Background Data quality issues can cause false decisions of clinical decision support systems (CDSSs). Analyzing local data quality has the potential to prevent data quality-related failure of CDSS adoption. Objectives To define a shareable set of applicable measurement methods (MMs) for a targeted data quality assessment determining the suitability of local data for our CDSS. Methods We derived task-specific MMs using four approaches: (1) a GUI-based data quality analysis using the open source tool openCQA. (2) Analyzing cases of known false CDSS decisions. (3) Data-driven learning on MM-results. (4) A systematic check to find blind spots in our set of MMs based on the HIDQF data quality framework. We expressed the derived data quality-related knowledge about the CDSS using the 5-tuple-formalization for MMs. Results We identified some task-specific dataset characteristics that a targeted data quality assessment for our use case should inspect. Altogether, we defined 394 MMs organized in 13 data quality knowledge bases. Conclusions We have created a set of shareable, applicable MMs that can support targeted data quality assessment for CDSS-based systemic inflammatory response syndrome (SIRS) detection in critically ill, pediatric patients. With the demonstrated approaches for deriving and expressing task-specific MMs, we intend to help promoting targeted data quality assessment as a commonly recognized usual part of research on data-consuming application systems in health care.

中文翻译：

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用于危重儿科患者 SIRS 检测的临床决策支持系统的目标数据质量分析

背景数据质量问题可能导致临床决策支持系统（CDSS）做出错误决策。分析本地数据质量有可能防止采用 CDSS 时与数据质量相关的失败。目标 定义一组可共享的适用测量方法 (MM)，用于有针对性的数据质量评估，确定本地数据对我们的 CDSS 的适用性。方法我们使用四种方法导出特定于任务的 MM：(1) 使用开源工具 openCQA 进行基于 GUI 的数据质量分析。(2) 分析已知的错误 CDSS 决策案例。(3) MM 结果的数据驱动学习。(4) 基于 HIDQF 数据质量框架进行系统检查，以查找我们的 MM 集合中的盲点。我们使用 MM 的 5 元组形式化表达了关于 CDSS 的派生数据质量相关知识。结果我们确定了一些特定于任务的数据集特征，我们的用例的目标数据质量评估应检查这些特征。我们总共定义了 394 个 MM，分为 13 个数据质量知识库。结论 我们创建了一套可共享、适用的 MM，可以支持针对危重儿科患者基于 CDSS 的全身炎症反应综合征 (SIRS) 检测进行有针对性的数据质量评估。通过所演示的导出和表达特定任务 MM 的方法，我们打算帮助促进有针对性的数据质量评估，使其成为医疗保健中数据消耗应用系统研究中普遍认可的常用部分。结论 我们创建了一套可共享、适用的 MM，可以支持针对危重儿科患者基于 CDSS 的全身炎症反应综合征 (SIRS) 检测进行有针对性的数据质量评估。通过所演示的导出和表达特定任务 MM 的方法，我们打算帮助促进有针对性的数据质量评估，使其成为医疗保健中数据消耗应用系统研究中普遍认可的常用部分。结论 我们创建了一套可共享、适用的 MM，可以支持针对危重儿科患者基于 CDSS 的全身炎症反应综合征 (SIRS) 检测进行有针对性的数据质量评估。通过所演示的导出和表达特定任务 MM 的方法，我们打算帮助促进有针对性的数据质量评估，使其成为医疗保健中数据消耗应用系统研究中普遍认可的常用部分。