Befintliga insatser för att definiera och genomföra hälsodatastandarder drivs av frågor som rör vårdens kvalitet, kostnader och kontinuitet, patientsäkerhetsfrågor och önskemål om att påskynda kliniska forskningsresultat till sängs. Presidentens mål för nationellt antagande av elektroniska patientjournaler under det kommande årtiondet, tillsammans med den nuvarande betoningen på translationell forskning, understryker det trängande behovet av datastandarder inom klinisk forskning. I detta dokument granskas motiven och kraven för standardiserade kliniska forskningsdata samt det aktuella läget när det gäller utveckling och antagande av standarder, inklusive luckor och överlappningar inom relevanta områden. Olösta frågor och informatikutmaningar i samband med antagandet av kliniska forskningsdata och terminologistandarder nämns, liksom de samarbeten och aktiviteter som författarna uppfattar som mest benägna att ta itu med dem. III J Är Med Informera Assoc. Under 2007:14:687-696. DOI 10.1197/jamia.M2470. Ansträngningar för att bygga upp en nationell infrastruktur för hälsoinformation (NHII) och stödjande datastandarder måste tillgodose den kliniska forskningens behov. 1 Klinisk forskning, såsom den definieras av National Institutes of Health (NIH) är patientorienterad forskning som bedrivs med människor (eller på material av mänskligt ursprung som kan kopplas till en individ). 2 Klinisk forskning omfattar utredning av mekanismer för människans sjukdom, terapeutiska interventioner, kliniska prövningar, utveckling av ny teknik, epidemiologi, beteendestudier, och utfall och hälso- och sjukvård forskning. Den breda omfattningen av klinisk forskning, i kombination med teknikinfusion, har genererat ökande mängder data, och forskarsamhället måste identifiera strategier för att dela den på ett meningsfullt sätt. NIH:s policy för delning av forskningsdata 3 väcker frågor om hur data ska representeras för datadelning, och gör behovet av kliniska forskningsdatastandarder kritiskt och omedelbart. Datastandarder definieras här som samförståndsspecifikationer för representation av data från olika källor eller inställningar. Standarder är nödvändiga för delning, portabilitet och återanvändning av data. 4 -7 Begreppet standardiserade data innehåller specifikationer för både datafält (-variabler) och värdeuppsättningar (-koder) som kodar data inom dessa fält. Även om den nuvarande datastandarden fokuserar på reglerad forskning (ofta den snävare kontexten av kliniska prövningar) och deras affärsverksamhet (t.ex. säkerhetsrapportering, studierapportering till regulatoriska organ), är det viktigt att nämna att klinisk forskning omfattar många andra typer av forskning, inklusive observations-, epidemiologisk- och resultatforskning samt molekylär- och biologiforskning (t.ex. genetik och biomarkörer för sjukdom). Även om denna diskussion är viktig, behandlar den inte "-omik"-standarderna, 8 utan snarare kliniska, laboratorie-, procedur- och observationsdata som samlats in i samband med kliniska studiebesök. Permening av kliniska forskningsdatastandarder som är harmoniska med kliniska vårdstandarder krävs för att dela patientdata mellan hälso- och sjukvård och forskning om NHII:s ambition. 9 Målen för NHII inkluderar en sömlös integrering av kliniska forskningsdata till/från patientdata till/från populationsdata och befintliga medicinska kunskapsbaser, vilket gör standardiserade data inom klinisk forskning till en hög prioritet. 6,9,10 Interoperabilitet mellan hälso- och sjukvård och klinisk forskning kan skapa möjligheter till ökad patientinskrivning, evidensbaserad medicin och populationsövervakning. I detta dokument beskrivs datastandardernas krav på ämnesuppgifter inom det kliniska forskningsområdet, typen av överlappningar och luckor i den nuvarande standardens täckning, och lyfts fram viktiga informationsutmaningar som kvarstår. Författare: Pediatrik Epidemiology Center (RLR, JK), University of South Florida, Tampa, FL Projektet som beskrivs stöds av Grant Number RR019259 från National Center for Research Resources (NCRR), en del av National Institutes of Health (NIH). Författarna tackar medlemmarna i HL7 och CDISC:s vokabulär- och terminologiteam vars hårda arbete och engagemang gav inspiration till detta dokument samt ledamöterna i RDCRN:s standardiseringskommitté. Författarna tackar också byrån för sällsynta sjukdomar för deras stöd. Projektets innehåll är uteslutande upphovsmännens ansvar och representerar inte nödvändigtvis NCRR:s eller NIH:s officiella åsikter. Författarna är tacksamma för de ingående granskningarna och insiktsfulla kommentarerna från de två anonyma recensenterna, vars bidrag har stärkt värdet och riktigheten i detta manuskript.  Det finns flera intressenter (bilaga 1 finns som en online JAMIA tillägg på www.jamia.org) för en enhetlig antagande av datastandarder inom klinisk forskning, inklusive både läkemedelsföretag och tillsynsmyndigheter såsom den amerikanska Food and Drug Administration (FDA) och dess internationella motsvarighet International Conference on Harmonisering of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use (ICH). Andra intressenter är akademiska och statliga kliniska forskare och myndigheter som är stora sponsorer för klinisk forskning inom specificerade områden (t.ex. National Cancer Institute, National Heart, Lung och Blood Institute) och de NIH institut som sponsrar kliniska forskningsagendor (t.ex. National Center for Research Resources, NCRR). På grund av betydelsen av datastandarder vid tillhandahållande av hälso- och sjukvård och federalt finansierad forskning har olika NIH-institut standardiseringsinsatser och särskilda resurser för att undersöka datastandarder inom sina intresseområden. NCRR undersöker effekten av nuvarande statliga standardiseringsinitiativ på breda kliniska forskningsintressen uttryckligen. År 2003, alla federala myndigheter med hälsodata intressen åtagit sig att anta en uppsättning frivilliga data standarder rekommenderas av Consolidated Health Informatics (CHI) initiativ, en amerikansk baserad multi-agency rörelse för hälso-och sjukvård data standarder. 12 Deras rekommenderade standarder för mer än 20 områden av hälso- och sjukvårdsdata har godkänts av Department of Health and Human Services' Office of the National Coordinator for Health Information Technology (ONC). 13 Medan CHI standarder som definierades 2004 har ännu inte i stor utsträckning genomförts i den kommersiella världen, statliga myndigheter, såsom Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) och Veteran's Administration (VA), strävar efter att införliva dem. Vissa CHI-standarder, såsom HL7, var välanvända innan de kallades CHI-standarder, medan andra, såsom SNOMED CT, inte genomfördes i stor utsträckning och deras antagande i federala hälso- och sjukvårdsverksamhet går långsammare. CHI-grupperna för identifiering av standarder från 2004 sköt upp rekommendationerna om många viktiga dataområden, inklusive fysisk undersökning, sjukdomshistoria och negativa händelser, och det är inte klart om ONC:s standardpanel för hälsoinformationsteknik kommer att fortsätta med den agendan. Kliniska forskningsintressen var inte specifikt representerade i CHI-verksamheten 2003-4, men förespråkare för kliniska forskningsbehov i hälsa IT-standarder har en formell närvaro i den nuvarande ONC-verksamheten. National Library of Medicine (NLM) har en ledande och samordnande roll när det gäller att identifiera en sammanflätad uppsättning standarder som helt och hållet skulle tillgodose alla NHII-datarepresentationsbehov. NLM har utvecklat och upprätthåller kunskapskällor och verktyg för att underlätta tillgång till standardterminologier samt för att samordna användningen av dem. 14 År 2003 upphandlade NLM en allmän amerikansk licens för användning av SNOMED CT via deras Uniified Medical Language System (UMLS). UMLS är en multifunktionell resurs som innehåller begrepp och termer från över 100 olika källvokabulärer, och etablerar kopplingar mellan dessa källvokabulärer med dess semantiska nätverk representation av viktiga begrepp och relationer inom den biomedicinska domänen. 15,16 UMLS-verktygen stöder kartläggningen av flera datastandarder till en gemensam uppsättning begrepp via Metathesaurus, 17 och NLM fungerar historiskt i en samordnare och finansiär roll för att skapa nödvändiga kartläggningar över heterogena datastandarder. Dessutom har NLM stött utvecklingen av verktyg för tillgång till och användning av CHI-standarder och för att uppnå interoperabilitet mellan dem. De har finansierat LOINC och särskilda projekt som underlättar myndighetsintressen i standarder, inklusive HL7. Dessutom har NLM utvecklat och levererar RxNorm, en databas över läkemedelskoncept, inklusive den kliniska drogen (läkemedelsväg dos) som är kopplad till FDA:s nya strukturerade produktetiketter (dvs. paketinlägg) ansträngning. ICH är ett samarbete mellan de tillsynsmyndigheter i Europa, Japan och Förenta staterna som bildades 1990 i syfte att harmonisera vetenskapliga och tekniska aspekter av produktregistrering för att eliminera behovet av dubbla tester i utvecklingen av nya läkemedel. ICH har utvecklat flera referensmodeller för det kliniska forskningsdomänen och E2B-specifikationen för dataelement för överföring av enskilda fallsäkerhetsrapporter för alla typer av enskilda fallsäkerhetsrapporter, oavsett källa och destination. 18 E2B-standarden är grunden för att andra grupper av kliniska datastandarder bygger på för att stödja utvecklingen av standardiserade applikationer för elektronisk rapportering av data på kort sikt. De dominerande diskussionsforumen för att gå mot kliniska forskningsdatastandarder som stöder tillämpad användning är Clinical Data Standards Interchange Consortium (CDISC) och Regulated Clinical Research (RCRIM) Technical Committee of Health Level Seven (HL7). Dessa grupper är mycket olika när det gäller medlemskap, organisation och syfte. CDISC-medlemskapet kommer främst från stora läkemedelsbolag över hela världen, men inkluderar även FDA samt representation från statliga organ som VA och NCI. Det omedelbara målet med CDISC är att skapa standarddatamodeller för regulatoriska inlagor. Medan CDISC har berömvärt deltagande i branschen och motivation, är det inte en formell standardutvecklingsorganisation, och det finns en risk att organisationen inte kan tillgodose behoven hos alla intressenter. HL7 är en ideell frivillig organisation tillägnad att producera standarder för kliniska och administrativa data i alla hälsomiljöer, och är en American National Standards Institute (ANSI)-ackrediterad Standards Development Organization (SDO). 19 Liksom alla ANSI-ackrediterade SDO:er följer HL7 en strikt och väldefinierad uppsättning operativa förfaranden som säkerställer samförstånd, öppenhet och intressebalans. Den reglerade tekniska kommittén för klinisk forskningsinformation (RCRIM) delar några av samma mål som CDISC, men företräder även bredare klinisk forskning och patientsäkerhetsintressen. Eftersom HL7 också vänder sig till fler intressenter än enbart kliniska forskare kan tiden för diskussion och godkännande av standarderna vara lång. Denna formella och nödvändiga diskussion och godkännande av att utveckla standarder under hela HL7 ökar sannolikheten för att de standarder som definieras i tekniska kommittéer och särskilda intressegrupper som RCRIM, kommer att vara 688 av gäst den 6 januari 2016 http://jamia.oxfordjournals.org/ Laddas ner från interoperabel, eller harmonisk med, de nya meddelandestandarderna inom andra hälso- och sjukvårdsområden. Både CDISC och HL7 utvecklar modeller för meddelanden eller överföring av data (t.ex. register, rapporter eller datamängder) till regulatoriska organisationer för narkotikaforskning. CDISC-insatsen fokuserar på att bygga formella datamodeller för regulatorisk rapportering (till FDA). Även om nuvarande (2.x) versioner av HL7 använder relativt enkla modeller för att stödja meddelanden i kliniska miljöer, bygger HL7 version 3 (inte allmänt implementerad) på en mycket abstrakt informationsmodell, referensinformationsmodellen (RIM) som är tillräckligt bred och flexibel för att hantera eventuella meddelanden som behövs inom hälso- och sjukvårdsområdet. CDISC utvecklar mer praktiska datamodeller (utformade för mycket snäva, explicita regleringsbehov), med en begränsad uppsättning variabler som behöver kontrollerad vokabulär. Både HL7 och CDISC har terminologiteam eller kontakter med terminologigrupper som har till uppgift att sätta terminologin (eller de kontrollerade värdemängderna) i ankomst- och avgångstiderna för de informationsmodeller som de har utvecklat, men de stora skillnaderna i HL7 och CDISC-modellerna väcker oro för att "ideala" terminologistandarder för varje tillämpning kan skilja sig åt mellan grupperna. Heterogenitet mellan modellerna HL7 och CDISC innebär också en risk för att samma terminologistandarder kan tillämpas på olika sätt i olika tillämpningar. Förutom terminologifrågor är harmoniseringen av HL7 och CDISC-standarder för meddelande-/informationsstruktur, kodning av datatyper och kommunikationskonventioner absolut nödvändig. CDISC och HL7:s RCRIM-grupper inledde ett formellt samarbete 2001 och har åtagit sig att uppnå syntaktisk och semantisk interoperabilitet mellan sina standarder. Det är inte klart om CDISC-datamodellerna och de bredare HL7-meddelandena någonsin kommer att synkroniseras, men det finns lovande arbete med att harmonisera CDISC-labbdatarapporteringsstandarder med HL7 (version 2 och 3)-meddelanden, inklusive användning av LOINC-testkoder inom båda modellerna. Incitamentet att harmonisera modellerna CDISC och HL7 är starkt, även om uppgiften är skrämmande på grund av skillnaderna i komplexitet, konceptualisering och abstraktionsnivåer mellan modellerna. Biomedical Research Integrated Domain Group (BRIDG) bildades 2005 enbart för att koppla samman CDISC:s datarapporteringsmodeller med HL7 RIM. Modellen (BRIDG) är en domänanalysmodell av protokolldriven biomedicinsk och klinisk forskning, utvecklad för att tillhandahålla en omfattande konceptuell modell av det kliniska forskningsdomänen som en grund för harmonisering mellan standarder för informationsmodeller. Domänmodellen är resultatet av arbete från HL7 RCRIM, CDISC, NCI och FDA. BRIDG-modellen har nyligen formellt antagits av både CDISC och HL7 (RCRIM) tekniska kommittén som deras domänanalysmodell och stöder National Cancer Institutes (NCI) cancer Bioinformatics Grid (caBIG). BRIDG-modellen är avsedd att vara den konceptuella ryggraden till vilken alla CDISC- och HL7 RCRIM-utförandemodeller länkar, vilket skapar interoperabla tillämpningar inom och över båda organisationerna. Bevis på koncept och pilotdemonstrationer för denna harmonisering håller på att utvecklas i ett tidigt skede. Även om NCI inte är en formell SDO, har NCI byggt upp en standardinfrastruktur i åratal, erbjuder robusta terminologiresurser, och är en viktig och aktiv deltagare i de flesta kliniska forskningsdatastandarder. NCI har utvecklat den gemensamma terminologi kriterier för biverkningar (CTCAE), en standard för biverkningar (AE), som är kanske den mest omfattande AE klassificering för allmän klinisk forskning, trots dess ursprung i onkologi. NCI har skapat en stark infrastruktur för terminologiska underhåll, kartläggning och åtkomstaktiviteter. 20 NCI fungerar som värd för CDISC-dataelement, värdeuppsättningar och terminologi som de definieras. 21 Dessutom är NCI värd kontrollerad terminologi för FDA. NCI har varit framgångsrik med att standardisera (i viss utsträckning) kliniska forskningsdata inom sina många sponsrade studier, även om de kämpar med de standardluckor och överlappningar som vi beskriver i nästa avsnitt. En av de största utmaningarna när det gäller att fastställa datastandarder för den kliniska forskningen är att förena kraven hos olika utredare och dataanvändare med behovet av gemensamma standarder. Medan enskilda utredare kanske bara vill ha en delmängd av en informationsmodell eller en standardiserad terminologi, behöver kollektiv klinisk forskning terminologi med omfattande täckning, inklusive breda begrepp (t.ex. "onormala nervsystemet fynd") och detaljerade (t.ex. "onormala laterala konjugerade blick"). Vidare skapar arbetsflöden för klinisk forskning krav för att representera viktiga nyanser av kliniska data och forskningsdata, särskilt i regulatoriska sammanhang, som skiljer sig från andra hälso- och sjukvårdsområden. Till exempel, även om biverkningar är kliniska fynd och observationer, de definieras i ett forskningsprotokoll, innebär subjekt deltagande i en studieprocedur (vanligtvis intervention), och innehåller andra semantiska dimensioner (t.ex. tillskrivning, förväntadhet). Den kliniska forskningsdomänen omfattar som helhet data från spektrumet av breda konstruktioner som visas i tabell 1 online. Om det finns en aktuell amerikansk standard listas standarden och organisationen som namnger standarden. Vi karakteriserade om varje konstruktion hade en lucka eller en överlappning i namngivna amerikanska standarder. Konkurrerande standarder listas för konstruktionerna med överlappningar, och potentiella standarder (med åtminstone ett visst relevant innehåll) listas för konstruktionerna med luckor i standardens täckning. Eftersom standardiserade data innehåller specifikationer för både datafält (-variabler) och värdeuppsättningar (-kodningssystem), beskrivs antagandet av standarder av både variabler och värdeuppsättningar för de flesta undersökta konstruktioner. Konceptualiseringar av den kliniska forskningsdomänen (dvs. definition och organisation av konstruktioner) kan baseras på datainnehållstyper (t.ex. kliniska observationer, rapporterade symtom, diagnoser) eller genom arbetsflödesaktiviteter eller artefakter (t.ex. fysisk undersökning, medicinsk historia, biverkningar). I tabell 1 presenterar vi konstruktioner som är relaterade till både datainnehållstyper och arbetsflödesaktiviteter för att passa ihop med hur andra grupper såsom CHI konceptualiserade hälso- och sjukvårdsdata domäner för att godkänna standarder. Vi presenterar tabell 1 som utgångspunkt för att visualisera breda målområden för datastandarder inom klinisk forskning och för att illustrera antalet dataområden som saknas med namngivna standarder ("gaps") eller har en eller flera konkurrerande standarder ("överlappningar").  Vissa kliniska forskningskonstruktioner omfattas av befintliga datastandarder, men det finns viktiga områden som har luckor i standardens täckning. Dessa inkluderar studie beskrivande information (inklusive studien design och randomisering / bländning funktioner), ämnes- och leverantörsidentifierare, kriterier för studie behörighet, ämne disposition deskriptorer (t.ex., berättigade, inskrivna, förlust för uppföljning), studiehändelser (t.ex., baseline besök, uppföljning besök, fysisk undersökning), protokoll avvikelser, medicinska enhet namn och vitala tecken. Även om datastandarder för medicintekniska produkters namn och vitala tecken är relevanta för bredare hälso- och sjukvårdsintressen, är majoriteten av luckorna i kliniska forskningsdatastandarder de som är mycket unika för klinisk forskning. Detta är förståeligt med tanke på att CHI-initiativet främst var inriktat på att namnge datastandarder för tillhandahållande av hälso- och sjukvård. För konstruktioner med standardluckor har vissa (ämnesidentifierare, protokollavvikelser) bara en eller ett fåtal kandidatstandarder och inga uppenbara de facto-standarder med en bred användarbas inom klinisk forskning. Andra konstruktioner med formella standardluckor (studiedeskriptorer, demografi, ämnesfördelning, medicintekniska produkter och vitala tecken) har flera kandidatstandarder och överlappning av standarder är sannolikt i framtiden. En annan lucka, som anges som en separat konstruktion i tabell 1 men som är relevant för alla konstruktionsområden, behövs för att koda saknade data, t.ex. okänd, inte rapporterad, inte bedömd, vägrad osv. Även om detta har tagits upp av "smaken av null" arbete inom HL7 version 3, måste det förenklas och antas genom datainsamling och hantering inom det kliniska forskningsområdet. Det finns en iögonfallande brist på namngivna standarder för strukturering av frågor och fallrapporter, särskilt inom områdena fysisk undersökning, sjukdomshistoria, familjehistoria och kriterier för stödberättigande. Det är viktigt att notera att även om det finns namngivna standarder (dvs. SNOMED CT och MedDRA) för innehållet i dessa verksamhetsområden, 22,23 standarder för hur de används (metadata och frågemodellering) är både viktiga och saknas. Sådana standarder skulle stödja en konsekvent struktur och användning av standardiserade terminologier i en rad olika tillämpningar, inklusive gränssnitt mot elektroniska patientjournaler, folkhälsofrågeformulär, meddelandemodeller som HL7 eller formulär för kliniska forskningsrapporter. Betydelsen av metadata på frågenivå framgår av tillämpningar som NCI:s Cancer Data Standards Repository 20 och CDISC:s Clinical Data Acquisition Standards Harmonization (CDASH) projekt-ett nytt projekt fokuserat på utveckling av datastandarder i fallrapport form design. 21, 17 Vikten av utbyte och återanvändning av federalt-krävda patient / klient bedömning och annat fungerande och funktionshinder innehåll till Centers för Medicare och Medicaid Services (CMS), och andra amerikanska Department of Health and Human Services (DHHS) byråer, resulterade i att detta område på CHI agenda. CHI-standarden (Fall 2006) för området för funktionsnedsättning och funktionsnedsättning 24 innehåller en kombination av datastandarder, inklusive LOINC, för att representera objekt och batterier av objekt på standardiserade federalt nödvändiga patient/kliniska bedömningar och annat handikappinnehåll i hela det federala vårdföretaget. Rekommendationerna föregicks av en DHHS-sponsrad arbetsgrupp som tittade på många av frågorna och fastställde att majoriteten av det kliniska (en hälsorelaterad) innehållet (som gruppen kallade "användbart relaterat" innehåll) i viss utsträckning täcktes av relevanta ordförråd som International Classification for Functional, Disability, and Health (ICH) och SNOMED CT, men att strukturella egenskaper hos frågor, inklusive svarsgrupper, inte representerades väl av rekommenderade ordförråd.
I synnerhet har avsaknaden av en standardbaserad informationsmodell erkänts som ett stort hinder för att uppnå beräkningsbara diagnostiska kriterier REF.
Data Standards in Clinical Research: Gaps, Overlaps, Challenges and Future Directions
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}