Gerenciando Dados Faltantes em Registros Eletrônicos de Saúde

Os Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs) são coleções digitais de informações de pacientes que desempenham um papel crucial na saúde. Eles ajudam os profissionais de saúde a acompanhar os dados dos pacientes e dão suporte à pesquisa médica. Os pesquisadores usam EHRs para estudar tendências de saúde, doenças e tratamentos. No entanto, um problema comum que os pesquisadores enfrentam é a falta de dados, que pode levar a conclusões enganosas e afetar a confiabilidade dos achados.

#A Importância de Lidar com Dados Faltantes

Dados faltantes nos EHRs são um problema sério. Quando certas informações não são registradas, isso pode causar viés nos resultados da pesquisa. Altos níveis de dados faltantes podem complicar análises estatísticas e dificultar a extração de conclusões precisas. Para garantir que as decisões de saúde sejam baseadas em evidências sólidas, é essencial lidar com dados faltantes de forma eficaz.

Quando dados estão faltando, eles podem se enquadrar em três categorias:

1. Faltando Completamente Ao Acaso (MCAR): Isso significa que os dados faltantes são totalmente aleatórios, não relacionados a qualquer variável observada ou não observada. Por exemplo, se a leitura da pressão arterial de um paciente está faltando porque a enfermeira esqueceu de anotá-la, essa falta é aleatória. Nesses casos, os cálculos feitos com os dados disponíveis devem ser idealmente isentos de viés.

2. Faltando Ao Acaso (MAR): Aqui, os dados faltantes estão relacionados a outras informações disponíveis no conjunto de dados. Por exemplo, se pacientes mais jovens sem problemas cardíacos têm mais dados faltantes de pressão arterial em comparação com pacientes mais velhos com problemas cardíacos, essa falta é sistematicamente diferente. Os pesquisadores podem identificar esse tipo de falta por meio de métodos estatísticos.

3. Faltando Não ao Acaso (MNAR): Nessa situação, os dados faltantes estão relacionados ao próprio valor. Por exemplo, se os dados de obesidade estão faltando com mais frequência para pacientes que não são obesos, é desafiador determinar por que os dados estão ausentes. Lidar com o MNAR é particularmente difícil porque exige entender os motivos por trás dos dados faltantes.

#A Necessidade de Gestão Eficiente de Dados

Gerenciar dados faltantes é crucial nos EHRs. Se não for tratado adequadamente, dados faltantes podem levar a resultados distorcidos. Isso pode ter sérias implicações para o cuidado com os pacientes e a saúde pública. Os pesquisadores devem usar estratégias apropriadas para lidar com dados faltantes a fim de manter a integridade de suas descobertas.

Apesar da importância de lidar com essa questão, ainda há uma lacuna na literatura sobre estratégias abrangentes para gerenciar dados faltantes nos EHRs. Embora alguns estudos existam, eles costumam se concentrar em métodos específicos em vez de fornecer uma visão geral ampla. Portanto, mais pesquisas são necessárias para entender as melhores abordagens para lidar com dados faltantes em estudos observacionais.

#Revisão dos Métodos de Imputação

Para resolver o problema dos dados faltantes, várias técnicas, conhecidas como métodos de imputação, podem ser empregadas. Esses métodos são usados para estimar e preencher os valores faltantes com base nos dados disponíveis. A imputação pode ser classificada em duas categorias: métodos simples e complexos.

#Métodos de Imputação Simples

1. Análise de Casos Completos (CCA): Este método usa apenas registros de dados que não têm valores faltantes. No entanto, isso pode levar a estimativas enviesadas e perda de poder, especialmente quando há um alto nível de dados faltantes.

2. Última Observação Transportada (LOCF): Em estudos longitudinais, quando um valor está faltando de uma visita posterior, o último valor registrado é usado. Embora esse método seja simples, pode levar a estimativas imprecisas, especialmente se os valores faltantes não seguirem um padrão aleatório.

#Métodos de Imputação Complexos

Métodos de imputação complexos geralmente fornecem melhores resultados ao utilizar técnicas estatísticas para estimar valores faltantes.

1. Imputação Múltipla (MI): Este método amplamente utilizado cria múltiplas versões do conjunto de dados, cada uma com diferentes valores estimados para os dados faltantes. Os pesquisadores analisam cada conjunto de dados e, em seguida, combinam os resultados, o que pode ajudar a reduzir o viés e melhorar a precisão.

2. Máxima Verossimilhança: Esta abordagem estima parâmetros que maximizam a verossimilhança de observar os dados atuais. Ela oferece uma forma estatisticamente sólida de gerenciar dados faltantes, especialmente em estudos complexos.

3. Algoritmo de Expectativa-Maximização (EM): Este método iterativo melhora as estimativas alternando entre estimar valores faltantes e maximizar a verossimilhança com base nessas estimativas.

4. Pesos de Probabilidade Inversa (IPW): Este método pondera registros completos pela probabilidade de serem completos. Ele pode ajudar a corrigir viés causado por dados faltantes, mas pode ser complicado de implementar.

5. Decomposição de Valores Singulares Iterativa (SVD): Esta técnica se concentra na fatoração de matrizes para preencher valores faltantes, usando estimativas iniciais para derivar melhores aproximações em iterações subsequentes.

6. Métodos de Aprendizado Profundo: Essas técnicas avançadas usam redes neurais para prever dados faltantes. Embora possam lidar com padrões complexos, exigem recursos computacionais significativos e tempo para treinamento.

#Descobertas da Revisão da Literatura

Por meio de uma revisão da literatura sobre métodos de imputação, várias técnicas foram identificadas. No total, um número significativo de artigos foi examinado, revelando uma variedade de abordagens de imputação utilizadas em EHRs.

Os estudos abrangeram uma gama de contribuições, desde revisões de métodos existentes até metodologias inovadoras. Técnicas específicas foram adaptadas para diferentes tipos de dados, enfatizando a necessidade de um método que se adeque às características do conjunto de dados em questão.

#Softwares Disponíveis para Imputação

Os pesquisadores têm acesso a muitos pacotes de software projetados para implementar esses métodos de imputação. Embora algumas técnicas de imputação estejam prontamente disponíveis em várias plataformas, outras podem ser restritas a softwares específicos. Técnicas de aprendizado de máquina, por exemplo, podem ser menos comuns em alguns softwares estatísticos tradicionais.

#Comparação dos Métodos de Imputação

Cada método de imputação tem seus prós e contras, e a escolha de qual usar depende do contexto do estudo e do tipo de dados faltantes.

1. Imputação Múltipla vs. Análise de Casos Completos: A imputação múltipla geralmente se sai melhor do que a análise de casos completos, especialmente em conjuntos de dados com falta significativa. Isso permite que os pesquisadores incluam uma parte maior dos dados, minimizando o viés.

2. Métodos de Aprendizado de Máquina: Estudos mostraram que métodos de aprendizado de máquina frequentemente superam métodos tradicionais, particularmente em conjuntos de dados com padrões complexos. Técnicas como k-vizinhos mais próximos e florestas aleatórias podem fornecer imputações mais precisas ao aprender com os dados disponíveis.

3. Expectativas de Diferentes Técnicas: Embora métodos como MI e o algoritmo EM sejam comumente preferidos, cada abordagem pode produzir resultados variados com base no conjunto de dados e nos mecanismos de dados faltantes.

4. Desafios com Dados Longitudinais: Lidar com dados faltantes em estudos longitudinais requer técnicas especiais para manter a natureza temporal dos dados. Alguns métodos, como a especificação condicional totalmente dupla, levam em conta a dimensão do tempo ao imputar valores faltantes.

#Conclusão

Em resumo, lidar com dados faltantes em Registros Eletrônicos de Saúde é essencial para pesquisas precisas e confiáveis. Vários métodos de imputação-variando de técnicas simples como análise de casos completos a métodos complexos como imputação múltipla e aprendizado de máquina-oferecem diferentes soluções para esse desafio. Os pesquisadores devem considerar cuidadosamente a natureza de seus dados, as suposições por trás de cada método e os recursos computacionais disponíveis ao selecionar uma técnica de imputação.

Apesar dos avanços nos métodos de imputação, ainda existem lacunas na compreensão de sua eficácia em aplicações do mundo real. Pesquisas futuras devem se concentrar na comparação de diferentes técnicas em cenários complexos de dados faltantes e garantir que soluções práticas sejam desenvolvidas para ambientes de saúde.

Esta visão geral abrangente dos métodos de imputação destaca a importância da gestão adequada de dados e a necessidade de exploração contínua de estratégias eficazes para lidar com dados faltantes em Registros Eletrônicos de Saúde.