Valós klinikai adatok a klinikai kutatásban: adatmodellek és informatikai támogató rendszerek áttekintése = Real-world data in clinical research: a review of data models and supporting informatics systems

Székely, Orsolya and Mészáros, Ágota and Kővári, Eszter and Assabiny, Alexandra and Héja, Tibor and Borbély, Dóra and Kovács, Attila and Nemes, Csaba and Sallai, András and Bali, Orsolya and Kiss, Loretta and Bagyura, Zsolt (2026) Valós klinikai adatok a klinikai kutatásban: adatmodellek és informatikai támogató rendszerek áttekintése = Real-world data in clinical research: a review of data models and supporting informatics systems. ORVOSI HETILAP, 167 (17). pp. 661-672. ISSN 0030-6002

Preview

Text 650-article-p661.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (1MB) | Preview

Abstract

A valós világból származó egészségügyi adatok (real-world data – RWD) másodlagos felhasználása egyre fontosabb szerepet tölt be a bizonyítékon alapuló orvoslásban, ugyanakkor a különböző rendszerekben gyűjtött adatok közötti eltérések kihívást jelentenek a megbízható, valós világbeli klinikai bizonyítékok (real-world evidence – RWE) előállí- tásában. Az Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP CDM) olyan nemzetközi adatmodell és eszköztár, amely egységes szerkezetet és szemantikát biztosít az eltérő struktúrájú adatforrások számá- ra, ezáltal támogatja a nagy léptékű, reprodukálható kutatásokat és az összehasonlítható eredmények létrehozását. Az adatmodell lehetővé teszi, hogy az adatbirtokosok saját rendszereikben tárolják az adatokat, miközben egy több adatbázist összekapcsoló, ún. federált hálózaton keresztül csak az összesített elemzési eredmények kerülnek megosz- tásra, összhangban az adatvédelmi és engedélyezési követelményekkel. A jelen áttekintő közlemény célja, hogy bemu- tassa az OMOP CDM felépítését és működési logikáját, összefoglalja az adatstandardizálás és adatminőség-ellenőrzés alapelveit, illetve ismertesse azokat a nemzetközi és hazai kezdeményezéseket, amelyek ezt az adathasznosítási meg- közelítést alkalmazzák. Az adatmodell használatának előnye, hogy jó minőségű, összehasonlítható és klinikailag rele- váns bizonyítékok hozhatók létre a segítségével, ezáltal növelve a betegbiztonságot, javítva az egészségügyi ellátás minőségét és támogatva az orvosi döntéshozatalt. | Real-world data (RWD) are increasingly used for secondary purposes in evidence-based medicine; however, differ- ences between data collected in various healthcare systems pose challenges to generating reliable real-world clinical evidence (RWE). The Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP CDM) is an international data model and toolset that provides a harmonized structure and semantics for heterogeneous data sources, thereby supporting large-scale, reproducible research and the production of comparable results. The data model enables data holders to retain their data within local systems, while only aggregated analytical outputs are shared through a federated network connecting multiple databases, in line with data protection and regulatory re- quirements. The aim of this narrative review is to describe the structure and operational logic of the OMOP CDM, to summarize the key principles of data standardization and data quality assessment, and to present international and national initiatives that apply this data utilization framework. The use of the data model facilitates the generation of high-quality, comparable and clinically relevant evidence, thereby enhancing patient safety, improving the quality of healthcare services and supporting clinical decision-making.

Actions (login required)

Edit Item