Combler la fracture des données au Canada : les leçons en OMOP CDM
RRDS Canada dirige une initiative sur plusieurs sites visant à mettre en œuvre le Common Data Model (CDM) du Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) dans tous les centres de données provinciaux. L’initiative a également établi une section canadienne de l’OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics), une collaboration mondiale en science ouverte. Dans cette présentation, Lisa Lix (Phd) et Georgina Archbold (Phd) exploreront les contributions de RRDS Canada à l’amélioration de la qualité, de l’interopérabilité et de l’analytique des données sur la santé, et à l’accélération de la production de données probantes reproductibles en situation réelle au Canada.
À propos des conférencières :
Lisa Lix (Phd) est doyenne associée, Recherche au Collège de santé communautaire et mondiale, et professeure de biostatistique à l’Université du Manitoba. Elle est titulaire d’une chaire de recherche du Canada de niveau 1 et directrice de la science des données au George & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation, également à l’Université du Manitoba. Elle est membre du comité exécutif du RRDS Canada et chef de l’Équipe données et outils harmonisés du RRDS Canada.
Georgina Archbold (Phd) est la responsable opérationnelle de l’Équipe données et outils harmonisés du RRDS Canada. Auparavant, elle a occupé des postes de recherche et de conseil stratégique à l’Association des hôpitaux de l’Ontario, au ministère de la Santé de l’Ontario et au ministère des Services à l’enfance, communautaires et sociaux de l’Ontario. Georgina a obtenu un doctorat en neurosciences à l’Université McGill et une maîtrise en administration publique de l’Université Queen’s.
À propos des Séances de discussion du RRDS Canada :
« Les séances de discussion du RRDS Canada » forment une série mensuelle de conférences qui réunit des spécialistes de notre réseau et de l’ensemble de la communauté des données de santé pour partager leurs points de vue sur un large éventail de sujets. De l’analyse distribuée et des données synthétiques aux soins connectés, en passant par la protection de la vie privée et l’harmonisation des données, chaque séance explore comment les données de population liées peuvent éclairer la recherche, améliorer les systèmes de santé, renforcer les résultats de santé et favoriser l’équité en santé.
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