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Validation of the TeleForm scan workflow in the GNC health study on the example of the questionnaire on physical activity
- Source :
- GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; VOL: 17; DOC03 /20210531/
- Publication Year :
- 2021
-
Abstract
- Electronic data capture (EDC) is an important tool for the digitalisation of paper-based documents such as questionnaires and for the identification of errors before values are finally saved in a database. The data acquisition software TeleForm is one example for an EDC system which is used to digitise paper-based documents. TeleForm checks the data of the scanned document and gives indications of possibly incorrectly read data. In the German National Cohort (GNC) this software is among other things applied to digitalise questionnaires.The following questions are addressed in this article: Is the scan workflow referring to the questionnaires in the GNC and in particular the data acquisition software TeleForm (with the settings chosen for the GNC) reliable? How much loss of data quality is acceptable to reduce the amount of work? Can artificial intelligence replace human inspection sufficiently or will the latter continue to play an indispensable role in the scan workflow of the GNC in the future? By answering these questions, the strengths and the limitations of the scan workflow in the GNC using the TeleForm software will be discussed.The current work uses data collected in the GNC centre in Dusseldorf. 300 questionnaires on physical activity were validated and checked twice, first by the system TeleForm and second by a visual assessment. The data acquisition software TeleForm shows high error rates in interpreting free text fields as well as in reading handwritten numbers. Especially the digit "0" was misinterpreted most often.In order to save time and thus make work easier, some shortcomings must be remedied. This can be achieved, for example, by putting special emphasis on the expansion of the reading areas of TeleForm and on the improved reproduction and reading of numerical values.<br />Die elektronische Datenerfassung (EDC) ist ein wichtiges Instrument zur Digitalisierung von papierbasierten Dokumenten wie beispielsweise Fragebögen. Ebenso ist es für die Identifizierung von Fehlern hilfreich, bevor die Werte endgültig in einer Datenbank gespeichert werden. Die Datenerfassungssoftware TeleForm ist ein Beispiel für ein EDC-System, das zur Digitalisierung von papierbasierten Dokumenten eingesetzt wird. TeleForm prüft die Daten des eingescannten Dokumentes und gibt Hinweise auf möglicherweise fehlerhaft gelesene Daten. In der NAKO Gesundheitsstudie wird diese Software unter anderem zur Digitalisierung von Fragebögen eingesetzt.In diesem Artikel werden die folgenden Fragen behandelt: Ist der Scan-Workflow bezogen auf die Fragebögen in der NAKO Gesundheitsstudie und insbesondere die Datenerfassungssoftware TeleForm (mit den für die NAKO gewählten Einstellungen) zuverlässig? Wieviel Verlust an Datenqualität ist akzeptabel, um den Arbeitsaufwand zu reduzieren? Kann künstliche Intelligenz die menschliche Überprüfung ausreichend ersetzen oder wird letztere auch in Zukunft eine unverzichtbare Rolle im Scan-Workflow der NAKO spielen? Durch die Beantwortung dieser Fragen sollen die Stärken und Grenzen des Scan-Workflows in der NAKO Gesundheitsstudie unter Verwendung der TeleForm-Software diskutiert werden.Die aktuelle Arbeit verwendet Daten, die im NAKO-Zentrum in Düsseldorf erhoben wurden. 300 Fragebögen zur körperlichen Aktivität wurden validiert und zweimal überprüft, zum einen durch das System TeleForm und zum anderen durch eine visuelle Kontrolle. Die Datenerfassungssoftware TeleForm zeigt hohe Fehlerquoten bei der Interpretation von Freitextfeldern sowie beim Lesen von handgeschriebenen Zahlen. Insbesondere die Ziffer "0" wurde am häufigsten falsch interpretiert.Um Zeit zu sparen und damit die Arbeit zu erleichtern, müssen einige Defizite behoben werden. Dies kann zum Beispiel durch die Erweiterung der Lesebereiche sowie die Verbesserung des Lesens von Z
Details
- Database :
- OAIster
- Journal :
- GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; VOL: 17; DOC03 /20210531/
- Notes :
- GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; VOL: 17; DOC03 /20210531, English
- Publication Type :
- Electronic Resource
- Accession number :
- edsoai.on1266386894
- Document Type :
- Electronic Resource