随着电子健康记录(electronic health record,EHR)在医学研究中的广泛应用,其多源异构性日益成为影响病例对照研究效度的关键问题。不同医疗系统在数据来源、格式、编码标准及人群覆盖方面的差异,易引发选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚及...随着电子健康记录(electronic health record,EHR)在医学研究中的广泛应用,其多源异构性日益成为影响病例对照研究效度的关键问题。不同医疗系统在数据来源、格式、编码标准及人群覆盖方面的差异,易引发选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚及不朽时间偏倚,从而削弱因果推断的可靠性。本文系统剖析了EHR异构性的来源与特征,包括数据结构差异、编码不一致及人群异质性,探讨其在各类偏倚中的作用机制,结合实证案例揭示其对研究结果的影响;随后整合数据标准化、多重插补、样本加权、倾向性评分匹配(特别是高维倾向性评分hd-PSM)、工具变量分析及DAG辅助调整等技术,构建了偏倚控制与验证的系统性框架。将标准化的数据处理流程、严谨的研究设计、先进的分析性控制策略与客观的效果验证方法融为一体的综合框架,对于从EHR数据中获得稳健可信的科学结论至关重要。展开更多
文摘随着电子健康记录(electronic health record,EHR)在医学研究中的广泛应用,其多源异构性日益成为影响病例对照研究效度的关键问题。不同医疗系统在数据来源、格式、编码标准及人群覆盖方面的差异,易引发选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚及不朽时间偏倚,从而削弱因果推断的可靠性。本文系统剖析了EHR异构性的来源与特征,包括数据结构差异、编码不一致及人群异质性,探讨其在各类偏倚中的作用机制,结合实证案例揭示其对研究结果的影响;随后整合数据标准化、多重插补、样本加权、倾向性评分匹配(特别是高维倾向性评分hd-PSM)、工具变量分析及DAG辅助调整等技术,构建了偏倚控制与验证的系统性框架。将标准化的数据处理流程、严谨的研究设计、先进的分析性控制策略与客观的效果验证方法融为一体的综合框架,对于从EHR数据中获得稳健可信的科学结论至关重要。
