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Enregistrement W2891130282 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.948

BC Data ScoutTM: A New Tool To Investigate Datasets For Health Research

2018· article· en· W2891130282 sur OpenAlexaffabout
Sarah Kesselring, Jessica Galo, Kelly Sanderson, Shirley Wong, Maureen Neuman, Jim Mintha, Kim McGrail

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceData qualityData scienceSophisticationBenchmarkingPopulationService (business)World Wide WebDatabaseMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionBC’s Ministry of Health (MOH) maintains many administrative databases with rich information and analytical potential. Researchers are keen to use these data for both discovery and applied research. Historically, limited views of data availability and populations therein have supported study feasibility. Therefore, we developed BC Data ScoutTM, a cohort browser. Objectives and ApproachWe developed a cohort browser service to provide information to researchers planning a study using MOH data. The objective was to create a tool that is simple to use, provides quick results and is free to users to encourage its use. A better understanding of the data available can improve study quality and expand the user-base by giving researchers access to information not previously available during the planning stages. The tool will be evaluated by examining the number of requests received and a user satisfaction survey. Plans are in place to expand into additional data sources and extend query sophistication. ResultsThe BC Data ScoutTM online tool provides cohort information in the form of highly aggregated, approximate results to researchers planning a study. It was developed by the MOH, the BC SUPPORT Unit and Population Data BC (PopData) and was launched in February 2018. The service is delivered by PopData. BC Data ScoutTM offers province-wide information for query, is accessible to a wide group of eligible researchers, and has data availability from the year 2000 onwards. Four types of MOH data are available for query: hospital data; physician data; pharmaceutical data; and demographics. In addition to determining study feasibility, the aggregate reports also help to further refine a full data access request and provide enough information to complete and strengthen a funding application. Conclusion/ImplicationsBC Data ScoutTM will be beneficial for researchers planning to request data. This preliminary information may increase the chances of meaningful research studies to obtain funding, and the production of relevant, high-quality research results. BC will be among the first jurisdictions across Canada to offer this type of feasibility service.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,025

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 Opus0,436
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,144 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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