Developing real-world evidence from real-world data: Transforming raw data into analytical datasets.
Developing real-world evidence from real-world data: Transforming raw data into analytical datasets.
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从真实世界数据中生成真实世界证据：将原始数据转化为分析数据集。
DOI：
10.1002/lrh2.10293
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发表时间：
2022-01
影响因子：
3.1
通讯作者：
Weiner MG
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bastarache L;Brown JS;Cimino JJ;Dorr DA;Embi PJ;Payne PRO;Wilcox AB;Weiner MG
循证实践的发展需要基于实践的证据，这些证据可以通过分析电子健康记录（EHR）中的真实的世界数据来获得。EHR包含大量关于患者的信息-物理测量，诊断，暴露和健康行为标记-可用于创建风险分层算法或深入了解暴露，干预和结果之间的关联。但是，要将真实的世界数据转换为可靠的真实的世界证据，不仅要选择正确的分析方法，还要了解底层源数据的质量、细节、来源和组织，并在跨机构进行分析时解决这些特征在不同地点的差异。本文探讨了EHR数据的捕获、格式化和标准化的固有特性，并讨论了将原始临床真实的世界数据转换为用于生成真实的世界证据的高质量、适用于目的的分析数据集所需的临床领域和信息学能力。
Development of evidence‐based practice requires practice‐based evidence, which can be acquired through analysis of real‐world data from electronic health records (EHRs). The EHR contains volumes of information about patients—physical measurements, diagnoses, exposures, and markers of health behavior—that can be used to create algorithms for risk stratification or to gain insight into associations between exposures, interventions, and outcomes. But to transform real‐world data into reliable real‐world evidence, one must not only choose the correct analytical methods but also have an understanding of the quality, detail, provenance, and organization of the underlying source data and address the differences in these characteristics across sites when conducting analyses that span institutions. This manuscript explores the idiosyncrasies inherent in the capture, formatting, and standardization of EHR data and discusses the clinical domain and informatics competencies required to transform the raw clinical, real‐world data into high‐quality, fit‐for‐purpose analytical data sets used to generate real‐world evidence.
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影响因子：
11
作者：
Fabbri C;Hagenaars SP;John C;Williams AT;Shrine N;Moles L;Hanscombe KB;Serretti A;Shepherd DJ;Free RC;Wain LV;Tobin MD;Lewis CM
通讯作者：
Lewis CM
影响因子：
46.9
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
3.8
作者：
de Climens, Aude Roborel;Pain, Emilie;Shaunik, Alka
通讯作者：
Shaunik, Alka
DOI：
10.1016/j.ijmedinf.2020.104092
发表时间：
2020-04-01
影响因子：
4.9
作者：
Galozy, Alexander;Nowaczyk, Slawomir;Lingman, Markus
通讯作者：
Lingman, Markus
影响因子：
7.7
作者：
Lesko, Catherine R.;Jacobson, Lisa P.;Lau, Bryan
通讯作者：
Lau, Bryan