Mapping the international ecosystem of national health data spaces. A scoping review protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> The reuse of participant-level health data by public health and surveillance institutions, hospitals, doctors, and patients is an emerging priority for a number of national governments. Technical and semantic interoperability of health data ecosystems is important for detecting and responding to global health challenges, including emerging infectious diseases, antimicrobial resistance, and vaccine-preventable illnesses. In this scoping review, we will identify and describe health data ecosystems, spaces, clouds, and commons, national-level mechanisms for enabling the reuse of participant-level health data. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods and analysis:</ns3:bold> We will apply the Arskey and O’Malley scoping review approach to describe governance, content, and semantic and technical interoperability of data and metadata in national health data ecosystems. We selected a scoping rather than a systematic review methodology to provide a high-level analysis of the current state of health data ecosystems’ implementation of the FAIR principles for data resources. The systematic search strategy was pilot tested and tailored for Ovid(Medline), CINAHL, and Web of Science. We will also conduct web scraping and consult stakeholders to identify additional health data ecosystems. Two reviewers will conduct the title-abstract and full-text screening and data charting independently. Discrepancies will be resolved by consensus, and results will be summarized in narrative form. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Ethics and dissemination:</ns3:bold> Ethical approval is not required for this scoping review of published studies and grey literature. The scoping review protocol was registered prior to initiating the search strategy. Study results will be submitted for publication in an Open Access journal. </ns3:p>
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.
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 | 0,083 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,065 | 0,083 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle