dsOMOP:将OMOP CDM和DataSHIELD结合起来,用于对标准化临床数据进行安全的联合分析

科学领域:

• 生物信息学是一种生物信息学.
• 临床研究 临床研究
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 协作临床研究面临数据共享的挑战,由于不同的标准和隐私法规.
• 越来越多的机构参与加剧了数据标准化和隐私问题.
• 像OMOP CDM和DataSHIELD这样的现有解决方案分别解决了标准化和隐私问题,突出了对集成工具的需求.

研究的目的:

• 介绍 dsOMOP,这是一种新的工具,可以实现 OMOP CDM 和 DataSHIELD 之间的互操作性.
• 为了促进OMOP CDM数据的自动提取和转换,以便进行联合分析.
• 通过减轻披露风险,支持安全,大规模,多中心的临床研究.

主要方法:

• 开发了 dsOMOP,这是一个 DataSHIELD 软件包的集合.
• 将OMOP CDM数据直接集成到DataSHIELD工作流中.
• 在DataSHIELD内部实施联合分析的披露控制.

主要成果:

• dsOMOP自动化了将 OMOP CDM 数据转换为与 DataSHIELD 兼容的格式.
• 允许对标准化临床数据进行信息披露控制的联合分析.
• 通过互操作性,为合作项目提供安全的数据访问.

结论:

• dsOMOP允许在DataSHIELD中对OMOP CDM数据进行自动化,联合分析.
• 通过控制的,聚合的输出来保护患者的隐私.
• 通过提高数据互操作性和监管合规性,支持大规模的多中心研究.