHR з відсутньою інформацією та включення моделі відсутності в статистичний аналіз.
- Сучасні методи машинного навчання: передові методи машинного навчання, такі як випадкові ліси та глибоке навчання, все частіше використовуються для обробки відсутніх даних у наборах даних EHR. Ці методи пропонують надійні та гнучкі підходи до усунення недоліків і отримання значущої інформації з даних охорони здоров’я.
Майбутні напрямки та дослідницькі можливості
Розвиток аналізу даних EHR відкриває кілька шляхів для майбутніх досліджень та інновацій. Вирішення методологічних проблем обробки відсутніх даних у наборах даних EHR вимагає постійного дослідження та розробки передових статистичних методів. Теми майбутніх досліджень у цій галузі можуть включати:
- Інтеграція лонгітюдних даних і даних від часу до події: розробка методологій для ефективної обробки відсутніх даних у лонгітюдних даних EHR і аналізі від часу до події.
- Адаптивні стратегії імпутації: Дослідження адаптивних підходів до імпутації, які динамічно пристосовуються до основної структури даних і шаблонів відсутності, підвищуючи точність імпутованих значень.
- Ієрархічні байєсівські моделі: вивчення застосування ієрархічних байєсівських моделей для врахування складних залежностей і відсутності в наборах даних EHR, що забезпечує більш надійний висновок.
- Перевірка та аналіз чутливості: удосконалення підходів до перевірки стратегій імпутації та проведення аналізу чутливості для оцінки впливу припущень про відсутність даних на результати дослідження.
Висновок
Підсумовуючи, методологічні проблеми обробки відсутніх даних при аналізі наборів даних EHR вимагають тонкого розуміння статистичних методів та їх застосування в контексті біостатистики. Вирішення цих проблем має важливе значення для забезпечення цілісності та достовірності досліджень, проведених з використанням даних EHR. Використовуючи передові статистичні методології та впроваджуючи інновації, дослідники та біостатистики можуть подолати ці виклики та отримати значущу інформацію, щоб стимулювати прогрес у сфері охорони здоров’я та медичних досліджень.