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Enregistrement W4404875615 · doi:10.2196/65784

The University Medicine Greifswald’s Trusted Third Party Dispatcher: State-of-the-Art Perspective Into Comprehensive Architectures and Complex Research Workflows

2024· article· en· W4404875615 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Bialke, Dana Stahl, Torsten Leddig, Wolfgang Hoffmann

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowPerspective (graphical)Computer scienceState (computer science)Data scienceDatabaseProgramming languageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With great interest we read the article entitled “Development of a Trusted Third Party at a Large University Hospital: Design and Implementation Study” by Wündisch et al. (1). The objective of the article was to introduce a “comprehensive architecture for a Trusted Third Party (TTP) that aims to support a wide range of different research projects” incorporating “a fine-grained authentication and authorization model [and] a modern REST-API” in order to “support cross-service workflows”. Their work is based on well-established software components of the University Medicine Greifswald for record linkage (E PIX®), pseudonymisation (gPAS®) and consent management (gICS®) (2). With this letter, we aim to place the authors’ statement that “the literature lacks insights into the design of more comprehensive architectures that support complex research workflows that are actually in production use” into a state-of-the-art perspective to prevent any misleading impressions. While the authors concede that “research exists on the components mentioned above”, their article contains several inaccuracies that we would like to highlight in the following. The functional scope of the existing solutions (E-PIX, gPAS, gICS) is presented in Table 1. However, the existing workflow management solution of the University Medicine Greifswald (TTP Dispatcher) was not displayed (2). The authors only reference this highly relevant component later in text of their article. Furthermore, the content and designation of Table 2 “additional functional requirements” misleadingly suggests that the listed requirements are not covered by the solutions mentioned in Table 1. In published work (2) (3) and available materials (4), many of the checkmarks listed in Table 2 have been successfully validated, and moreover, the compliance of the tools with the pertinent TMF guidelines (3) has been demonstrated. Unlike the authors’ indication, the TTP dispatcher solution from the University Medicine Greifswald provides a common REST-API across all TTP services (based on E-PIX, gPAS and gICS) and enables cross-service workflows (2). Contrary to the description by Wündisch et. al., the dispatcher architecture allows the implementation of complex research workflows. We published a list of available workflows together with a corresponding example (“automatic creation of pseudonyms linked to the primary identifier when registering a patient or study participant”)(2). Since 2018, the existing TTP dispatcher solution has been made available in various project collaborations (3). In 2024, the TTP dispatcher is used in projects throughout Germany and the comprehensive documentation for the latest software version is publicly available (4). With regard to the relevance of the secure authentication mechanisms, we fully agree with the authors that OAuth 2.0 support based on OIDC and a fine-grained authorisation model are essential for securing TTP-Services. Therefore, Keycloak-support for E-PIX, gPAS and gICS is operational since 2022 (5). We can also only encourage the interoperability endeavours of the authors with regard to HL7 FHIR. For this reason, the University Medicine Greifswald has actively contributed to the HL7 FHIR standard and has fully implemented it (5). We hope that our additions have clarified any remaining uncertainties and welcome further opportunities to exchange and share our practical experience with the authors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0180,024
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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