肥胖大数据定义和应用共识--Delphi法
2019-09-03 International Journal of Obesity volume 43, pages2573–2586 (2019)
背景 “大数据”具有巨大潜力，可以帮助应对肥胖带来的全球健康挑战。然而，关于大数据的定义和在肥胖研究背景下有效使用大数据的框架缺乏明确性可能会阻碍进展。本研究的目的是为在肥胖相
肥胖大数据定义和应用共识--Delphi法
2019-09-03
背景 “大数据”具有巨大潜力，可以帮助应对肥胖带来的全球健康挑战。然而，关于大数据的定义和在肥胖研究背景下有效使用大数据的框架缺乏明确性可能会阻碍进展。本研究的目的是为在肥胖相关研究中使用大数据建立商定的方法。
方法 使用了德尔福共识发展方法，包括三轮调查。在第一轮中，参与者被要求对涉及肥胖研究背景下使用大数据的定义和方法的七个领域的 77 条陈述的同意/不同意进行评分。参与者还被要求提供与这些主题相关的进一步想法，这些想法作为新陈述 (n = 8) 纳入第 2 轮。在第 2 轮和第 3 轮中，参与者根据小组共识重新评估了他们的评级。
结果 96 位活跃于肥胖相关研究的专家应邀参加。其中，36/96 完成第 1 轮（37.5% 响应率），29/36 完成第 2 轮（80.6% 响应率）和 26/29 完成第 3 轮（89.7% 响应率）。 90.6% (n = 77) 的陈述达成了共识（定义为> 70% 的一致性），大数据的定义、数据治理以及质量和推理领域达成了 100% 的共识。
结论 专家们一致认为，大数据比经常被引用的“数量、多样性和速度”的定义更加微妙，包括为研究或其他目的而收集的一系列来源的定量、定性、观察或干预数据。专家一再呼吁第三方采取行动，例如制定报告和道德框架、阐明数据治理要求、支持培训和技能发展以及促进大数据共享。需要进一步倡导以鼓励组织采用这些角色。
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