Pan-Canadian Real-World Health Data Network: Building a National Data Platform
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionResearchers and decision makers from across Canada use linked provincial administrative data for analysis and to address research and policy questions. Currently there are several impediments to working harmoniously across provincial boundaries. A group of academic and policy researchers are working to address these multi-jurisdictional obstacles.
 Objectives and ApproachResearchers and data organizations from across Canada are working together as the Pan-Canadian Real-World Health Data Network PRHDN). PRHDN aims to: (1) create harmonized data, algorithms and analytic protocols, and (2) link administrative databases to other types of data, including electronic medical records, clinical trials records, “omics data” and records from pan-Canadian cohort studies. PRHDN’s vision is to construct a unified, documented infrastructure to advance pan-Canadian population-based research and analysis. This presentation incorporates material that is part of PRHDN’s response to a funding call to create national, collaborative infrastructure.
 ResultsScientists and staff at PRHDN organizations will create three main categories of infrastructure: 1) Algorithms: Reusable processes, ideally in the form of documented code, which implement a common approach or definition, e.g. to define cases or to create derived variables; 2) Harmonized Common Data: Based on the Sentinel model, we will establish a standardized subset of harmonized common data that are analysis-ready; 3) Common Analytic Protocols: Complementing work of the Canadian Network for Observational Drug Effect Studies (CNODES), we will establish processes for distributed analysis with common analytic protocols and meta-analysis of results to provide pan-Canadian estimates. Source data would remain within jurisdictional boundaries and only aggregate results would be pooled across jurisdictions. Details of these approaches will be presented.
 Conclusion/ImplicationsThis initiative will improve coordinated access to distributed data from across Canada that is built once then used by many stakeholders for a variety of purposes including: research, benchmarking, performance monitoring to identify gaps and opportunities for improvement, multi-jurisdictional evaluations of novel interventions and inter-jurisdictional comparisons.
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 | 0,031 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».