Roadmap for Linking Registry Data with Health Services Data to Support Evidence-Informed Decision-Making.
Notice bibliographique
Résumé
ApproachAs part of a learning period to optimize the use of RWE for decision-making for drugs for rare diseases, the [organization name removed to allow for blind review] conducted an environmental scan to map real-world data in patient registries. Over 400 patient registries were identified, signaling the potential wealth of untapped information to support decision-making by linking registry data with health services data. To better understand the challenges faced by registry holders hoping to link registry data with health services data sources available in Canada, a series of interviews were conducted with several Canadian rare disease registries. In addition, a literature review was completed, and Canadian experts in epidemiology, privacy, record linkage, registry science, and health services research were consulted to inform the development of a roadmap to meet various stakeholder needs. ResultsThe resulting roadmap consists of 8 specific steps covering topics related to registry purpose, informed consent, ethical approval, participant privacy, governance, data linkability, participant identifiability and jurisdictional requirements. ConclusionThe roadmap is currently undergoing pilot testing by a pan-Canadian rare disease registry. A final [organization name] report and an accompanying roadmap in a checklist format to facilitate implementation will be finalized, disseminated across key stakeholders, and made publicly available. ImplicationsWhile developed for registries, the roadmap applies to the linkage of clinical trial or cohort study data, or other systematically gathered patient-level data to health services data.
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 | 0,161 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,016 |
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 ».