Building a Canadian Data Platform under the Strategy for Patient-Oriented Research
Notice bibliographique
Résumé
Background with rationaleThe diversity of Canada’s health systems and policies offers fertile ground for natural experiments, comparative analysis, and sharing of best practices. Investments over the last 25 years, measured in hundreds of millions of dollars, have created provincial centres with rich health and social data, national health surveys and more recently, clinical and other data. While much progress has been made within individual provinces and territories, challenges with comparability and timely access to data between jurisdictions remain. Main AimOur aim is to develop a distributed network that facilitates and accelerates multi-jurisdictional research. Methods/ApproachOur team includes data stewards, clinicians, decision-makers, patients, and researchers who are recognized as international leaders in data systems, access governance and engagement. The objectives for the Canadian Data Platform are to: create a data access support system that helps navigate multi-jurisdiction requests; to harmonize and validate definitions for important chronic diseases and other key variables to facilitate multi-jurisdictional research; to continue to expand the sources and types of data and linkages available; to develop the technology infrastructure required to improve the data access request process, data documentation, and re-use of algorithms; to create supports for advanced analytics and infrastructure for data collection and analysis; to establish strong partnerships with patients and the public and with Indigenous communities; and to build strong governance and enable national coordination. ResultsOur Data Access Support Hub will open in the fall of 2019, at which time we will have an inventory of data available across our network, and the beginnings of a catalog of algorithms and harmonized data. ConclusionBuilding cross-national resources to support multi-jurisdictional research can be challenging in places where there are multiple levels of governance of health and social services. Our network is one example of an approach to addressing these challenges.
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 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 | 0,099 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,013 |
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 ».