报告基于例行收集的健康数据的算法多管辖区可行性评估的最低要素:加拿大健康数据研究网络建议
Naomi C Hamm1, Sharon Bartholomew2, Yinshan Zhao3
1Department of Community Health Sciences, Max Rady College of Medicine, Rady Faculty of Health Sciences, University of Manitoba, Winnipeg, Canada.
本研究确定了多管辖区算法可行性研究的基本报告元素. 实施这些确保可复制和透明的研究使用健康数据算法.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 常规收集的健康数据对于研究和监测至关重要.
- 算法可行性研究评估当参考标准无法使用时的算法.
- 这些研究的透明报告对于可重复性至关重要.
研究的目的:
- 确定多管辖区算法可行性研究的最低报告要素.
- 提高健康数据算法研究的可复制性和透明度.
- 在国家和国际研究中提高算法的可比性和实用性.
主要方法:
- 一个小组委员会审查了"加强流行病学观察研究报告 (STROBE) "和"使用观察例行收集的健康数据 (RECORD) 进行的研究报告"指南.
- 对可行性研究项目进行了评估,并与已发表的研究进行了对比.
- 使用名义组技术的共识确定了透明报告的额外元素.
主要成果:
- 确定了11个新的推报告元素.
- 这些元素包括标题/摘要,介绍,方法和结果部分.
- 解决的关键领域包括管辖区数据的变化,协调和实施.
结论:
- 将这些元素与RECORD指导方针一起采用,可以促进一致的方法发布.
- 这将提高算法的可重现性和可比性,在不同的健康数据设置中.
- 促进在更广泛的健康研究计划中可靠使用算法.
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