多源数据整合的挑战与对策：基于重度抑郁症案例的方法学探讨

《Health Services and Outcomes Research Methodology》：The challenges of integrating diverse data sources: A case study in major depression

本研究针对多源数据整合的实践难题，通过四项随机对照试验(RCTs)和两套电子健康记录(EHR)系统的案例剖析，系统阐述队列构建和变量整合中的关键挑战。研究团队提出跨学科协作的规范化决策框架，为临床研究数据融合提供方法论指导，对提升真实世界证据质量具有重要意义。

　　

整合随机对照试验(RCTs)与观察性数据集等多源数据，虽能扩大样本规模、提升外部有效性，但实际操作中常面临跨机构数据融合的复杂性。本文通过四项RCTs和两套电子健康记录(EHR)系统的案例研究，生动剖析了数据整合过程中涌现的队列构建与变量协调双重挑战。研究团队不仅用描述性统计和数据可视化呈现关键决策点，更强调需通过跨学科团队进行精细化文档记录，警示简单粗暴的数据合并风险。案例表明，只有明确每个整合步骤的决策逻辑及其局限性，才能确保数据融合的科学性与透明度。