British Columbia’s Health Data Platform: Unleashing the Power of a Data Environment Commons for Health and Health System Improvement
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThere is no power for change greater than a community discovering what it cares about.1 The Health Data Platform (HDP) will democratize British Columbia’s (population of approximately 4.6 million) health sector data by creating common enabling infrastructure that supports cross-organization analytics and research used by both decision makers and cademics. HDP will provide streamlined, proportionate processes that provide timelier access to data with increased transparency for the data consumer and provide shared data related services that elevate best practices by enabling consistency across data contributors, while maintaining continued stewardship of their data. HDP will be built in collaboration with Swansea University following an agile pragmatic approach starting with a minimum viable product. Objectives and ApproachBuild a data sharing environment that harnesses the data and the understanding and expertise about health data across academe, decision makers, and clinicians in the province by: Enabling a common harmonized approach across the sector on: Data stewardship Data access Data security and privacy Data management Data standards To: Enhance data consumer data access experience Increase process consistency and transparency Reduce burden of liberating data from a data source Build trust in the data and what it is telling us and therefore the decisions made Increase data accessibility safely and responsibly Working within the jurisdiction’s existing legislation, the Five Safes Privacy and Security Framework will be implemented, tailored to address the requirements of data contributors. ResultsThe minimum viable product will provide the necessary enabling infrastructure including governance to enable timelier access, safely to administrative data to a limited set of data consumers. The MVP will be expanded with another release planned for early 2021. Conclusion / ImplicationsCollaboration with Swansea University has enabled BC to accelerate its journey to increasing timelier access to data, safely and increasing the maturity of analytics by creating the enabling infrastructure that promotes collaboration and sharing of data and data approaches. 1 Margaret Wheatley
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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,026 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».