Innovative use of data sources: A Cross-sectional study of Data Linkage Practices across European Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The availability of data generated from different sources is increasing with the possibility to link these data sources together. However, linked administrative data can be complex to use and may require advanced expertise and skills in statistical analysis. The main objectives of this study were to describe the current use of data linkage at the individual level and the artificial intelligence (AI) in routine public health activities, and to identify the related health outcome and intervention indicators and determinants of health for non-communicable diseases. Method We performed a survey across European countries to explore the current practices applied by national institutes of public health and health information and statistics for innovative use of data sources (i.e., the use of data linkage and/or the AI). Results The use of data linkage and the AI at national institutes of public health and health information and statistics in Europe varies. The majority of European countries use data linkage in routine by applying a deterministic method or a combination of two types of linkages (i.e., deterministic & probabilistic) for public health surveillance and research purposes. The use of AI to estimate health indicators is not frequent at national institutes of public health and health information and statistics. Using linked data, 46 health outcome indicators related to seven health conditions, 34 indicators related to determinants and 23 to health interventions were estimated in routine. Complex data regulation laws, lack of human resources, skills and problems with data governance, were reported by European countries as obstacles to link different data sources in routine for public health surveillance and research. Conclusions Our results highlight that the majority of European countries have integrated data linkage in routine public health activities but a few use the AI. A sustainable national health information system and a robust data governance framework allowing to link different data sources are essential to support evidence-informed health policy development process. Building analytical capacity and awareness of the added value of data linkage in national institutes is necessary for improving the utilization of linked data in order to improve the monitoring of public health activities.
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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 | 0,077 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,111 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».