- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05144230
Healthy Data: Improving Health Information Quality Using Intelligent Systems
6 grudnia 2021 zaktualizowane przez: 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.
Przegląd badań
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Szczegółowy opis
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.
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Oczekiwany)
60000
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Obinwa Ozonze, MSc
- Numer telefonu: 07391566946
- E-mail: obinwa.ozonze@port.ac.uk
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Adrian Hopgood, PhD
- Numer telefonu: 02392842946
- E-mail: adrian.hopgood@port.ac.uk
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Tak
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Patient records captured by Portsmouth Hospitals University National Health Service Trust (PHU) between 01/01/2020 and 31/12/2020
Opis
Inclusion Criteria:
- No specific exclusion criteria
Exclusion Criteria:
- No specific exclusion criteria
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Data quality dimensions prevalence
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 2 months, through study completion
|
Validity of data quality dimensions identified by the AI tool
|
2 months, through study completion
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Współpracownicy
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Oczekiwany)
1 lutego 2022
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
1 kwietnia 2022
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
1 kwietnia 2022
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
21 listopada 2021
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
21 listopada 2021
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
3 grudnia 2021
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
22 grudnia 2021
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
6 grudnia 2021
Ostatnia weryfikacja
1 grudnia 2021
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- UP717295
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .