ارزش تحلیل ثانویه داده‌های تاریک در پرستاری مراقبت‌های ویژه: یک مرور روایتی نظام‌یافته

نوع مقاله : مروری

نویسندگان

مرکز تحقیقات مراقبت‌های پرستاری، پژوهشکده علوم بالینی، دانشکده پرستاری، دانشگاه علوم پزشکی بقیه الله (عج)، تهران، ایران

چکیده

زمینه و هدف: در پژوهش‌های پرستاری مراقبت‌های ویژه نظامی حجم انبوهی از داده‌ها گردآوری می‌شود که اغلب پس از پاسخ به پرسش اصلی مطالعه بدون استفاده رها می‌شوند. این مطالعه با تأکید بر ضرورت بازنگری در این داده‌ها نشان می‌دهد که تحلیل روشمند مجدد آن‌ها می‌تواند به یافته‌هایی مستقل و ارزشمند منجر شود. مطالعه حاضر با هدف تبیین جایگاه روش‌شناختی و ارزش ذاتیِ تحلیل ثانویه داده‌های تاریک در قلمرو پرستاری مراقبت‌های ویژه نظامی نگاشته شده است.
روش‌ها: این مطالعه از نوع مرور روایتیِ نظام‌یافته است. برای دستیابی به چارچوب استدلالی منسجم، متون مرتبط با تحلیل ثانویه، داده‌کاوی مجدد و جایگاه بالینی آن‌ها در مراقبت‌های ویژه نظامی گردآوری و با رویکردی تفسیری بررسی شدند. برای تضمین شفافیت این فرآیند مطالعه بر پایه سنجه ارزیابی مقالات مرور روایتی و با جست‌وجو در پایگاه‌های Scopus، PubMed، Web of Science و ProQuest  انجام گرفت.
یافته‌ها: مرور متون نشان می‌دهد داده‌هایی که برای اهداف مشخصی جمع‌آوری شده‌اند همچنان ظرفیت‌های پنهان فراوانی برای پاسخ به پرسش‌های جدید دارند. این موضوع در محیط مراقبت‌های ویژه نظامی اهمیت دوچندانی می‌یابد زیرا تولید داده‌های جدید در این بخش مستلزم صرف هزینه، زمان و مواجهه با چالش‌های اخلاقی است. ازاین‌رو بازتحلیل داده‌های موجود می‌تواند ابعاد ناشناخته‌ای را آشکار سازد که در مطالعه نخست مجال پرداختن بدان‌ها نبوده است. داده‌های طولی و متراکمِ حاصل از پایش پیوسته بیماران بدحال، بستری غنی برای طرح پرسش‌های جدید فراهم می‌آورند. با این وجود اعتبار این رویکرد به شفافیت روش‌شناختی و درک دقیق بستر تولید داده‌های اصلی وابسته است و ارزش‌آفرینی آن به دو شرط گره می‌خورد: هم‌خوانی پرسش جدید با ساختار داده‌ها و پایبندی به شفافیت روش‌شناختی. بر این اساس یافته‌ها در چهار مضمون اصلی دسته‌بندی شدند: شکاف میان هدف اولیه و ظرفیت واقعی داده‌ها، مزیت اقتصادی و اخلاقی استفاده مجدد، غنای داده‌های طولی برای پاسخ به پرسش‌های جدید و در نهایت شروط اعتباربخشی (شفافیت و شناخت بستر داده‌ها).
نتیجه‌گیری: داده‌های تاریک در واقع سرمایه‌هایی بالقوه و دست‌نخورده‌اند. در پرستاری مراقبت‌های ویژه نظامی بازتحلیل روشمند این داده‌ها می‌تواند دستاوردهایی به همراه داشته باشد که گاه ارزش آن‌ها از یافته‌های پژوهش اولیه نیز فراتر می‌رود.

کلیدواژه‌ها


1.     AndVan De Sande D, Van Genderen ME, Huiskens J, Gommers D, Van Bommel J. Moving from bytes to bedside: a systematic review on the use of artificial intelligence in the intensive care unit. Intensive Care Medicine. 2021;47(7):750-60. doi:10.1007/s00134-021-06446-7 
2.    Jacobson AF, Hamilton P, Galloway J. Obtaining and evaluating data sets for secondary analysis in nursing research. Western Journal of Nursing Research. 1993;15(4):483-94. doi:10.1177/01939 4599301500407
3.    O’Connor S. Secondary data analysis in nursing research: a contemporary discussion. Clinical Nursing Research. 2020;29(5):279-84. doi:10.1177/ 1054773820927144
4.    Tate JA, Happ MB. Qualitative secondary analysis: a case exemplar. Journal of Pediatric Health Care. 2018;32(3):308-12. doi:10.1016/j.pedhc.2017.09.007
5.    Beck CT. The value of secondary analysis for qualitative inquiry. Journal of Obstetric, Gynecologic & Neonatal Nursing. 2023;52(6):421-4. doi:10.1016/j.jogn.2023.08.005
6.    Baethge C, Goldbeck-Wood S, Mertens S. SANRA—a scale for the quality assessment of narrative review articles. Research Integrity and Peer Review. 2019;4(1):5. doi:10.1186/s41073-019-006 4-8
7.    Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. Bmj. 2021;372:n71. doi:10.11 36/bmj.n71
8.    Aromataris E, Munn Z, editors. JBI manual for evidence synthesis. Jbi; 2020.
9.    Hong QN, Fàbregues S, Bartlett G, Boardman F, Cargo M, Dagenais P, et al. The Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) version 2018 for information professionals and researchers. Education for information. 2018;34(4):285-91. doi:10.3233/EFI-180221
10.    Dhami A, Onyeukwu KA, Sattar S, Batra A, Mostafa Y, Haris M, et al. The prognostic performance of artificial intelligence and machine learning models for mortality prediction in intensive care units: a systematic review. Cureus. 2025;17(8):e90465. doi:10.7759/cureus.90465
11.    Rong R, Gu Z, Lai H, Nelson TL, Keller T, Walker C, et al. A deep learning model for clinical outcome prediction using longitudinal inpatient electronic health records. JAMIA Open. 2025;8(2):ooaf026. doi:10.1093/jamiaopen/ooaf026
12.    Swinckels L, Bennis FC, Ziesemer KA, Scheerman JF, Bijwaard H, de Keijzer A, et al. The use of deep learning and machine learning on longitudinal electronic health records for the early detection and prevention of diseases: scoping review. Journal of Medical Internet Research. 2024;26:e48320. doi:10.2196/48320
13.    Prada-Ramallal G, Takkouche B, Figueiras A. Bias in pharmacoepidemiologic studies using secondary health care databases: a scoping review. BMC Medical Research Methodology. 2019;19(1):53. doi:10.1186/s12874-019-0695-y
14.    Gierend K, Waltemath D, Ganslandt T, Siegel F. Traceable research data sharing in a German medical data integration center with FAIR (findability, accessibility, interoperability, and reusability)-geared provenance implementation: proof-of-concept study. JMIR Formative Research. 2023;7: e50027. doi:10.2196/50027
15.    Rojas JC, Lyons PG, Chhikara K, Chaudhari V, Bhavani SV, Nour M, et al. A Common Longitudinal Intensive Care Unit data Format (CLIF) to enable multi-institutional federated critical illness research. medRxiv. 2024. doi:10.1101/2024.09.04.24313058
16.    Baldwin JR, Pingault JB, Schoeler T, Sallis HM, Munafò MR. Protecting against researcher bias in secondary data analysis: challenges and potential solutions. European Journal of Epidemiology. 2022;37(1):1-10. doi:10.1007/s10654-021-00839-0
17.    Thibault RT, Kovacs M, Hardwicke TE, Sarafoglou A, Ioannidis JP, Munafò MR. Reducing bias in secondary data analysis via an Explore and Confirm Analysis Workflow (ECAW): a proposal and survey of observational researchers. Royal Society Open Science. 2023;10(10):230568. doi:10.1098/rsos.2 30568