Harnessing the power of data linkage to enrich the cancer research ecosystem in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesWe will enrich the cancer research ecosystem in Canada through linking cancer registry and administrative health data to the Canadian Partnership for Tomorrow’s Health (CanPath) cohort and biobank. CanPath is Canada’s largest population health study, including 1% of the Canadian population, which seeks to investigate cancer development. ApproachWe are achieving record-level linkage of the CanPath harmonized dataset to provincial cancer registry data, and hospitalization and ambulatory care data from the Canadian Institutes of Health Information (CIHI). The CanPATH harmonized dataset includes comprehensive genetics, environment, lifestyle, and behaviour data. Our linkage activities will result in interprovincial data sharing, with centrally-held linked data, a first in Canadian history. We will demonstrate the CanPath-cancer registry-CIHI linkage potential by investigating the impact of the COVID-19 pandemic on healthcare utilization and outcomes among those with cancer. ResultsThe linkage is ongoing and anticipated to be completed by September 2022. Linked data will be made available through the CanPath Data Safe Haven, a cloud-based solution that meets the legal requirements of the data sharing agreements and provincial privacy policies, and is accessible to researchers through secure access. The CanPath Data Safe Haven will be a federated data platform for Canadian researchers to access, analyze, and contribute research in a collaborative environment. By linking these datasets, this project will: address concerns related to accessibility of cancer data in Canada; bring more value to existing data; support an enhanced understanding of the impacts of cancer on marginalized populations; and create a more integrated approach to cancer data access and management. ConclusionCanPath will be the first program in Canadian history to combine the wealth of cohort resources with cancer registry and administrative health data in a central location at a national scale. We will provide a single point of access for researchers to conduct novel investigations into cancer development and outcomes.
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 | 0,122 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».