Data quality strategies in cohort studies: Lessons from a study on delirium in nursing home elders

Dyck, Mary J.; Culp, Kennith; Cacchione, Pamela Z.

doi:10.1016/j.apnr.2006.01.004

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“…Research assistants were trained on participant recruitment, use of the cognitive assessment instruments, physiologic measurement equipment, and data entry. A systematic program of data quality during the study (Dyck, Culp, & Cacchione, 2007) kept interrater reliability above 90%.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Twelve-Month Mortality Among Delirium Subtypes

DeCrane

Culp

Wakefield³

2011

Clin Nurs Res

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This study used data from the Delirium Among the Elderly in Rural Long-Term Care Facilities Study and data from the National Death Index (NDI) to examine mortality among 320 individuals. Individuals were grouped into noncases, subsyndromal cases, hypoactive delirium, hyperactive delirium, and mixed delirium on the basis of scoring using the Confusion Assessment Method (CAM), NEECHAM Scale, Mini-Mental State Examination (MMSE), Clinical Assessment of Confusion-A (CAC-A), and Vigilance A instruments. Risk ratios of mortality using "days of survival" did not reach statistical significance (α = .05) for any subgroup. Underlying cause of death (UCD) using International Classification of Disease, 10th version (ICD-10), showed typical UCD among older adults. There appeared to be clinical differences in UCD between delirium subgroups. Findings supported the conclusion that careful monitoring of patients with delirium and subsyndromal delirium is needed to avoid complications and injuries that could increase mortality.

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Twelve-Month Mortality Among Delirium Subtypes

DeCrane

Culp

Wakefield³

2011

Clin Nurs Res

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“…A la par con la necesidad de publicar artículos científicos rigurosos, se hace necesario explicitar métodos que garanticen en forma real, la calidad de los datos recopilados y analizados para soportar las conclusiones de las investigaciones realizadas. Dar cuenta en forma detallada de estrategias para mantener el ACCD no es frecuente en los artículos, pues suele resumirse sin mayor detalle en la sección de los métodos 29 .…”

Section: Discussionunclassified

Aseguramiento y control de la calidad de los datos en un estudio de cohorte en Colombia

Muñoz-González,

Zuleta-Tobón

2023

revsal

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Introducción: la calidad de los datos facilita garantizar la fiabilidad de los estudios observacionales. Objetivo: describir el aseguramiento y el control de calidad para mantener la fiabilidad y la validez del dato en un estudio de cohorte. Métodos: presentar el manejo de datos implementado dentro de un seguimiento de enfermos renales crónicos cuya exposición fue un programa de protección renal comparado con el tratamiento convencional y su asociación con desenlaces clínicos. Se evaluó el cambio en la frecuencia de errores después de implementar el plan y la reproducibilidad del ingreso de registros a las bases de datos. Resultados: se documentó una disminución progresiva en los errores cometidos en la captación de datos. El valor de Kappa entre los recolectores de la información para las variables clínicas más importantes fue 0,960 para la depuración de creatinina < 60 mL/min; 0,942 para la alteración ecografía renal; 0,871 para la proteinuria > 150 mg/dL; 0,730 para la alteración del sedimento urinario; 0,956 para la asignación de estadio al ingreso. Los coeficientes de correlación intraclase para la identificación de las cifras de presión arterial sistólica fue 0,996; para la de presión arterial diastólica 0,993 y para los niveles de creatinina sérica al diagnóstico 0,995. Discusión: la calidad de los datos comienza con el reconocimiento de los retos y dificultades que implica su responsable captación, de ahí el aporte de la estandarización de los procesos y el personal que los lleve a cabo en forma idónea. Estudios evidencian que muchos procesos de mejora surgen en el desarrollo de la investigación sin protocolos preestablecidos. Conclusión: la reducción en la proporción y el tipo de error durante el proceso de captación de datos se debe a su identificación temprana y la corrección de instructivos, del instrumento de control de diligenciamiento y de la capacitación continua del personal. El análisis mostró una buena concordancia interevaluador.

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“…These lists will then guide the supplies needed for each research site for implementation of the research. Often when data monitoring occurs following implementation, errors found have been due to deviations from the step-by-step protocol (Dyck, Culp, & Cacchione, 2007).…”

Section: Clinical Nursing Research 22(3)mentioning

confidence: 99%

Tips for Ensuring Quality Data Management

Cacchione

2013

Clin Nurs Res

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Protocol manual development is an essential step in the research process to ensure quality data management. Each research proposal, whether it is qualitative or quantitative, will require a research protocol. The protocol when developed properly will drive the data collection process and guide data collectors in rigorous and consistent data collection to improve the reliability and validity of the data. The research protocol manual is a step-by-step guide developed by the research team to train and steer the research team through the data collection process. The protocol should be practiced step-by-step and adjusted as necessary for clarity and precision to allow the data collectors to pursue data collection in a consistent manner each time.The step-by-step protocol including the schedule of enrollment, interventions, and assessments should be developed starting with participant recruitment and selection followed by the consent process with the inclusion and exclusion criteria for the study (Chan et al., 2013). Depending on the study, the inclusion and exclusion criteria can be determined prior to consent. In some studies, the inclusion criteria may be dependent upon clinical information that can only be obtained after consent. Outlined in the protocol should be who on the team is responsible for participant selection, consent, and ensuring the participant meets the inclusion/exclusion criteria. Ideally, the Principal Investigator (PI) confirms the participant or surrogate consent as well as whether the

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Data quality strategies in cohort studies: Lessons from a study on delirium in nursing home elders

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Twelve-Month Mortality Among Delirium Subtypes

Twelve-Month Mortality Among Delirium Subtypes

Aseguramiento y control de la calidad de los datos en un estudio de cohorte en Colombia

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