A systematic review of barriers to data sharing in public health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the current information age, the use of data has become essential for decision making in public health at the local, national, and global level. Despite a global commitment to the use and sharing of public health data, this can be challenging in reality. No systematic framework or global operational guidelines have been created for data sharing in public health. Barriers at different levels have limited data sharing but have only been anecdotally discussed or in the context of specific case studies. Incomplete systematic evidence on the scope and variety of these barriers has limited opportunities to maximize the value and use of public health data for science and policy. METHODS: We conducted a systematic literature review of potential barriers to public health data sharing. Documents that described barriers to sharing of routinely collected public health data were eligible for inclusion and reviewed independently by a team of experts. We grouped identified barriers in a taxonomy for a focused international dialogue on solutions. RESULTS: Twenty potential barriers were identified and classified in six categories: technical, motivational, economic, political, legal and ethical. The first three categories are deeply rooted in well-known challenges of health information systems for which structural solutions have yet to be found; the last three have solutions that lie in an international dialogue aimed at generating consensus on policies and instruments for data sharing. CONCLUSIONS: The simultaneous effect of multiple interacting barriers ranging from technical to intangible issues has greatly complicated advances in public health data sharing. A systematic framework of barriers to data sharing in public health will be essential to accelerate the use of valuable information for the global good.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle