Turning Research Ideas into Reality: A Guide to Developing a Simulated Research Protocol using Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Demonstrate the translation of a research idea into a protocol with an analytic plan, including discussion on requirements for administrative data (AD) analysis, e.g., governance, time estimation. Foster discussion on processes for conducting AD research to enable learning and collaboration. ApproachParticipants were guided through three sections, and each alternated between presentations, group participation and discussion sessions. An overview of the Manitoba Centre for Health Policy (MCHP) Data Repository was presented to use as the framework for the AD discussion. Our chosen topic of discussion was: “How do health history and family history affect risk of poor outcomes for people with diabetes?” In small groups, participants discussed issues arising from translating the idea into a research plan. For example, define a cohort of people with diabetes, examine cardiovascular events as the outcome using survival analysis, and control for demographics, treatment compliance and family history of diabetes and cardiovascular events. We evaluated the feasibility of using AD to measure these variables. We discussed a method to estimate the time to conduct this proposed using AD, i.e., time for programming and analysis. Finally, we discussed data approvals and requirements when conducting research using AD. Conclusions and ImplicationsWe discussed the benefits and cautions of using AD and shared knowledge regarding research opportunities and obstacles across jurisdictions to identify commonalities and areas of opportunity for growth. The workshop was informative and interactive. It generated much discussion and was well-received among participants, with many asking for further information after the workshop concluded.
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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 | 0,177 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,036 |
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 ».