From Routine Healthcare Data to Research-Ready Cohorts: A Structured Preprocessing Framework.

چکیده اصلی

Routine clinical data offer significant potential for data-driven research and real-world evidence. However, such data are typically heterogeneous, irregular, and not designed for research use. This has a detrimental effect on the transformation of the data into analysis-ready datasets. The following paper sets out a preprocessing framework that converts routine clinical data into research-ready datasets. The approach was developed in the context of a use case concerning kidney transplant rejection diagnostics, with the objective of reconstructing clinically meaningful treatment trajectories. The proposed framework is comprised of three distinct steps: firstly, recursive event classification (rEC), then context-sensitive event annotation (cEA), and finally, context-based time series harmonisation (cTSH). The purpose of the framework is to transform irregular measurements into standardised temporal representations. When applied to routine data, the framework generated structured, comparable datasets that resemble clinical study data. These enable statistical modelling, machine learning, and systematic data reuse.

ترجمه فارسی چکیده

داده‌های بالینی روزمره پتانسیل قابل توجهی برای تحقیق مبتنی بر داده و شواهد واقعی دارند، اما معمولاً ناهمگن، نامنظم و برای استفاده در تحقیق طراحی نشده‌اند. این اثر منفی بر تبدیل داده‌ها به مجموعه‌های داده آماده برای تحلیل دارد. این مقاله یک چارچوب پیش‌پردازش را ارائه می‌دهد که داده‌های بالینی روزمره را به مجموعه‌های داده آماده برای تحقیق تبدیل می‌کند. این رویکرد در زمینه یک مورد کاربردی مربوط به تشخیص رد پیوند کلیه توسعه یافته است. چارچوب پیشنهادی شامل سه مرحله متمایز است: اولین، طبقه‌بندی رویداد بازگشتی (rEC)، سپس برچسب‌گذاری رویداد حساس به زمینه (cEA) و در نهایت، هماهنگی سری زمانی مبتنی بر زمینه (cTSH). هدف این چارچوب تبدیل اندازه‌گیری‌های نامنظم به نمایش‌های زمانی استاندارد است. هنگام اعمال به داده‌های روزمره، چارچوب مجموعه‌های داده ساختاریافته و قابل مقایسه تولید کرد که شبیه به داده‌های مطالعه بالینی هستند. این داده‌ها امکان مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشین و استفاده مجدد سیستماتیک داده‌ها را فراهم می‌کنند.

متن کامل اصلی