- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05144230
Healthy Data: Improving Health Information Quality Using Intelligent Systems
6. Dezember 2021 aktualisiert von: Obinwa Ozonze, University of Portsmouth
Collection of Electronic Health Records (EHR) for Validation of Artificial Intelligence Based Tool for Data Quality Assessment
Electronic Health Record Systems (EHR) play an integral role in healthcare practice, enabling health organisations to collect, access and manage data more consistently.
There is also a great deal of interest in using EHR data to improve decision-making and accelerate medical interventions.
However, like all information systems, they are prone to data quality problems such as incomplete records, values outside normal ranges and implausible relationships.
These problems are expected to become more prevalent as more organisations adopt electronic health record systems, aggregate, share and explore health data.
The investigators believe current efforts to improve health data quality can be made more effective if backed by appropriate technology in the form of a readily accessible intelligent tool.
Building on this, the investigators developed an Artificial Intelligence (AI) tool for automating data quality assessment of health data.
In this study, the investigators evaluate the AI tool using a real-world dataset.
Studienübersicht
Status
Noch keine Rekrutierung
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
The main aim of this study is to assess the reliability and utility of an AI tool in identifying data quality dimensions of interest for secondary use of health data, including completeness, conformance and plausibility.
In assessing this tool, this study will retrospectively analyse data captured during routine clinical care and identify records containing listed data quality dimensions.
This study will also assess the consistency of the AI tool in generating and executing data quality checks.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
60000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Obinwa Ozonze, MSc
- Telefonnummer: 07391566946
- E-Mail: obinwa.ozonze@port.ac.uk
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Adrian Hopgood, PhD
- Telefonnummer: 02392842946
- E-Mail: adrian.hopgood@port.ac.uk
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Patient records captured by Portsmouth Hospitals University National Health Service Trust (PHU) between 01/01/2020 and 31/12/2020
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- No specific exclusion criteria
Exclusion Criteria:
- No specific exclusion criteria
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Data quality dimensions prevalence
Zeitfenster: 12 months, between 01/01/2020 and 31/12/2020
|
The number of patient records identified by the AI tool with completeness, conformance and plausibility violations
|
12 months, between 01/01/2020 and 31/12/2020
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Consistency of AI tool
Zeitfenster: 2 months, through study completion
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Consistency of AI tool in generating measures for detecting data quality dimensions
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2 months, through study completion
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Validity of AI tool detection
Zeitfenster: 2 months, through study completion
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Validity of data quality dimensions identified by the AI tool
|
2 months, through study completion
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Voraussichtlich)
1. Februar 2022
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. April 2022
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. April 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
21. November 2021
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
21. November 2021
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
3. Dezember 2021
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
22. Dezember 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
6. Dezember 2021
Zuletzt verifiziert
1. Dezember 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- UP717295
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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