Protocolo interno de validación para grandes conjuntos de datos clínicos colaborativos: evaluación de la base de...

Área de la Ciencia:

• Metodología de investigación clínica
• Garantía de calidad de datos
• Investigación sobre cáncer de esófago gástrico

Sus antecedentes:

• Las colaboraciones multicéntricas generan grandes conjuntos de datos, pero se enfrentan a desafíos en la calidad de los datos debido a la participación de personal en formación.
• Las prácticas de validación en dichos estudios son inconsistentes, lo que puede provocar sesgos.
• Este estudio aborda estas preocupaciones evaluando la validación interna de datos dentro de la base de datos CONGRESS.

Objetivo del estudio:

• Describir los métodos, la viabilidad y los resultados de la validación interna de datos para una base de datos clínica multicéntrica.
• Establecer un marco reproducible y puntos de referencia para la validación de grandes conjuntos de datos clínicos colaborativos.
• Garantizar resultados de investigación fiables y de alta calidad a partir de bases de datos multicéntricas.

Principales métodos:

• Se seleccionó una muestra aleatoria del 20% de los pacientes del conjunto de datos multicéntrico CONGRESS de cáncer de esófago gástrico temprano para su validación.
• Se volvieron a extraer datos de pacientes, enfermedades y resultados de los registros médicos y se compararon con la base de datos original.
• Se utilizaron el coeficiente kappa de Cohen (κ) y el coeficiente de correlación de Pearson (r) para evaluar la concordancia de variables categóricas y continuas.

Principales resultados:

• Se incluyeron 302 pacientes (18,1%) en el conjunto de validación, con 3.320 puntos de datos comparados.
• El porcentaje de concordancia exacta para las variables osciló entre el 82,5% y el 98,7% (mediana 92,3%).
• Nueve variables mostraron una concordancia 'casi perfecta' (κ o r > 0,8) y cinco mostraron una concordancia sustancial (κ > 0,6), sin observarse concordancia débil o pobre.

Conclusiones:

• La validación interna de datos utilizando la base de datos CONGRESS demostró ser factible y eficaz.
• Se ha propuesto un marco reproducible y puntos de referencia para la validación de grandes conjuntos de datos clínicos colaborativos.
• Este enfoque proporciona un estándar para garantizar resultados de investigación de alta calidad en bases de datos multicéntricas.