Notice bibliographique
Résumé
Abstract This session highlights the experience from two countries in data linkage: Canada and the UK. Canada's ten provinces and three territories have primary responsibility for the organization and delivery of health care services and for the supervision of health care providers. As such, many data linkage initiatives are at the provincial level, and the recent Health Data Research Network aims to facilitate access to multi- province data for researchers. Also the Social Data Linkage Environment (SDLE) represents a national effort led by the federal government (Statistics Canada). The SDLE has a centrally maintained ‘key register' containing new identifiers based on a number of identifying characteristics which are used to link a wide range of data sets, including the Labour Force Survey, national health surveys, the hospital discharge database, census data, and a range of provincial data on crime, education, mental health, etc. Thus, the SDLE is not a consolidated database per se, but a tool to link other databases, and has potential for use in scientific research. Similar to Canada, the different nations of the UK operate separate data linkage initiatives. One internationally renowned national database, the Clinical Research Practice Datalink (CPRD), reflects the important role of GPs. The CPRD brings together de-identified microdata data from GP practices in the UK on the basis of the respective electronic practice information systems. The data collected includes demographic details, information on service providers, clinical presentation, referrals, vaccinations, laboratory findings and medication prescriptions, with the ability to link to other data sets to research the care pathway. As of 2019, the CPRD data covers 42 million patients and has been used for more than 2000 scientific publications that have researched issues such as drug safety, drug use, the effectiveness of health policy measures, the organization of service delivery and the development of risk factors.
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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 | 0,059 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».