Key points are not available for this paper at this time.
Techniken zur Datenverknüpfung können helfen, denselben Patienten zu identifizieren, um verschiedene Dateien (Entlassungsberichte von Krankenhäusern, Versicherungsansprüche, Register, Vitalstatistikdaten) abzugleichen, die ähnliche Identifikatoren enthalten. Vorwissen darüber, ob eine Verknüpfung möglich ist, ist wichtig, um unnötige Mühe (zusätzliche Datenerhebung oder Datenmanipulation) zu vermeiden, was die Kosteneffektivität der Verknüpfung verringert. Anhand von Beispielen, die durch die Verknüpfung der Daten der Manitoba Health Services Commission mit Vitalstatistikdateien generiert wurden, wird zunächst eine Methode zur Schätzung der Informationen in jedem Datensatz präsentiert. Darüber hinaus wird die Machbarkeit mehrerer unterschiedlicher Strategien zur Datenverknüpfung beschrieben und getestet, unter Berücksichtigung variierender Informationsmengen. Am Rand können relativ kleine Informationsmengen (wenn nur eine weitere Variable zum Abgleichen vorhanden ist) einen großen Unterschied machen. Der große Vorteil der probabilistischen Verknüpfung wurde in Situationen gefunden, in denen nur eine moderate Menge zusätzlicher Informationen verfügbar war. Durch die Anwendung der obigen Techniken bei der Bearbeitung einer oder beider Dateien in einem vorgeschlagenen Projekt zur Datenverknüpfung kann nun eine viel informiertere Einschätzung darüber getroffen werden, ob eine Verknüpfung funktionieren wird oder nicht. Bei der Erleichterung der Datenverknüpfung ist die Flexibilität sowohl der Software als auch der Strategie zum Abgleich sehr wichtig.
Roos et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: