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• 97c111a523604f4dac6684a233a43a172-b2372 description "Au cours de la pandémie de COVID-19, une mine de données a été accumulée grâce aux efforts déployés par les systèmes de santé pour surmonter la pandémie. Des mois de rencontres de patients avec des systèmes de soins primaires à tertiaires laissent une richesse d’informations précieuses reflétant l’impact réel du virus sur la santé et la vie des personnes. Ces données réelles offrent une occasion inégalée de comprendre la COVID-19, mais constituent également un défi analytique important en raison de la nature dissemblable et hétérogène de ces informations. En utilisant des sources de données complémentaires provenant des soins de santé primaires et des hôpitaux, ce projet vise à mettre en place un cadre méthodologique pour l'harmonisation des données, le couplage et le développement analytique d'un nouvel outil de prédiction des risques multi-états identifiant le rôle des comorbidités, entre autres facteurs, dans la prédiction de la progression de la COVID-19 en gravité, et le rétablissement ultérieur ou la mort. Cette recherche fournira un instrument unique pour la stratification des risques et l'allocation des ressources face aux épidémies actuelles et futures et servira de preuve de concept de l'utilité de la RWD et de la faisabilité de l'adaptation de ce nouveau cadre méthodologique à d'autres pays / cadres basés sur des données locales." @default.
• 97c111a523604f4dac6684a233a43a172-b2372 description "During the course of the COVID-19 outbreak, a wealth of data has been accumulated from the efforts of the health systems to overcome the pandemic. Months of patient encounters with primary to tertiary care systems are leaving an affluence of valuable information reflecting the real impact of the virus in people’s health and lives. These real-world data [RWD] offer an unparalleled opportunity to understand COVID-19 but also an important analytical challenge due to the dissimilar and heterogeneous nature of this information. Using complementary data sources from primary health care and hospitals, this project aims to set up a methodological framework for data harmonization, linkage, and analytical development of a novel tool for multi-state risk prediction identifying the role of comorbidities, among other factors, in predicting COVID-19 progression into severity, and subsequent recovery or death. This research will afford a unique instrument for risk stratification and resource allocation in the face of current and future epidemics and will serve as a proof of concept of the usefulness of RWD and the feasibility of the adaptation of this novel methodological framework to other countries/settings based on local data." @default.
• 97c111a523604f4dac6684a233a43a172-b2372 description "Im Verlauf des COVID-19-Ausbruchs wurde eine Fülle von Daten aus den Bemühungen der Gesundheitssysteme zur Überwindung der Pandemie gesammelt. Monatelange Patientenbegegnungen mit primären bis tertiären Versorgungssystemen hinterlassen einen Überfluss an wertvollen Informationen, die die tatsächlichen Auswirkungen des Virus auf die Gesundheit und das Leben der Menschen widerspiegeln. Diese realen Daten [RWD] bieten eine beispiellose Gelegenheit, COVID-19 zu verstehen, aber auch eine wichtige analytische Herausforderung aufgrund der Unähnlichkeit und Heterogenität dieser Informationen. Mit komplementären Datenquellen aus der primären Gesundheitsversorgung und Krankenhäusern zielt dieses Projekt darauf ab, einen methodischen Rahmen für die Datenharmonisierung, Verknüpfung und analytische Entwicklung eines neuartigen Instruments für die Multi-State-Risikovorhersage zu schaffen, das unter anderem die Rolle von Komorbiditäten bei der Vorhersage des Fortschreitens von COVID-19 in den Schweregrad und die anschließende Genesung oder den Tod identifiziert. Diese Forschung wird ein einzigartiges Instrument für die Risikoschichtung und Ressourcenallokation angesichts aktueller und zukünftiger Epidemien bieten und als Nachweis für die Nützlichkeit von RWD und die Durchführbarkeit der Anpassung dieses neuartigen methodischen Rahmens an andere Länder/Settings auf der Grundlage lokaler Daten dienen." @default.
• 97c111a523604f4dac6684a233a43a172-b2372 description "In de loop van de COVID-19-uitbraak is een schat aan gegevens verzameld uit de inspanningen van de gezondheidsstelsels om de pandemie te boven te komen. Maandenlange contacten van patiënten met primaire tot tertiaire zorgsystemen laten een schat aan waardevolle informatie achter die de werkelijke impact van het virus op de gezondheid en het leven van mensen weerspiegelt. Deze gegevens uit de praktijk bieden een ongeëvenaarde kans om COVID-19 te begrijpen, maar ook een belangrijke analytische uitdaging vanwege de ongelijksoortige en heterogene aard van deze informatie. Met behulp van aanvullende gegevensbronnen uit de eerstelijnsgezondheidszorg en ziekenhuizen heeft dit project tot doel een methodologisch kader op te zetten voor gegevensharmonisatie, koppeling en analytische ontwikkeling van een nieuw instrument voor multi-state risicovoorspelling dat onder meer de rol van comorbiditeiten identificeert bij het voorspellen van COVID-19-progressie in ernst en daaropvolgend herstel of overlijden. Dit onderzoek zal een uniek instrument bieden voor risicostratificatie en toewijzing van middelen in het licht van huidige en toekomstige epidemieën en zal dienen als een bewijs van het concept van het nut van RWD en de haalbaarheid van de aanpassing van dit nieuwe methodologische kader aan andere landen / instellingen op basis van lokale gegevens." @default.
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