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Accès ouvert déclaré 2025 review

Strategies for Creating Robust Patient Groups to Study Diverse Conditions with Electronic Health Records

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Résumé fourni par la source

The growth of electronic health record (EHR) databases in size and availability has created an unprecedented opportunity to better understand human health and disease. However, conducting robust EHR studies requires careful filtering criteria and study design, as EHRs pose several challenges that can confound analyses and lead to inaccurate results. Here we review these challenges and make suggestions about how to avoid or adjust for major confounders and biases in common EHR study designs. We further highlight qualities of EHR data that make different diseases more or less feasible for study. These recommendations for conducting research using EHRs will help inform database selection, improve reproducibility of results across the field, and enhance the validity of study results.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Strategies for Creating Robust Patient Groups to Study Diverse Conditions with Electronic Health Records
Date Crossref
11/08/2025
Éditeur
Annual Reviews
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Machine Learning in HealthcareGenetic Associations and Epidemiology

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