Outcomes of the Health Data Research Network (HDRN) Canada and Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) Partnership
Notice bibliographique
Résumé
Objective and ApproachThe Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) is the largest national longitudinal cohort study, following ~50,000 adults across 10 provinces for at least 20 years. Health Data Research Network (HDRN) Canada is a distributed pan-Canadian network including members in all 13 provinces and territories. In February 2021, the organizations partnered with the objective to provide researchers with efficient access to multi-regional CLSA data linked to other health/health-related data through HDRN Canada’s data centres. A Steering Committee was convened including representatives from all parties to oversee the process from data sharing agreements (DSAs), negotiating terms of access, through to data transfer and linkage. ResultsIn Spring 2024, linkage was complete at four data centres (Ontario, New Brunswick, British Columbia, and Nova Scotia), with a DSA also in place for Newfoundland and Labrador. DSAs are nearing approval at three others (Manitoba, Prince Edward Island, and Quebec), and in progress in Alberta. Saskatchewan is working towards participation. ConclusionsThe HDRN Canada-CLSA partnership is on the way to making linked provincial CLSA cohort data available in all participating jurisdictions, facilitated by streamlined agreements and processes. ImplicationsCollaborative efforts of organizations such as HDRN Canada and CLSA to foster data linkages and streamline data access at a multi-regional level offers an unparalleled opportunity to explore the intersection between aging and health care utilization. Research enabled by this initiative will inform health care decision making and evidence-based policy development at multiple levels, from the individual to multiple levels of government.
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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 | 0,079 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».