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Enregistrement W2143844589 · doi:10.1093/ije/dyq139

Quality, quantity and harmony: the DataSHaPER approach to integrating data across bioclinical studies

2010· article· en· W2143844589 sur OpenAlexaffabout
Isabel Fortier, Paul R. Burton, Paula J. Robson, Vincent Ferretti, Julian Little, François L’Heureux, M. Deschênes, Bartha Maria Knoppers, Dany Doiron, J. C. Keers, Pamela Linksted, Jennifer R. Harris, Geneviève Lachance, Cathérine Boileau, Nancy L. Pedersen, Carol M. Hamilton, Kristian Hveem, Marilyn J. Borugian, Richard P. Gallagher, John McLaughlin, Louise Parker, John D. Potter, John Gallacher, R. Kaaks, Bette Liu, Tim Sprosen, Aline Vilain, Stephanie A. Atkinson, Andrea Rengifo, Roscoe F. Morton, Andres Metspalu, H.‐Erich Wichmann, Mark S. Tremblay, Rex L. Chisholm, Andrés C. García‐Montero, Hans L. Hillege, J. Litton, Lyle J. Palmer, Markus Perola, Bruce H. R. Wolffenbuttel, Laura‐Maria Peltonen, Thomas J. Hudson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaThe Quebec Population Health Research NetworkMcGill UniversityUniversity of OttawaOntario Institute for Cancer ResearchUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésHarmonizationBiobankPoolingStandardizationDocumentationData scienceData qualityData collectionGeneral partnershipMultidisciplinary approachManagement scienceComputer scienceKnowledge managementPolitical scienceBusinessEngineeringSociologySocial scienceBioinformaticsMarketingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vast sample sizes are often essential in the quest to disentangle the complex interplay of the genetic, lifestyle, environmental and social factors that determine the aetiology and progression of chronic diseases. The pooling of information between studies is therefore of central importance to contemporary bioscience. However, there are many technical, ethico-legal and scientific challenges to be overcome if an effective, valid, pooled analysis is to be achieved. Perhaps most critically, any data that are to be analysed in this way must be adequately 'harmonized'. This implies that the collection and recording of information and data must be done in a manner that is sufficiently similar in the different studies to allow valid synthesis to take place. METHODS: This conceptual article describes the origins, purpose and scientific foundations of the DataSHaPER (DataSchema and Harmonization Platform for Epidemiological Research; http://www.datashaper.org), which has been created by a multidisciplinary consortium of experts that was pulled together and coordinated by three international organizations: P³G (Public Population Project in Genomics), PHOEBE (Promoting Harmonization of Epidemiological Biobanks in Europe) and CPT (Canadian Partnership for Tomorrow Project). RESULTS: The DataSHaPER provides a flexible, structured approach to the harmonization and pooling of information between studies. Its two primary components, the 'DataSchema' and 'Harmonization Platforms', together support the preparation of effective data-collection protocols and provide a central reference to facilitate harmonization. The DataSHaPER supports both 'prospective' and 'retrospective' harmonization. CONCLUSION: It is hoped that this article will encourage readers to investigate the project further: the more the research groups and studies are actively involved, the more effective the DataSHaPER programme will ultimately be.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,716
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,802
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7160,802
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0470,059
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0450,034
Science ouverte0,0170,045
Intégrité de la recherche0,0060,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,439
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,117 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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