dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Except in a few countries, banks are not required to report their bilateral exposures to regulatory authorities. Hence, the complexity of banking networks in addition to the unavailibility of data explains why simulation tools are often used. We simulate bilateral transactions in the interbank network by using the Minimum Density algorithm developed by  Anand et al. (2015)  to fill in the blank using available information on banks' aggregate interbank lendings. We work on a sample of 1,178 banks from 28 European countries encompassing an integrated area under the supervision of a unique monetary authority (the ECB Our results show that network statistics do play a significant role in explaining liquidity ratios. Small banks and banks in smaller banking sectors mostly consider their local network position to set their liquidity ratios.
Interbank network We investigate the relationship between individual bank network statistics and the NSFR ratio. A first step towards estimating this relationship is the construction of the network based on the lending-borrowing relationships in the interbank loan and deposit market. Subsequently, we create bank-level network variables based on bank specific characteristics in the interbank markets. A substantial drawback is the difficulty of accessing bilateral exposure data for individual banks, as banks are not required to report this to regulatory authorities in most of the European countries. Balance sheets only provide information on a bank's aggregate loans to and deposits from all other banks. Therefore, to scrutinize network characteristics at the bank level, we have to predict these bilateral relationships by applying mathematical algorithms.
Dans ce cadre, nous identifierons et analyserons les « arguments économiques » entourant l'élaboration et la mise en oeuvre d'une politique environnementale en vue d'établir si ce recours à des « arguments économiques » peut être qualifié d'aide à la décision à proprement parler (c'està-dire s'appuyant sur des éléments de connaissance). Notre méthodologie pour cela relèvera de l'étude de cas et nous l'appliquerons à la question des « boues rouges » de Gardanne sur la base de données de terrain (observations et enquêtes). Nous nous appuierons sur cette étude pour mettre en évidence des problèmes qui, nous en faisons l'hypothèse, présentent une certaine généralité. Cependant, la démonstration de cette généralité dépasse les ambitions du présent article dont la méthodologie ne relève ni de la méta-analyse ni de l'étude statistique.
Remerciements Une partie de ce travail a été financée par le Labex DRIIHM (dispositif de recherche interdisciplinaire sur les interactions hommes-milieux),  programme « Investissements d'avenir »  ( ANR-11-LABX-0010 ) géré par l' Agence nationale de la recherche (ANR), l'observatoire Hommes-Milieux du bassin minier de Provence et le CNRS. Merci à Anne-Charlotte Vaissière pour ses commentaires et critiques sur une version antérieure du manuscrit.
médicoadministratives chaînées » ou « [nom de la base de don nées] chaînée à [nom de la base de données] ». Les mots « chaîné » ou « chaînage » fournissent suffisamment d'informa tions dans le titre ou le résumé ; les détails supplémentaires sur la méthodologie du chaînage devraient être fournis dans la sec tion Méthodes du manuscrit. RECORD 1. 1 : Le type de données utilisées devrait être spécifié dans le titre ou le résumé. Lorsque cela est possible, le nom des bases de données utilisées devrait être mentionné.
L a disponibilité croissante des données générées par les prestataires de soins de santé ainsi que par la surveillance de l'incidence des maladies et des indicateurs de l'évolu tion des maladies a transformé le caractère de la recherche en santé. Les données de santé collectées en routine sont définies comme étant des données collectées sans que des questions de recherche spécifiques ne soient développées de manière a priori  1. Ces données représentent pourtant de nombreuses ressources pour la recherche (p. ex. , registres des maladies), la gestion cli nique (p. ex. , bases de données de soins primaires), la planification du système de santé (p. ex. , données médicoadministratives), la documentation clinique des soins (p. ex. , dossiers médicaux élec troniques) ou la surveillance épidémiologique (p.
Il a été démontré que la mise en oeuvre de la déclaration STROBE dans le processus éditorial améliorait la qualité des études publiées  12, 13. La plupart des études conduites à partir de données collectées en routine répondent aux caractéristiques des études observationnelles, et par con séquent, les directives proposées par la déclaration STROBE sont pertinentes et applicables. Cependant, étant donné que la décla ration STROBE a été conçue pour être appliquée à toutes les études observationnelles, les problèmes spécifiques liés aux données collectées de façon routinière ne sont pas abordés dans cellelà. Un groupe international de scientifiques ayant un intérêt particulier pour l'utilisation des données de santé collectées en routine et des représentants du groupe STROBE se sont rencon trés après le « Primary Care Database Symposium » à Londres en 2012 pour parler de STROBE dans le cadre d'études utili sant des données de santé collectées en routine  14, 15.
Encadré 1 : Définitions des termes de la population (population source, population de la base de données et population étudiée) Il existe 3 niveaux dans la hiérarchie des populations qui sont pertinents dans les études utilisant des données collectées de manière routinière et qui seront mentionnés tout au long du document. Ces populations comprennent la population source, qui représente celle à partir de laquelle la population de la base de données est dérivée et donc de laquelle les chercheurs relèvent des déductions, la population de la base de données, qui est dérivée de la population source et comprend des personnes avec des données incluses dans la source de données, et la population étudiée, identifiée à partir de la population de la base de données par les chercheurs à l'aide de codes et d'algorithmes (figure  1 )  7.
Par exemple, dans le cas du « Clinical Practice Research Datalink » (CPRD), la population source comprend toutes les personnes qui fréquentent des médecins généralistes au RoyaumeUni. La population de la base de données comprend les personnes inclus dans le CPRD, alors que la population étudiée comprend celles choisis du CPRD en utilisant des codes et des algorithmes qui seront décrits dans l'étude spécifique. Ce travail a été approuvé par le Comité d'éthique de la recherche du Centre hospitalier pour enfants de l'est de l'Ontario. method and cardiac surgery: benchmarking in a national cohort using hospital administration data versus a clinical database »  20.
Le fait de nommer les bases de données utilisées est impor tant mais ne remplace pas l'indication du type de source de données dans le titre ou le résumé. La région géographique et la période de production des don nées (contexte temporel) sont des critères déjà présents dans STROBE. Nous suggérons que ces informations soient également documentées dans les sections du titre ou du résumé des manu scrits utilisant la liste de contrôle RECORD. La présentation des informations fondamentales concernant la région géogra phique et la période de production des données devraient évidemment respecter les limites du nombre de mots et tenir compte des questions liées à la confidentialité des données. La région devrait être identifiée au moins par le plus haut niveau géographique pour définir la population étudiée (p.
Ils devraient également indiquer clairement s'il existait un protocole d'étude, comment on peut y accéder le cas éché ant, et si l'étude a été enregistrée dans un registre d'étude acces sible au public. Étant donné que les points forts et les limites des méthodes utilisées pour effectuer des recherches avec des don nées collectées en routine peuvent être controversées, une description claire des objectifs de l'étude est essentielle  23, 24. Il est néanmoins insuffisant de qualifier simplement une étude de descriptive sans préciser si elle vise à établir ou à exa mi ner une hypothèse. devraient noter qu'audelà du type de base de données indiqué dans le titre et/ou le résumé, des informations devraient être fournies afin de permettre aux lecteurs de comprendre le con tenu et la validité de la base de données et les raisons origi nelles pour lesquelles les données ont été collectées.
Par exem ple, un dossier de santé électronique peut être utilisé par des spécia listes ou des médecins de soins primaires, pour des soins ambulatoires ou hospita liers, ou par des médecins séniors ou des étudiants en médecine. Les utilisateurs peuvent être spé cialement formés pour une sai sie de données exhaustive et reproductible, mais il se peut aussi qu'ils n'aient reçus aucune formation parti culière  25. Les auteurs devraient également décrire comment la population issue de la base de données est comparable avec la population source, notamment en signalant les critères de sélection potentiels, afin que les lecteurs puissent déterminer si les résultats peuvent être appliqués à la popula tion source. Les méthodes utilisées pour identifier les participants devraient être explicitement et clairement énoncées, notam ment si l'identification est basée sur l'utilisation de codes uniques ou d'algorithmes (combinaisons de codes), le chaînage entre différentes bases de données ou des champs de textes non structurés.
Méthodes (participants) Comme dans beaucoup d'autres études épidémiologiques, le risque de biais de classification dans les études utilisant des don nées de santé collectées en routine peut menacer la validité des résultats de l'étude  31. Bien que le risque d'erreurs de classifica tion soit amplifié dans des études utilisant des bases de données contenant de larges populations, de telles études offrent l'oppor tu nité d'étudier des maladies rares ou peu communes  32. La vali dation des méthodes d'identification a été de plus en plus mise en relief comme étant essentielle pour les études utilisant des données de santé collectées en routine, en particulier pour les codes de maladies dans les études utilisant des données médico administratives collectées à des fins de facturation  33. Les études de validation externes impliquent généralement la comparaison des codes ou des algorithmes utilisés pour identifier les popula tions étudiées à une norme utilisée comme la référence.
Les standards de référence les plus courantes sont les dossiers médi caux, les enquêtes auprès des patients ou des praticiens et les registres cliniques  5, 34. De plus, une validation interne des bases de données peut être entreprise pour comparer les sources de données qui se chevauchent au sein d'une même base de don nées  35. Les mesures de précision, y compris la sensibilité, la spé cificité, les valeurs prédictives positives et négatives, ou les coef ficients κ, sont similaires à celles rapportées dans les études de tests diagnostiques  5, 34. Ainsi, pour les études observationnelles utilisant des données de santé collectées en routine, nous recommandons que les détails de la validation externe ou interne des codes/des algo rithmes d'identification soient présentés dans la section Méthodes du manuscrit.
Si une ou plusieurs études de validation ont déjà été réalisées, cellesci doivent être citées dans les références. Si de telles études de validation n'ont pas été réali sées, cela devrait être explicitement indiqué. En outre, une brève discussion sur la précision des méthodes d'identification (en uti lisant des termes communs d'exactitude diagnostique) et sur leur fonctionnement dans les souspopulations étudiées devrait être incluse. Si un travail de validation a été réalisé dans le cadre de l'étude observationnelle en question, nous suggérons aux auteurs d'utiliser les directives publiées pour les études de vali dation  5. Il est important d'indiquer si la validation s'est produite dans une population source ou une population issue d'une base de données différente de celle sélectionnée pour l'étude en question, car les codes peuvent fonctionner différemment dans différentes populations ou bases de données  36.
De telles illustrations peuvent fournir des données clés telles que des informations sur la proportion et les caractéri stiques des participants qui ont pu être chaînés et ceux qui n'ont pas pu l'être. Les lecteurs devraient être en mesure d'établir la proportion des populations issues des bases de données qui ont été chaînées avec succès ainsi que la représentativité de la popu lation étudiée qui en résulte. Les organigrammes de chaînage peuvent être soit des diagrammes autonomes (p. ex. , diagramme de Venn ou diagramme de flux), soit combinés avec un dia gramme de flux de participants tel que recommandé par les directives de STROBE. Comme les graphiques peuvent être four nis dans de nombreux formats, nous ne recommandons pas de modèle spécifique. Nous reconnaissons que dans certaines situations, les cher cheurs peuvent être empêchés de fournir des listes de codes et des algorithmes utilisés dans une publication, car cette infor mation peut être considérée comme exclusive ou protégée par le droit d'auteur, la propriété intellectuelle ou d'autres lois.
Les informations détaillées peuvent être reportées dans le texte, des tableaux publiés, ainsi que des compléments en ligne sur le site Web du journal en annexe, entretenus en permanence par les auteurs ou d'autres personnes, ou déposés dans un référentiel de données tiers (p. ex. , Dryad ou Figshare). Les sections de texte et de références du manuscrit doivent four nir des informations détaillées sur la façon d'accéder aux listes de codes. Les référentiels de code tels que ClinicalCodes. org (université de Manchester) sont très pro metteurs pour la documentation et la transparence des codes utili sés dans la recherche basée sur les données de santé  41. Si les listes de codes sont publiées dans des suppléments en ligne sur le site Web du journal ou sur un site Web externe fourni par les auteurs, le lien devrait être publié dans l'article du journal.
Un tel biais pourrait inclure un biais de classification erronée, un biais de constatation et un biais dû à des données manquantes. Si des analyses de sensibi lité ont été effectuées en se basant sur de différents ensembles de codes/d'algorithmes, ceuxci doivent également être décrits et évalués. Une discussion sur les biais potentiels pourrait égale ment être liée à d'autres parties des listes de contrôle RECORD et STROBE, telles que la sélection des participants étudiés et la vali dation ou nonvalidation des codes. Completeness of common identifiers for linking varied between datasets and by time (identifiers were more complete in recent years). For LabBase2, completeness of identifiers varied by unit (figure  2 ). For PICANet [Paediatric Intensive Care Audit Network], date of birth and hospital number were 100% complete, and the majority of other identifiers were >98% complete, with the exception of NHS [National Health Service] number (85% com plete).
For both datasets, cleaning and data preparation were undertaken: NHS or hospital numbers such as "Unknown" or "9999999999" were set to null; generic names (e. g. , "Baby," "Twin 1," "Infant Of") were set to null; multiple variables were created for multiple surname and first names; post codes beginning "ZZ" (indicating no UK postcode) were set to null. Item RECORD 12. 3 : Les extraits d'articles suivants sont de bons exemples de bons comptes rendus sur le niveau de chaî nage de données, les techniques et méthodes de chaînage utilisées et les méthodes utilisées pour évaluer la qualité du chaînage : 1. « We linked live birth and fetal death certificates into chrono logical chains of events that, excluding induced abortions and ectopic pregnancies, constituted the reproductive experience of individual women » 45.
L'accès aux données et les méthodes de traitement Match probabilities P(M|agreement pattern) were calculated to estimate the probability of a match given agreement on a joint set of identifiers. This avoided the assumption of independence between identifiers. Probabilities were derived as the number of links divided by the total number of pairs for each agreement pattern (based on probable links identified in the training datasets). For example, if 378 comparison pairs agreed on date of birth and Soundex but disagreed on sex, and 312 of these were probable links, the match probability for the agreement pattern [1,1,0] was 312/378 = 0. 825. L'article de Adams et collaborateurs  45  fournit également une expli cation détaillée du processus de chaînage : The deterministic linkage consisted of phase I, which entailed six process ing steps during which chains were formed and individual (previously unlinked) records were added to chains.
Explication Items RECORD 12. 1 et 12. 2 : Des erreurs peuvent survenir si les ana lystes de données qui ne connaissent pas les nuances de la créa tion de cohortes ou les objectifs de l'étude créent les cohortes d'étude. Par conséquent, la mesure dans laquelle les auteurs ont accès à la base de données devrait être signalée. La description des méthodes de traitement des données à diffé rentes étapes de l'étude doit inclure celles utilisées pour dépister les données erronées et manquantes, y compris les vérifications des inter valles, les vérifications des doublons et le traitement des mesures répétées  47, 48. D'autres méthodes à signaler pourraient inclure l'évaluation des distributions de fréquences et des tableaux croi sés de données et l'exploration graphique ou l'utili sa tion de méthodes statistiques pour la détection des valeurs aberrantes  49.
Des détails supplémentaires pourraient être fournis sur le diagnos tic d'erreur, y compris les définitions de plausibilité et la gestion des erreurs dans l'analyse. Une description claire et transparente des méthodes de traitement des données est impor tante, car le choix des méthodes pourrait influer sur les résultats de l'étude, la répétabilité de l'étude et la reproduc tibi lité des résultats  50. Item RECORD 12. 3 : Pour les études utilisant le chaînage, nous suggérons de rendre compte du taux estimé de chaînage réussi, de l'utilisation du chaînage déterministe contre probabiliste, de la qualité et du type de variables utilisées pour le chaînage et des résultats de toute validation de chaînage. Si le chaînage des entrées à travers les bases de données a été réalisé spécifique ment pour l'étude, les méthodes de chaînage et d'évaluation de la qualité du chaînage devraient être rapportées, y compris les informations à propos de la personne qui a effectué le chaînage.
Explication Les auteurs devraient fournir une description claire de la dériva tion de la/des population(s) étudiée(s) de la base de données originale des données de santé collectées de manière routinière, car les différences entre la popu lation étudiée et la population de la base de données doivent être documentées pour per mettre l'application des résultats (voir aussi l'item RECORD 6. 1). Les chercheurs utilisant des sources de données collectées de manière routinière limitent souvent leur population étudiée en fonction de facteurs tels que la qualité des données disponibles. Par exemple, ils peuvent restreindre la période d'étude à un temps pendant lequel la qualité des données est jugée accept able, ce qui entraîne l'exclusion de participants potentiels. Des études peuvent exclure des pratiques médicales avec des entrées de dossiers de santé électroniques incohé rentes ou attendre que ces pratiques deviennent cohérentes  38, 55.
La popu lation étudiée peut également être restreinte en fonction de la disponibilité de données. Par exemple, dans les études uti lisant les données de l'assurancemaladie des ÉtatsUnis, les bénéfi ciaires actuellement inscrits dans un organisme de maintien de la santé sont souvent exclus en raison de l'absence d'entrées d'événe ments cliniques  54, 56. Lors de l'utili sa tion de sources de données dans lesquelles l'admissibilité fluctue au fil du temps (p. ex. , les bases de données d'assurance), les chercheurs doivent préciser clairement comment ils ont défini l'admis sibilité et géré les modifications d'admissibilité. Si une étude utilise des données de routine chaînées, la population de l'étude est fréquemment réduite en se limitant aux personnes pour lesquelles des données chaînées sont disponibles  57.
La délimitation de ces étapes est importante pour évaluer la validité externe des résultats de l'étude et, dans certaines circonstances, pour évaluer un éven tuel biais de sélection. Des analyses de sensibilité peuvent être présentées pour évaluer l'impact potentiel de l'absence de don nées et de la représentativité de la population étudiée. Le fait de fournir des informations sur la sélection de la/des population(s) étudiée(s) à partir de la base de données initiale permet égale ment de répliquer l'étude. Des analyses subsidiaires peuvent avoir été effectuées sur différentes populations d'étude et peuvent potentiellement être présentées dans des annexes en ligne.
Exemples Les 2 articles suivants décrivent les limites associées à l'utili sa tion des données administratives : Third, this study was a retrospective, claimsbased analysis. Only PET [pos itron emission tomography] scans paid for by Medicare could be detected in the analysis. To minimize the proportion of missed claims, all analyses were limited to Medicare beneficiaries with both Medicare Part A and Part B coverage and no enrollment in managed care or Medicare Part C for the 12 months before and after diagnosis. Fourth, patients in the SEER reg istry are more likely to be nonwhite, to live in areas with less poverty, and to live in urban areas, which may limit the generalizability of the findings. Fifth, during the study period, disease stage was based on SEER data obtained over 4 months or until first surgery.
In 2004, data collection for SEER changed to the collaborative staging system. It is unclear how our results would differ with this newer approach  54. Despite several strengths of the SEERMedicare data, including a compara tively large sample size, generalizability to the US population, and detailed information on prescriptions, our study was limited by the lack of labora tory data on cholesterol, triglyceride, and glucose levels that would have informed the extent of metabolic disturbances in the population … thus having laboratorybased data could have reduced residual confounding by severity of metabolic disease. We also lacked more granular data on cancer progression, which could have confounded the association between statin use and death, given that statin treatment may be withheld or discontin ued in patients with short expected survival time  60.
Si l'une de ces sources potentielles de biais de classifica tion se présente, elle devrait être considérée comme étant une limite à l'étude. Les facteurs confondants non mesurées sont définies comme étant des facteurs associés à des variables non incluses dans les données de l'étude, ce qui entraîne un biais de confusion rési duel  67. Bien qu'ils représentent une source potentielle de biais dans toutes les recherches observationnelles, ils sont particu lièrement prédominants dans les études utilisant des données collectées de façon routinière. L'analyse pourrait nécessiter des variables qui n'ont pas été prises en compte lors de la planification des bases de données ou lors de la collecte des données. Diverses méthodes ont été proposées pour adresser cette source potentielle de biais  [68] [69] [70] [71]  , y com pris les scores de propension.