流行病学公平方法的实施:DDI元数据标准的选择和使用。

Vally Selvarasa, Adel Sakhri, Vincent Benoit, Grégoire Rey
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MéTHODES: L'épidémiologie se distingue par la diversité et la sensibilité des données personnelles, l'utilisation fréquente de questionnaires complexes et de mesures subjectives, et le besoin de connaître les sources de biais liées aux écarts de mesure. Un benchmark des standards a été réalisé pour objectiver le choix, en tenant compte des communautés utilisatrices et de l'outillage existant. Ensuite, des vocabulaires contrôlés ont été sélectionnés. Enfin, une standardisation des documentations existantes a été entreprise, utilisant des techniques de machine learning et des LLM pour classer automatiquement les variables dans des concepts, avec des reprises ciblées. RéSULTATS: Le standard DDI a été choisi pour répondre à ces besoins. Il est reconnu et adopté par les domaines de la statistique publique et des sciences humaines et sociales. Sa structure riche permet de documenter précisément le contexte et les modalités de recueil, ainsi que les variations de mesure d'un même concept. Le référentiel MeSH a été retenu comme vocabulaire contrôlé central pour catégoriser les concepts. L'application des méthodes basées sur les LLM est prometteuse.</p><p><strong>Discussion/conclusion: </strong>Le standard DDI est en cours d'utilisation dans le cadre du catalogue France Cohortes. 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摘要

简介:公平方法提供了一个框架,以优化数据重用,从而减少浪费,增加国家和国际层面的可比性、可重复性和数据共享。实现这些原则需要采用通用的数据和元数据标准。这里我们关注的是元数据标准,这对描述和发现数据至关重要。虽然一些常用的标准是存在的,没有一种是流行病学。我们介绍了我们选择和使用适合法国队列需求的元数据标准的方法。方法:流行病学特点的多样性和个人数据的敏感性,频繁使用复杂的调查问卷和主观的措施,并需要查明其来源,通过测量偏差有关。已经制定了标准基准,以便在考虑到用户社区和现有工具的情况下客观地选择标准。然后选择受控词汇表。最后,一个对现有文献进行了标准化,使用机器学习技术和法学中的变量自动归类为概念,与次定向。结果:选择DDI标准就是为了满足这些需求。众所周知并通过官方统计领域和人文和社会科学。其丰富的结构使得准确记录汇编背景和细节,以及同一概念的变化程度。MeSH存储库被保留为对概念进行分类的中心受控词汇表。基于法学方法的应用是有希望的。讨论/结论:standard DDI正在使用队列目录下的法国人。互操作轻松获得的文件将提供知识基础和促进尊重科研诚信的标准数据重用。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Mise en œuvre de la démarche FAIR en épidémiologie : choix et utilisation du standard de métadonnées DDI.

Introduction: La démarche FAIR offre un cadre pour optimiser la réutilisation des données, réduisant ainsi le gaspillage, augmentant les comparaisons, la reproductibilité et le partage des données aux niveaux national et international. La mise en œuvre de ces principes nécessite l'adoption de standards communs de données et de métadonnées. Nous nous concentrons ici sur les standards de métadonnées, essentiels pour décrire et découvrir les données. Bien que plusieurs standards existent, aucun n'est couramment utilisé en épidémiologie. Nous présentons notre démarche de sélection et d'utilisation de standards de métadonnées adaptés aux besoins des cohortes de France Cohortes. MéTHODES: L'épidémiologie se distingue par la diversité et la sensibilité des données personnelles, l'utilisation fréquente de questionnaires complexes et de mesures subjectives, et le besoin de connaître les sources de biais liées aux écarts de mesure. Un benchmark des standards a été réalisé pour objectiver le choix, en tenant compte des communautés utilisatrices et de l'outillage existant. Ensuite, des vocabulaires contrôlés ont été sélectionnés. Enfin, une standardisation des documentations existantes a été entreprise, utilisant des techniques de machine learning et des LLM pour classer automatiquement les variables dans des concepts, avec des reprises ciblées. RéSULTATS: Le standard DDI a été choisi pour répondre à ces besoins. Il est reconnu et adopté par les domaines de la statistique publique et des sciences humaines et sociales. Sa structure riche permet de documenter précisément le contexte et les modalités de recueil, ainsi que les variations de mesure d'un même concept. Le référentiel MeSH a été retenu comme vocabulaire contrôlé central pour catégoriser les concepts. L'application des méthodes basées sur les LLM est prometteuse.

Discussion/conclusion: Le standard DDI est en cours d'utilisation dans le cadre du catalogue France Cohortes. La documentation obtenue offrira une base de connaissances aisément interopérable et facilitant une réutilisation des données respectant des critères d'intégrité scientifique.

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