Umgang mit fehlenden Daten in elektronischen Gesundheitsakten

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) sind digitale Sammlungen von Patientendaten, die eine wichtige Rolle im Gesundheitswesen spielen. Sie helfen Gesundheitsdienstleistern, die Patientendaten im Blick zu behalten und unterstützen die medizinische Forschung. Forscher verwenden EHRs, um Gesundheitstrends, Krankheiten und Behandlungen zu studieren. Ein häufiges Problem, auf das Forscher stossen, sind fehlende Daten, die zu irreführenden Schlussfolgerungen führen und die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse beeinträchtigen können.

#Die Bedeutung der Lösung fehlender Daten

Fehlende Daten in EHRs sind ein grosses Problem. Wenn bestimmte Informationen nicht aufgezeichnet werden, kann das zu Bias in den Forschungsergebnissen führen. Hohe Ausfälle an Daten können statistische Analysen komplizieren und es schwierig machen, akkurate Schlussfolgerungen zu ziehen. Um sicherzustellen, dass Entscheidungen im Gesundheitswesen auf soliden Beweisen basieren, ist es wichtig, fehlende Daten effektiv zu behandeln.

Wenn Daten fehlen, können sie in drei Kategorien fallen:

1. Missing Completely at Random (MCAR): Das bedeutet, dass die fehlenden Daten völlig zufällig sind und mit keinen beobachteten oder unbeobachteten Variablen zusammenhängen. Beispiel: Wenn ein Blutdruckwert eines Patienten fehlt, weil die Krankenschwester vergessen hat, ihn aufzuschreiben, ist das zufällig. In solchen Fällen sollten die Berechnungen mit den verfügbaren Daten idealerweise nicht verzerrt sein.

2. Missing at Random (MAR): Hier sind die fehlenden Daten mit anderen Informationen im Datensatz verbunden. Zum Beispiel, wenn jüngere Patienten ohne Herzkrankheiten mehr fehlende Blutdruckdaten haben als ältere Patienten mit Herzkrankheiten, ist diese Fehlendeheit systematisch unterschiedlich. Forscher können diese Art von Fehlendeheit durch statistische Methoden identifizieren.

3. Missing Not at Random (MNAR): In diesem Fall sind die fehlenden Daten mit dem Wert selbst verbunden. Zum Beispiel, wenn Adipositasdaten häufiger bei Patienten fehlen, die nicht übergewichtig sind, ist es schwierig zu bestimmen, warum die Daten fehlen. MNAR anzugehen ist besonders schwierig, weil man die Gründe hinter den fehlenden Daten verstehen muss.

#Der Bedarf an effektiver Datenverwaltung

Das Management fehlender Daten in EHRs ist entscheidend. Wenn das nicht richtig gemacht wird, kann es zu verzerrten Ergebnissen kommen. Das kann ernsthafte Auswirkungen auf die Patientenversorgung und die öffentliche Gesundheit haben. Forscher müssen geeignete Strategien verwenden, um mit fehlenden Daten umzugehen, um die Integrität ihrer Ergebnisse zu wahren.

Trotz der Bedeutung, dieses Problem anzugehen, gibt es immer noch eine Lücke in der Literatur zu umfassenden Strategien für das Management fehlender Daten in EHRs. Auch wenn einige Studien existieren, konzentrieren sie sich oft auf spezifische Methoden anstelle eines breiten Überblicks. Daher ist mehr Forschung nötig, um die besten Ansätze zum Umgang mit fehlenden Daten in Beobachtungsstudien zu verstehen.

#Überblick über Imputationsmethoden

Um das Problem fehlender Daten zu lösen, können verschiedene Techniken, die als Imputationsmethoden bekannt sind, eingesetzt werden. Diese Methoden werden verwendet, um fehlende Werte basierend auf den verfügbaren Daten zu schätzen und zu füllen. Imputation kann in zwei Kategorien unterteilt werden: einfache und komplexe Methoden.

#Einfache Imputationsmethoden

1. Complete Case Analysis (CCA): Diese Methode verwendet nur Datensätze, die keine fehlenden Werte haben. Das kann jedoch zu verzerrten Schätzungen und Verlust an Aussagekraft führen, besonders wenn ein hoher Anteil an Daten fehlt.

2. Last Observation Carried Forward (LOCF): In Längsschnittstudien wird, wenn ein Wert bei einem späteren Besuch fehlt, der zuletzt aufgezeichnete Wert verwendet. Obwohl diese Methode einfach ist, kann sie zu ungenauen Schätzungen führen, besonders wenn die fehlenden Werte kein zufälliges Muster haben.

#Komplexe Imputationsmethoden

Komplexe Imputationsmethoden bieten oft bessere Ergebnisse, indem sie statistische Techniken nutzen, um fehlende Werte zu schätzen.

1. Multiple Imputation (MI): Diese weit verbreitete Methode erstellt mehrere Versionen des Datensatzes, jede mit unterschiedlichen geschätzten Werten für die fehlenden Daten. Forscher analysieren jeden Datensatz und kombinieren dann die Ergebnisse, was dazu beitragen kann, Bias zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.

2. Maximum Likelihood: Dieser Ansatz schätzt Parameter, die die Wahrscheinlichkeit maximieren, die aktuellen Daten zu beobachten. Es bietet eine statistisch fundierte Methode, um fehlende Daten zu verwalten, besonders in komplexen Studien.

3. Expectation-Maximization (EM) Algorithmus: Dieses iterative Verfahren verbessert Schätzungen, indem es zwischen der Schätzung fehlender Werte und der Maximierung der Wahrscheinlichkeit auf Grundlage dieser Schätzungen wechselt.

4. Inverse Probability Weighting (IPW): Diese Methode gewichtet vollständige Aufzeichnungen nach der Wahrscheinlichkeit, vollständig zu sein. Sie kann helfen, Bias durch fehlende Daten zu korrigieren, kann aber kompliziert umzusetzen sein.

5. Iterative Singular Value Decomposition (SVD): Diese Technik konzentriert sich auf die Matrixfaktorisierung, um fehlende Werte zu füllen, indem sie anfängliche Schätzungen verwendet, um bessere Annäherungen in nachfolgenden Iterationen abzuleiten.

6. Deep Learning Methoden: Diese fortgeschrittenen Techniken nutzen neuronale Netze, um fehlende Daten vorherzusagen. Obwohl sie komplexe Muster verarbeiten können, benötigen sie erhebliche Rechenressourcen und Zeit zum Trainieren.

#Ergebnisse aus der Literaturübersicht

Durch eine Literaturübersicht zu Imputationsmethoden wurden verschiedene Techniken identifiziert. Insgesamt wurde eine beträchtliche Anzahl von Artikeln untersucht, die eine Vielzahl von Imputationsansätzen in EHRs aufzeigten.

Die Studien umfassten eine Reihe von Beiträgen, von Übersichten bestehender Methoden bis hin zu neuartigen Methodologien. Spezifische Techniken wurden auf verschiedene Datentypen zugeschnitten, was die Notwendigkeit eines Verfahrens betont, das zu den Eigenschaften des jeweiligen Datensatzes passt.

#Software für Imputation

Forscher haben Zugang zu vielen Softwarepaketen, die für die Umsetzung dieser Imputationsmethoden entwickelt wurden. Während einige Imputationsmethoden auf mehreren Plattformen leicht verfügbar sind, können andere auf bestimmte Software beschränkt sein. Techniken des maschinellen Lernens sind zum Beispiel möglicherweise weniger häufig in einigen traditionellen statistischen Software zu finden.

#Vergleich der Imputationsmethoden

Jede Imputationsmethode hat ihre Vor- und Nachteile, und die Wahl, welche zu verwenden ist, hängt vom Kontext der Studie und der Art der fehlenden Daten ab.

1. Multiple Imputation versus Complete Case Analysis: Multiple Imputation schneidet im Allgemeinen besser ab als die Analyse vollständiger Fälle, besonders in Datensätzen mit signifikanter Fehlzeit. So können Forscher einen grösseren Teil der Daten einbeziehen und gleichzeitig Bias minimieren.

2. Maschinelles Lernen: Studien haben gezeigt, dass Methoden des maschinellen Lernens oft besser abschneiden als traditionelle Methoden, besonders in Datensätzen mit komplexen Mustern. Techniken wie k-nächste Nachbarn und Zufallswälder können genauere Imputationen bieten, indem sie aus den verfügbaren Daten lernen.

3. Erwartungen an verschiedene Techniken: Während Methoden wie MI und der EM-Algorithmus allgemein bevorzugt werden, kann jeder Ansatz je nach Datensatz und Mechanismen der fehlenden Daten unterschiedliche Ergebnisse liefern.

4. Herausforderungen bei Längsschnittdaten: Der Umgang mit fehlenden Daten in Längsschnittstudien erfordert spezielle Techniken, um die zeitliche Natur der Daten aufrechtzuerhalten. Einige Methoden, wie die zweifach vollständig bedingte Spezifikation, berücksichtigen die Zeitdimension bei der Imputation fehlender Werte.

#Fazit

Zusammenfassend ist der Umgang mit fehlenden Daten in elektronischen Gesundheitsakten entscheidend für akkurate und zuverlässige Forschung. Verschiedene Imputationsmethoden – von einfachen Techniken wie der Analyse vollständiger Fälle bis hin zu komplexen Methoden wie mehrfacher Imputation und maschinellem Lernen – bieten unterschiedliche Lösungen für diese Herausforderung. Forscher sollten sorgfältig die Natur ihrer Daten, die Annahmen hinter jeder Methode und die verfügbaren Rechenressourcen berücksichtigen, wenn sie eine Imputationstechnik auswählen.

Trotz der Fortschritte bei Imputationsmethoden bleiben Lücken im Verständnis ihrer Wirksamkeit in der realen Anwendung. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, verschiedene Techniken in komplexen Szenarien mit fehlenden Daten zu vergleichen und sicherzustellen, dass praktische Lösungen für das Gesundheitswesen entwickelt werden.

Dieser umfassende Überblick über Imputationsmethoden hebt die Bedeutung einer ordnungsgemässen Datenverwaltung und die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Erforschung effektiver Strategien zur Handhabung fehlender Daten in elektronischen Gesundheitsakten hervor.