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Soutien à la recherche multirégionale : le répertoire d’algorithmes

L’une des ressources comprises dans notre Guichet de soutien à l’accès aux données (GSAD) est le répertoire d’algorithmes.

En gros, les algorithmes sont des ensembles de règles ou de processus de calcul dont les chercheurs peuvent se servir pour mieux comprendre de vastes quantités de données. Au Réseau de recherche sur les données de santé du Canada (RRDS Canada), nous nous intéressons aux algorithmes qui permettent de mesurer les principaux concepts liés à la santé utilisés pour décrire les populations étudiées ou définir les résultats des études.

Notre travail consiste en partie à recueillir les algorithmes publiés (c’est-à-dire qui ont été analysés dans le cadre de travaux de recherche publiés) et à les mettre à la disposition d’autres chercheurs. En créant un répertoire d’algorithmes aussi accessible et complet que possible, nous aidons différents chercheurs ou équipes de recherche à assurer la cohérence, la fiabilité et la reproductibilité de leurs démarches de recherche.

Ce répertoire inclut des algorithmes concernant les mesures de la santé de la population (p. ex. le diabète ou la dépression), l’utilisation des services de santé (p. ex. le coût des soins) et les déterminants de la santé (p. ex. le statut socioéconomique, la race ou l’ethnie). En général, les travaux de recherche liés à ces mesures nécessitent des données obtenues ou vérifiées auprès de plus d’une source. Voilà pourquoi nous nous concentrons sur les algorithmes utilisés dans le cadre de projets multisites ou multirégionaux.

Le répertoire fait l’objet de mises à jour périodiques et comprend un grand nombre d’algorithmes, mais nous croyons qu’il pourrait en contenir beaucoup plus. À RRDS Canada, le Groupe de travail sur les algorithmes et les données harmonisées mène une étude visant à analyser le répertoire et à cerner les lacunes dans les études existantes. Une fois que nous connaîtrons les types d’algorithmes manquants, nous pourrons enrichir le répertoire davantage en y intégrant des algorithmes utiles et pertinents pour différents types de travaux et de projets de recherche.

Nous sommes impatients de discuter des résultats de l’étude lorsqu’ils seront connus.