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Healthy Data: Improving Health Information Quality Using Intelligent Systems

2021년 12월 6일 업데이트: 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.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

상세 설명

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.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

60000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처 백업

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Patient records captured by Portsmouth Hospitals University National Health Service Trust (PHU) between 01/01/2020 and 31/12/2020

설명

Inclusion Criteria:

  • No specific exclusion criteria

Exclusion Criteria:

  • No specific exclusion criteria

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Data quality dimensions prevalence
기간: 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
Consistency of AI tool
기간: 2 months, through study completion
Consistency of AI tool in generating measures for detecting data quality dimensions
2 months, through study completion
Validity of AI tool detection
기간: 2 months, through study completion
Validity of data quality dimensions identified by the AI tool
2 months, through study completion

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (예상)

2022년 2월 1일

기본 완료 (예상)

2022년 4월 1일

연구 완료 (예상)

2022년 4월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 11월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 11월 21일

처음 게시됨 (실제)

2021년 12월 3일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 12월 22일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 12월 6일

마지막으로 확인됨

2021년 12월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • UP717295

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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