OMOP CDM for breast cancer research: transforming the Breast Cancer Now Biobank data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Common data models (CDMs) are essential for health data standardisation, which facilitates the governance and management of data, improves data quality and enhances the findability, accessibility, interoperability and reusability of data. They allow researchers to efficiently integrate health datasets and perform joint analysis on them, promoting collaboration and maximising translation of research outputs for patients’ benefit. We describe the process of transforming the biobank data for over 2,850 donors recruited at the Barts Cancer Institute (BCI) site of the Breast Cancer Now Biobank (BCNB) - the UK’s first national breast cancer biobank hosting longitudinal biospecimens and associated clinical, genomic and imaging data - into the Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) CDM. Our transformation pipeline achieved high coverage, with 83% of source concepts mapped, and our OMOP CDM achieved a total pass rate of 100% in quality assessments. We present the breast cancer characteristics of the resultant patient cohort. We report several challenges faced during the transformation process and explain how we addressed them, and discuss the strengths and limitations of adopting the OMOP CDM for breast cancer research. The OMOP-mapped BCNB-BCI dataset is a valuable resource that can now be explored and analysed alongside other health datasets.
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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 | 0,050 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».