Toward Better Semantic Interoperability of Data Element Repositories in Medicine: Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data element repositories facilitate high-quality medical data sharing by standardizing data and enhancing semantic interoperability. However, the application of repositories is confined to specific projects and institutions. OBJECTIVE: This study aims to explore potential issues and promote broader application of data element repositories within the medical field by evaluating and analyzing typical repositories. METHODS: Following the inclusion of 5 data element repositories through a literature review, a novel analysis framework consisting of 7 dimensions and 36 secondary indicators was constructed and used for evaluation and analysis. RESULTS: The study's results delineate the unique characteristics of different repositories and uncover specific issues in their construction. These issues include the absence of data reuse protocols and insufficient information regarding the application scenarios and efficacy of data elements. The repositories fully comply with only 45% (9/20) of the subprinciples for Findable and Reusable in the FAIR principle, while achieving a 90% (19/20 subprinciples) compliance rate for Accessible and 67% (10/15 subprinciples) for Interoperable. CONCLUSIONS: The recommendations proposed in this study address the issues to improve the construction and application of repositories, offering valuable insights to data managers, computer experts, and other pertinent stakeholders.
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 | 0,057 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».