Дані охорони здоров’я стали безцінним ресурсом для медичних досліджень і управління охороною здоров’я. Набори даних електронних медичних карт (EHR), зокрема, служать скарбницею інформації для розуміння результатів пацієнтів, поширеності захворювань та ефективності лікування. Однак однією із значних проблем у використанні даних EHR для аналізу є відсутність даних.
Розуміння відсутніх даних
У контексті біостатистики та аналізу відсутніх даних важливо визначити та зрозуміти відсутні дані. Відсутні дані трапляються, коли для відповідної змінної не зберігається значення. Це може статися з різних причин, включаючи відсутність відповіді пацієнтів, помилки при введенні даних або недоступність певних вимірювань чи тестів. Обробка відсутніх даних має вирішальне значення для підтримки цілісності статистичного аналізу та забезпечення точних висновків.
Наслідки відсутніх даних у біостатистиці
Наявність відсутніх даних може значно вплинути на валідність і надійність біостатистичного аналізу. Ігнорування відсутніх даних або використання наївних методів для їх обробки може призвести до упереджених результатів і помилкових висновків. Таким чином, вкрай необхідно вирішити методологічні проблеми, пов’язані з відсутністю даних в наборах електронних медичних записів.
Методологічні проблеми обробки відсутніх даних
Маючи справу з відсутніми даними в наборах даних EHR, біостатисти стикаються з кількома методологічними проблемами. Ці виклики включають:
- Упередженість вибору: відсутні дані можуть не виникнути випадково й можуть бути пов’язані з певними характеристиками пацієнта чи станом здоров’я. Це може призвести до упередження відбору, що призведе до викривлених оцінок і висновків.
- Статистична потужність: за значної кількості відсутніх даних статистична потужність аналізу може бути скомпрометована, зменшуючи здатність виявляти значущі ефекти або асоціації.
- Методи імпутації: Вибір відповідних методів імпутації має вирішальне значення для обробки відсутніх даних. Під час вибору методів імпутації біостатистикам необхідно враховувати природу відсутніх даних і основний механізм їх відсутності.
- Стратегії моделювання: включення відсутніх даних у статистичні моделі вимагає ретельного розгляду припущень, що лежать в основі обраних стратегій моделювання. Дослідники повинні оцінити вплив відсутніх даних на достовірність їхньої моделі та відповідно відкоригувати свої методи.
- Збір і запис даних: впровадження надійних процесів збору та запису даних може звести до мінімуму випадки відсутності даних. Стандартизація протоколів введення даних і навчання медичного персоналу можуть покращити повноту даних.
- Механізми відсутніх даних: розуміння механізмів, що лежать в основі відсутніх даних, має вирішальне значення для вибору відповідних стратегій обробки. Вибір методів імпутації та аналізу чутливості впливає на те, чи відсутні відсутні дані повністю випадково, випадково або невипадково.
- Множинне імпутування: використання кількох методик імпутації може забезпечити точніші оцінки шляхом генерації кількох вірогідних значень для відсутніх даних і врахування мінливості через імпутацію.
- Аналіз чутливості: проведення аналізу чутливості для оцінки стійкості результатів до різних припущень щодо механізму відсутності даних може підвищити достовірність висновків.
Найкращі методи роботи з відсутніми даними
Вирішення методологічних проблем обробки відсутніх даних у наборах даних EHR вимагає прийняття найкращих практик у біостатистиці та аналізі відсутніх даних. До них належать:
Висновок
Робота з відсутніми даними в електронних наборах даних про стан здоров’я створює методологічні проблеми для біостатистиків і дослідників. Розуміючи наслідки відсутніх даних, визнаючи пов’язані з цим проблеми та використовуючи найкращі практики, можна зберегти цілісність і надійність аналізів. Вирішення методологічних проблем обробки відсутніх даних має важливе значення для використання повного потенціалу наборів даних електронних записів про стан здоров’я для просування медичних досліджень і покращення догляду за пацієнтами.