User journeys in cross-European secondary use of health data: insights ahead of the European Health Data Space
Notice bibliographique
Résumé
The European Health Data Space (EHDS) regulation aims to facilitate cross-border sharing of health data across Europe. However, practical challenges related to data access, interoperability, quality, and interpretive competence remain, particularly when working with health systems across countries. This study aimed to evaluate and report the user journey of researchers accessing and utilizing health data across four European countries for secondary research purposes prior to implementation of EHDS. We conducted a narrative reflection of individual and collective experiences on key aspects of the user journey-discovery, access, use, and finalization. Data were gathered from various structured and unstructured sources, including an online log, prospective questionnaires, regular meetings, and interviews. Researchers faced challenges at different steps of the user journey, which included lack of data quality in national metadata catalogues (discovery stage). Differences in national regulations led to inconsistent timelines for gaining access to data (access stage), with approval times ranging from a few months to over a year. At the use stage, researchers experienced challenges in harmonizing health data due to variations in coding practices and data quality. Issues related to computational capacity caused further delays. Substantial challenges must be addressed for EHDS to succeed. Establishing knowledge hubs, fostering collaborations, and streamlining access processes are essential. Close collaboration with experts will likely be essential for an effective user journey. This analysis underscores the importance of collaboration, analytical reproducibility, and clear documentation to ensure the success and timely delivery of cross-border projects.
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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 | 0,046 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».