生物医学数据和工作流程的来源信息:范围审查
Kerstin Gierend1, Frank Krüger2,3, Sascha Genehr3
1Department of Biomedical Informatics, Mannheim Institute for intelligent Systems in Medicine, Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University, Mannheim, Germany.
Journal of medical Internet research
|August 23, 2024
概括
本综述确定了生物医学研究中的各种数据来源跟踪方法. 实施这些可以提高数据完整性,可复制性和科学研究中的合作.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 数据科学数据科学数据科学
- 科学研究方法学 科学研究方法学
背景情况:
- 数据来源对于科学解释性,协作和数据共享至关重要.
- 缺乏明确的来源策略阻碍了临床研究的最佳实践.
研究的目的:
- 对生物医学领域的来源追踪方法和标准进行范围审查.
- 识别数据来源的最先进的框架,文物和方法.
主要方法:
- 根据阿克西和奥马利框架进行范围审查.
- 在PubMed和科学网络 (2006-2022) 中进行了搜索.
- 使用Rayyan的4名独立审稿人进行选;由2名独立审稿人进行全文审稿.
主要成果:
- 66项研究符合纳入标准,显示出不同的来源方法.
- 确定了数据完整性,可重复性,质量评估和数据保护的要求.
- 挑战包括数据注释,建模,性能和实现所需的来源质量.
结论:
- 由于数据量和计算能力的增加,需要自动化和可扩展的来源解决方案.
- 提高来源系统的透明度对于满足法律和科学要求至关重要.
- 建议支持在生物医学研究中实施可审计和可衡量的来源.


