Building a Pan-Canadian Real World Health Data Network
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIn December 2017 the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) issued a request for proposals to develop a pan-Canadian health data platform. This platform will enable cross-jurisdictional research by facilitating the use of rich provincial and national data and ensure engagement with patients and specific populations including Indigenous partners. Academics and policy makers from across Canada operating under the banner of the Pan-Canadian Real-World Health Data Network (PRHDN) have joined forces to address this call.
 ObjectivesCreate national infrastructure that is built once then made available for research, benchmarking, performance monitoring, multi-jurisdictional evaluations and inter-jurisdictional comparisons to address pressing health and social policy problems in Canada.
 MethodsOur approach will address several issues including creating significant efficiencies in data access, streamlining cross provincial/ territorial ethics and access approvals, establishing standards for data and methods harmonization and providing innovative and privacy-conscious solutions to data access and use. The presentation will focus on the plan to create harmonized common data, algorithms and analytic protocols, and link administrative data to electronic medical records and clinical trials to create an integrated and documented infrastructure for pan-Canadian studies. Comparisons to PopMedNet and the Sentinel Initiative in the US will be made.
 ConclusionProvincial centres across Canada hold rich sources of health and social data that are linkable at the person-level. With the exception of standardized data managed by the Canadian Institute for Health Information (CIHI), these data are often not comparable from one province to another, thereby limiting use to single-province studies. There is growing interest in Canada in creating an environment that would enable cross-jurisdictional data sharing and analysis’ and in sharing experiences to make effective use of linkable administrative data.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».