Facteur environnemental

Les National Institutes of Health (NIH) ont une nouvelle politique de gestion et de partage des données qui exige que tous les chercheurs financés par les NIH créent, mettent en œuvre et déclarent un plan de gestion et de partage des données (DMS) des NIH. La nouvelle politique, entrée en vigueur le 25 janvier, vise à garantir que la recherche financée par les contribuables soit rendue publique. Le plan DMS comprend six éléments qui aideront à faire évoluer les données de recherche gouvernementales vers les principes FAIR (trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables).

Pour aider les chercheurs en sciences de la santé environnementale dans le cadre de leur nouveau mandat, le NIEHS Environmental Health Language Collaborative (EHLC) a organisé trois ateliers d'une demi-journée intitulés « Partager vos données en sciences de la santé environnementale : métadonnées, normes et outils ».

"Le but des ateliers était de sensibiliser et d'encourager l'utilisation des métadonnées, des normes et des outils que les chercheurs peuvent utiliser pour se conformer à la nouvelle politique de 2023", a déclaré Stephanie Holmgren, responsable de programme au NIEHS Office of Data Science et présidente de le comité de planification du programme des ateliers. "Les ateliers étaient destinés à toute personne qui développera ou mettra en œuvre le plan de gestion et de partage des données du NIH ou qui souhaite apprendre des moyens de gérer, partager et réutiliser efficacement les données des sciences de la santé environnementale."

Conformément à la mission de l'EHLC, l'objectif de la série d'ateliers était d'aider les chercheurs en sciences de la santé environnementale à se conformer aux éléments un (descriptions des données) et trois (normes) des six éléments politiques requis à inclure dans un plan DMS. Les présentations portaient sur les outils d'annotation des métadonnées et comprenaient des informations sur la manière de trouver et d'utiliser des ontologies et des vocabulaires contrôlés pertinents pour la recherche en sciences de la santé environnementale.

L'objectif du premier élément du plan DMS est d'appliquer des descriptions détaillées et des conventions de dénomination qui facilitent la recherche de données. En particulier, l'inclusion de détails sur les métadonnées est attendue. Les métadonnées sont des données qui fournissent des informations supplémentaires destinées à rendre les données scientifiques interprétables et réutilisables.

Par exemple, toutes les données seront stockées dans des référentiels et des descriptions standardisées faciliteront les annotations, les capacités de recherche et l'extraction d'informations. En ayant cette terminologie cohérente, les données de l’étude peuvent être réutilisées et interopérables.

"Les métadonnées sont extrêmement importantes car elles aident à communiquer comment les données ont été générées et sur quoi elles portent", a déclaré Holmgren. « Ainsi, non seulement un autre humain peut comprendre ces données, mais les machines peuvent également comprendre ces données. Grâce à la puissance des machines, nous pouvons faire bien plus avec les données en termes d’inférence ou d’observation de modèles dans les données, permettant ainsi aux chercheurs d’aborder des questions plus complexes.

Outre des descriptions claires, il est également nécessaire de parvenir à un développement communautaire, à un consensus et à l’adoption de normes sur la manière dont les données des sciences de la santé environnementale doivent être structurées.

"Pour rendre les données ÉQUITABLES, vous devez vraiment disposer de bonnes métadonnées, et ces bonnes métadonnées se produisent lorsque vous disposez de normes de métadonnées approuvées par la communauté", a déclaré Mark Musen, MD, Ph.D., de l'Université de Stanford, lors d'une présentation d'un atelier. .

La série a mis en évidence les normes fondamentales pertinentes pour les sciences de la santé environnementale et a détaillé les meilleures pratiques sur ce qu'il faut faire s'il n'existe pas de normes pour des aspects spécifiques d'une étude de recherche.

"Nous reconnaissons que chaque étude est unique et aura ses propres aspects, mais il existe toujours un dénominateur commun fondamental à la nature d'une étude de toxicologie reproductive ou d'une étude d'épidémiologie environnementale", a déclaré Holmgren.

La mise en œuvre du plan DMS comprend le partage de données.

« Il ne suffit plus de dire : « Les données seront partagées sur demande ». Il est désormais obligatoire de soumettre les données dans un référentiel », a déclaré Holmgren.

Les meilleures pratiques de partage de référentiel sont les suivantes.

"Au cœur de la nouvelle politique, il s'agit réellement d'essayer de faire comprendre pourquoi le partage de données est important", a déclaré Holmgren. « Si vous souhaitez partager correctement des données, vous devez gérer efficacement vos données. Les deux sont intimement liés car la gestion des données s’effectue tout au long du cycle de vie de la recherche. Le plan DMS aide les chercheurs à réfléchir dès le départ aux problèmes de gestion et de partage des données avant de mener une étude.