Superar los desafíos de los datos a través de la validación enriquecida y el muestreo específico para medir la salud...

Área de la Ciencia:

• Informática biomédica
• Investigación en salud pública
• Investigación en servicios de salud

Sus antecedentes:

• El índice de carga alostática (ALI) es una medida compuesta de la salud de toda la persona, que refleja los sistemas de regulación fisiológica.
• Los registros electrónicos de salud (EHR, por sus siglas en inglés) ofrecen potencial para la operacionalización de la IAL, pero sufren de datos faltantes y errores.
• Los métodos tradicionales de validación tienen un alcance y una recuperación de datos limitados.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar métodos estadísticamente eficientes para el estudio de la ILA y la utilización de la asistencia sanitaria utilizando datos del DSE.
• Diseñar estrategias de validación específicas para mejorar la calidad y la exhaustividad de los datos del DSE para la medición de la ILA.
• Evaluar la asociación entre el ILA y la utilización de la atención sanitaria dentro de un sistema de salud de aprendizaje.

Principales métodos:

• Se utilizó una muestra representativa de 1000 pacientes de EHR, con 100 en proceso de validación.
• Se utilizó una estimación semiparamétrica de la probabilidad máxima para incorporar todos los datos disponibles de los pacientes.
• Implementación de estrategias de diseño específicas y de un nuevo protocolo de validación para mejorar la calidad y la integridad de los datos del DSE.

Principales resultados:

• Las revisiones de gráficos confirmaron una alta precisión de los datos (correspondencia del 99%) y recuperaron algunos componentes de la ILA que faltaban.
• La validación aumentó el promedio de componentes no faltantes de ILA por paciente de 6 a 7.
• Un ALI más alto (peor salud total de la persona) se asoció con mayores probabilidades de utilización de la atención médica, después de ajustar por la edad.

Conclusiones:

• La validación dirigida con un protocolo enriquecido mejora efectivamente la calidad y la integridad de los datos del EHR para la IAL.
• La operacionalización de ALI utilizando datos EHR validados proporciona una medida escalable para predecir la utilización de la atención médica.
• Este enfoque apoya el desarrollo de sistemas de salud de aprendizaje centrados en la salud integral de la persona.