LEAP Methods Core
LEAP 方法核心
基本信息
- 批准号:10623804
- 负责人:
- 金额:$ 45.69万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2019
- 资助国家:美国
- 起止时间:2019-05-15 至 2028-06-30
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:AddressAlgorithmsAreaCaringCharacteristicsClassificationClinicClinicalClinical DataClinical ManagementCollaborationsCollectionCommunitiesComparative Effectiveness ResearchDataData AnalysesData CollectionData SecurityData SetData SourcesDatabasesDecision MakingDevelopmentDisciplineElectronic Health RecordEmpirical ResearchEnsureEpidemiologyFundingGenerationsHealth InsuranceHealth PolicyHealth systemHealthcareIncubatorsInfrastructureKnowledgeLaboratoriesLeadLinkMachine LearningMassachusettsMedicineMental HealthMethodologyMethodsModelingNational Institute of Mental HealthOutcomePatientsPopulationProceduresProspective cohortPsychiatryPublic Health SchoolsRandomized, Controlled TrialsResearchResearch DesignResearch MethodologyResearch PersonnelResearch Project GrantsResourcesSecureServicesTechniquesTechnologyThinnessTimeTrainingTranslational ResearchWorkanalytical methodclinical databaseclinical predictorscompare effectivenesscomputerized toolscomputing resourcesdata integrationdata managementdata repositorydata resourcedata submissiondiverse dataearly psychosiseffective interventionfirst episode psychosishigh dimensionalityimprovedinnovationinsurance claimslarge datasetslongitudinal datasetmachine learning algorithmnovelrandomized trialresponsesocioeconomicsstatisticstheories
项目摘要
1. Abstract
The Methods Core of the LEAP Center will continue to work on a data platform that integrates information
obtained at different levels of care of First Episode Psychosis (FEP) patients and will develop the
computational tools that will allow Center investigators to access and analyze the integrated databases.
Specifically, the Methods Core will provide the methodological expertise for the application of state-of-the-art
machine leaning algorithms for clinical prediction, and for the application of cutting-edge causal inference
techniques for comparative effectiveness research. First, the Methods Core will provide the database
infrastructure to securely store, harmonize, link, manage, and analyze the high-dimensional databases that will
be used by Center investigators. These databases include detailed clinical, demographic, socioeconomic
information for each FEP patient, plus randomized controlled trial data, electronic health records and insurance
claims, and longitudinal datasets on clinics characteristics and services offered. Many of these data sources
have never been used for mental health research, either independently or in concert. We will create the only
U.S.-based consortium approaching a thousand FEP patients. Second, the Methods Core will ensure that
recent advances in clinical prediction and comparative effectiveness research can be applied to large
databases of FEP patients and will be an incubator of methodological research in response to the
requirements of the Center projects. It will serve as a platform for a synergistic collaboration between experts
in several disciplines—psychiatry, statistics, epidemiology, and health policy—who will engage in high-impact
studies to improve the clinical outcomes of FEP patients. Our project also provides a potential model for data
consolidation and expertise sharing across multiple NIMH Alacrity P50 Centers. In summary, the Methods
Core will support the data analysis activities throughout all projects, and will disseminate methodological
advances amongst the community of mental health researchers and will therefore function as a national
resource that facilitates the use of innovative methods beyond the Center investigators.
1。摘要
Leap中心的方法核心将继续在数据平台上运行以集成信息
在第一事件精神病(FEP)患者的不同级别的护理水平上获得,并将发展
计算工具将允许中心调查人员访问和分析集成数据库。
具体而言,方法核心将为最先进的方法提供方法论专业知识
用于临床预测的机器倾斜算法,并应用最先进的因果推断
比较有效性研究的技术。首先,方法核心将提供数据库
基础架构以安全存储,协调,链接,管理和分析高维数据库
中心调查员使用。这些数据库包括详细的临床,人口统计学,社会经济
每个FEP患者的信息,以及随机对照试验数据,电子健康记录和保险
提供的有关诊所特征和服务的纵向数据集。其中许多数据源
从未独立或共同用于心理健康研究。我们将创建唯一的
美国联盟接近一千名FEP患者。其次,方法核心将确保
临床预测和比较有效性研究的最新进展可以应用于大型
FEP患者的数据库,并将成为方法学研究的孵化器
中心项目的要求。它将作为专家之间协同合作的平台
在几个学科(精神病学,统计,流行病学和卫生政策)中,将参与高影响力
改善FEP患者的临床结果的研究。我们的项目还为数据提供了潜在的模型
多个NIMH Alacrity P50中心的合并和专业知识共享。总而言之
核心将支持所有项目的数据分析活动,并将传播方法论
精神卫生研究人员社区的进步,因此将充当国家
促进中心研究人员以外的创新方法的资源。
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)
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