生成合成标识符,以支持数据链接方法的开发和评估.
Joseph Lam1, Andy Boyd2, Robin Linacre3
1Population, Policy & Practice Research and Teaching Department, UCL Great Ormond Street Institute of Child Health, London, United Kingdom.
为大型队列研究生成合成标识符可以改进数据链接方法. 这种方法可以创建现实的数据集来评估连接的准确性,而不会涉及隐私问题,有助于选择适当的策略.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 由于对个人标识符的访问有限,开发和评估数据链接方法受到阻碍.
- 合成标识符为创建培训数据集提供了一个保护隐私的解决方案.
- 这些数据集可以为选择最佳数据链接策略提供信息.
研究的目的:
- 开发和演示用于生成合成标识符数据集的框架.
- 支持数据链接方法的开发和评估.
- 评估复制属性识别器关联是否提高合成数据的实用性,以评估链接错误.
主要方法:
- 确定生成真实世界数据收集的合成标识符的步骤.
- 创建了Avon长度研究父母和儿童 (ALSPAC) 队列数据的合成版本.
- 评估了合成数据的实用性,用于评估链接质量,包括错误和错过匹配.
主要成果:
- 观察到18%的姓名和12%的姓名在ALSPAC标识符中在收集点之间存在分歧.
- 不同意率因母亲的年龄和种族而异.
- 合成数据准确估计了链接质量指标,在结合属性关联时具有更好的实用性.
结论:
- 复制属性,标识符及其错误之间的依赖关系,可以实现现实的合成数据生成.
- 这些合成数据有助于对数据链接方法进行可靠的评估.
- 该框架支持在研究环境中为数据链接策略做出知情选择.
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