基于真实世界观测数据源的联合因果推断:应用于SARS-CoV-2疫苗有效性评估的应用
Marjan Meurisse1,2, Francisco Estupiñán-Romero3, Javier González-Galindo3
1Department of Epidemiology and Public Health, Sciensano, Brussels, Belgium. marjan.meurisse@sciensano.be.
一个新的框架允许使用敏感的跨国健康数据进行联合因果推断,这对于评估公共卫生干预和流行病准备至关重要. 这种方法确保了跨境强大研究的隐私和互操作性.
科学领域:
- 公共卫生研究 公共卫生研究
- 流行病学 流行病学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 评估公共卫生干预措施往往需要分析不同地区的敏感个体级数据.
- 使用跨国数据进行因果推断的现有方法是有限的,特别是当数据不能因为隐私问题而被聚合时.
- 欧洲Beyond-COVID项目强调需要一个方法框架来应对这些挑战.
研究的目的:
- 描述和展示使用敏感,例行收集,跨国观测数据进行联合因果推断的方法框架.
- 为研究人员和政策制定者提供指导,以便在各司法管辖区进行保护隐私的因果推理.
- 促进公共卫生紧急情况的快速反应和证据生成,例如流行病.
主要方法:
- 提出了一个基于法律,组织,语义和技术互操作性原则的框架.
- 该框架包括涵盖研究问题定义,因果建模,数据要求,合成数据生成和可互操作的分析管道的逐步指导.
- 使用开源软件开发了用于联合因果推断的原型分析管道,包括数据质量评估,归算,匹配和生存分析.
主要成果:
- 该框架的概念和工具阶段在BeYond-COVID项目中成功展示.
- 创建了多个可查找,可访问,可互操作和可重复使用 (FAIR) 研究对象,包括研究协议,数据管理计划,共同数据模型,合成数据集和分析管道.
- 原型管道已经准备好评估干预措施的实际有效性,例如SARS-CoV-2疫苗接种.
结论:
- 拟议的框架为使用敏感健康数据以保护隐私和可互操作的方式进行联合跨国因果研究提供了一种系统方法.
- 该方法和生成的研究对象是可重复使用的,并有助于加强疫情防控.
- 这项工作解决了针对使用敏感观测数据进行联合因果推断的指导中的一个关键缺口.
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