Addressing Bias from Missing Data in EHR Based Studies of CVD
解决基于 EHR 的 CVD 研究中缺失数据带来的偏差
基本信息
- 批准号:10215604
- 负责人:
- 金额:$ 16.59万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-09-01 至 2023-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:Academic Medical CentersAccountingAddressAreaAwardBaptist ChurchBiometryCardiovascular DiseasesCaringChronic DiseaseChronic Kidney FailureClinicalClinical DataClinical InformaticsClinical ResearchCohort StudiesCompetenceComplementDataData AnalysesData ElementData LinkagesData PoolingData ScienceData StoreDevelopmentDevelopment PlansDiabetes MellitusDoctor of PhilosophyElectronic Health RecordEpidemiologic MethodsEpidemiologistEpidemiologyEventGoalsHealthHealth SciencesHealth systemHealthcareHospitalizationIndividualInformaticsInstitutionK-Series Research Career ProgramsKnowledgeLeadLegalMachine LearningMedicineMeta-AnalysisMethodologyMethodsMyocardial InfarctionNational Heart, Lung, and Blood InstituteNorth CarolinaOutcomeOutcomes ResearchPatient CarePatientsPharmaceutical PreparationsPopulationPopulation SciencesPopulation StudyPrivacyPublishingRenal carcinomaReportingResearchResearch MethodologyResearch PersonnelResearch PriorityRiskRisk FactorsScientistSouth CarolinaStrokeTrainingUniversitiesWorkbasecardiovascular disorder epidemiologycardiovascular disorder riskcardiovascular healthcare seekingcareercareer developmentclinical carecohortcomorbiditydata qualitydistributed dataelectronic dataepidemiologic dataepidemiology studyexperienceforesthigh riskimprovedmedical schoolsmultidisciplinarynovelpatient populationpopulation healthpractical applicationprofessorrandomized trialskillsstudy population
项目摘要
Project Summary
This NHLBI K01 application supports the career development of Dr. Nrupen A. Bhavsar, PhD, an Assistant Professor
of Medicine at the Duke University School of Medicine. Dr. Bhavsar is a chronic disease epidemiologist who has
performed multidisciplinary studies in the epidemiology of CVD, chronic kidney disease and cancer. He is passionate
about pursuing a career in clinical research at the intersection of epidemiology, informatics, and biostatistics. At the
end of the award period, Dr. Bhavsar will be an independent investigator applying knowledge gained through this K01
to develop large scale EHR-based population studies that identify individuals at high risk for cardiovascular disease
(CVD) events. Through training in data linkage, machine learning, and causal inference, he will apply missing data
methods to conduct rigorous non-randomized studies to improve health. The topical areas of the proposed training
and research are diabetes and incident CVD events in the application of data linkage, machine learning, and causal
inference. Career development aim: Obtain transdisciplinary competencies within informatics, biostatistics, and
population sciences to investigate methodological challenges inherent in the use of multi-health system EHR data for
clinical research. The training approach will leverage didactic and experiential training complemented by analyses of
data derived from a multi-health system, multi-state research collaborative. Study population: Patients who received
care at one of the North Carolina or South Carolina “Carolinas Collaborative” institutions (Duke University Medical
Center, UNC-CH Health System, Wake Forest Baptist Health Center, and 9 additional health systems collaborating
within the Health Sciences of South Carolina institutions). Specific aims: This proposal will identify approaches to
account for missing data when patients seek care across multiple health systems but EHR data is only available from
a single health system. Estimating the systemic bias introduced by missing data for single institution studies and
identifying methods for accounting for missing data biases may improve the ability of EHR data to be used for clinical
research. Anticipated results: Through this NHLBI K01 Research Scientist Career Development Award, Dr. Bhavsar
will acquire essential training and research experience to develop large scale EHR-based population studies in CVD.
项目概要
此 NHLBI K01 申请支持助理教授 Nrupen A. Bhavsar 博士的职业发展
Bhavsar 博士是杜克大学医学院的一名慢性病流行病学家。
他对心血管疾病、慢性肾病和癌症的流行病学进行了多学科研究。
关于在流行病学、信息学和生物统计学交叉领域从事临床研究的职业。
奖励期结束后,Bhavsar 博士将成为一名独立调查员,运用通过本 K01 获得的知识
开展基于电子病历的大规模人群研究,识别心血管疾病高危人群
(CVD)事件。通过数据链接、机器学习和因果推理方面的培训,他将应用缺失的数据。
进行严格的非随机研究以改善健康的方法。
研究领域包括糖尿病和心血管疾病事件在数据链接、机器学习和因果关系中的应用
职业发展目标:获得信息学、生物统计学和推理方面的跨学科能力。
人口科学调查使用多卫生系统 EHR 数据的方法论固有挑战
培训方法将利用教学和体验式培训,并辅以分析。
数据来自多卫生系统、多州研究合作研究人群:接受治疗的患者。
在北卡罗来纳州或南卡罗来纳州“卡罗莱纳州合作”机构之一(杜克大学医学院)提供护理
中心、UNC-CH 卫生系统、维克森林浸信会卫生中心以及 9 个其他卫生系统进行合作
具体目标:该提案将确定以下方法:
当患者在多个卫生系统寻求护理但 EHR 数据只能从
估计单一机构研究的缺失数据所带来的系统性偏差
解释缺失数据识别偏差的方法可能会提高 EHR 数据用于临床的能力
预期结果:Bhavsar 博士获得 NHLBI K01 研究科学家职业发展奖。
将获得必要的培训和研究经验,以开展大规模的基于 EHR 的 CVD 人群研究。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Nrupen Bhavsar其他文献
Nrupen Bhavsar的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Nrupen Bhavsar', 18)}}的其他基金
Addressing Bias from Missing Data in EHR Based Studies of CVD
解决基于 EHR 的 CVD 研究中缺失数据带来的偏差
- 批准号:
10458507 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 16.59万 - 项目类别:
相似国自然基金
上市公司所得税会计信息公开披露的经济后果研究——基于“会计利润与所得税费用调整过程”披露的检验
- 批准号:72372025
- 批准年份:2023
- 资助金额:40 万元
- 项目类别:面上项目
兔死狐悲——会计师事务所同侪CPA死亡的审计经济后果研究
- 批准号:72302197
- 批准年份:2023
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
环境治理目标下的公司财务、会计和审计行为研究
- 批准号:72332003
- 批准年份:2023
- 资助金额:166 万元
- 项目类别:重点项目
异常获利、捐赠与会计信息操纵:基于新冠疫情的准自然实验研究
- 批准号:72372061
- 批准年份:2023
- 资助金额:40 万元
- 项目类别:面上项目
签字注册会计师动态配置问题研究:基于临阵换师视角
- 批准号:72362023
- 批准年份:2023
- 资助金额:28 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
相似海外基金
Elucidating Non-Routine Events Arising from Interhospital Transfers
阐明院间转移引起的非常规事件
- 批准号:
10749448 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 16.59万 - 项目类别:
Optimizing Clinical Decision Support Alerts Using Explainable Artificial Intelligence (XAI)
使用可解释的人工智能 (XAI) 优化临床决策支持警报
- 批准号:
10505752 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 16.59万 - 项目类别:
Improving Methods and Practices for Trans-Ethnic Genetic Studies
改进跨种族遗传研究的方法和实践
- 批准号:
10661266 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 16.59万 - 项目类别:
MEDSCAN: Mobile Enabled Diagnostics for Schistosomiasis Control Analytics
MEDSCAN:用于血吸虫病控制分析的移动诊断
- 批准号:
10279946 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 16.59万 - 项目类别:
MEDSCAN: Mobile Enabled Diagnostics for Schistosomiasis Control Analytics
MEDSCAN:用于血吸虫病控制分析的移动诊断
- 批准号:
10654812 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 16.59万 - 项目类别: