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Enregistrement W2612991029 · doi:10.23889/ijpds.v1i1.88

Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) Exploratory Data & Analytic Services Private Sector Pilot Project

2017· article· en· W2612991029 sur OpenAlexaffabout
Michael J. Schull, P. Alison Paprica, Charles Victor, Refik Saskin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate sectorPublic sectorTransparency (behavior)Work (physics)Government (linguistics)BusinessPublic relationsEngineeringComputer sciencePolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTObjectivesPrior to the launch of ICES Data & Analytic Services (DAS) in March 2014, only ICES scientists and analysts could access ICES data, and data could only be accessed at physical ICES locations. The DAS infrastructure, which allows public sector researchers to work with coded record level data remotely through a secure virtual environment, together with broader trends including high profile reports that call for increased access to data and the Ontario government’s Open Data initiative, prompted ICES to launch a pilot project to explore potential DAS work with the private sector.
 ApproachThree mandatory principles were established for all work with the private sector: (i) alignment with ICES’ mission, vision and values; (ii) transparency; (iii) private sector work must not detract from ICES’ research institute work. The pilot included: a jurisdictional scan; informal conversations with private sector organizations to determine potential services/studies of interest; extensive discussions with data partners; the selection and conduct of two pilot studies; focus groups with members of the general public and scientists; external advice on business model options; and an external evaluation of the pilot. No changes to data sharing agreements or ICES processes were required as work with the private sector and public sector are equally allowed under Ontario law.
 ResultsThe two pilot studies were successfully completed. The first study “The disease burden of gout in Ontario: A real world data retrospective study” was performed by researchers at IMS Brogan (a healthcare analytic services provider) who were provided with access to coded record-level data using the DAS iDAVE environment and performed their own analyses. In the second pilot study, “The impact of adherence to biologics on healthcare resource utilization in rheumatoid arthritis”, Janssen researchers established the research question and study design, and DAS staff and scientists provided advice about data holdings, performed the analyses, and provided Janssen and three government-funded decision making bodies with results tables. Research Ethics Board approval was required for both studies, and both private sector organizations are in the process of publishing findings.
 ConclusionsICES was able to work with private sector organizations without compromising the three principles. Based on the evaluation of the private sector pilot, and the findings from the focus groups, ICES will begin offering limited analytic services to private sector researchers beginning June 2016 under ICES’ existing corporate structure, and bring recommendations regarding ongoing operations to the ICES Board in June 2017.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,015
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,864
Tête enseignante GPT0,693
Écart entre enseignants0,171 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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