DB는 “bad data in, bad data out"이라는 격언에서처럼 수집된 정보의 질만큼 쓸모 있게 사용된다. 자료의 질과 완성도는 자료의 출처와 측정방법에 따라 달라질 수 있다. 분석 자료를 개발할 때 제외되거나 부정확하게 코딩이 되었거나 그리고 완성되지 않은 자료는 문제가 생길 수 있다. 자료를 평가하고 수집된 자료를 완성하기 전에 연구대상자들이 어떤 식으로 포함되고 확인되었는지와 자료정화(data cleaning) 등과 같은 절차를 평가하는 것은 중요하다. 게다가 어떻게 환자들이 자료입력에서 DB까지 확인이 되었는지, 연이은 환자들이 확인 되었는지와 연구참여 가능한 환자들을 확인하기 위해 후향적으로 의무기록자료를 검토할 경우에 대해서 중도절단의 문제가 있을 수 있다.
데이터베이스를 구성하기 위해서는 자료의 양 뿐 아니라 질과 완성도를 고려하고 자료정화 절차를 두어 평가해야 한다. 후향적으로 이러한 자료들을 검토하게 될 경우에는 중도절단의 문제가 발생할 수 있다.