A framework to facilitate interprovincial sharing of secondary health data in Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe use of administrative health data can generate knowledge to improve the delivery and outcomes of health care. Yet, the sharing and use of secondary health data presents concerns given these data were not collected for health research purposes. The sharing of patient-level health data across Canadian provinces is uncommon. Objectives and ApproachThe Maritime SPOR SUPPORT Unit (a patient-oriented research unit serving the three Canadian Maritime Provinces of New Brunswick, Nova Scotia, and Prince Edward Island) struck a Working Group to develop a conceptual framework for the interprovincial sharing of secondary health data for research purposes. Membership comprised a researcher, two privacy managers/officers, and a manager of research ethics. The framework sought to: (1) facilitate researchers’ understanding of the foundational elements (legal/ethical) of interprovincial data sharing for health research; and (2) identify challenges and opportunities for improving sharing of data across the Maritime Provinces to support patient-oriented research. ResultsIn all three Maritime provinces, de-identified personal health information may be used for approved health research purposes, with each province having its own data holdings and repositories. Applying the applicable governance principles and regulations (i.e., the ethical governance of research involving human subjects and the legal governance of health information) and drawing on best practices nationally and internationally, a framework was developed to incorporate and address the various aspects of sharing and using health data across provinces for the purposes of health research. The resultant framework discusses when and how the legal and ethical frameworks apply, the de-identification of data, degrees of data sharing, and information governance. It also identifies challenges and opportunities to moving forward with interprovincial data sharing. Conclusion/ImplicationsDevelopment of this framework was the first phase of a multi-phase approach to move towards improved interprovincial data sharing for patient-oriented research. Cross-provincial sharing and linkage of data can lead to comprehensive, cost-effective, and multi-disciplinary research that benefits patients, the health system, and the public at large.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,091 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».