T15 – FAIRi­fi­zie­rung von Studi­en­da­ten in klini­scher und epide­mio­lo­gi­scher Forschung – NFDI4Health Tutorial

Tag, Uhrzeit, Dauer

Donners­tag­nach­mit­tag, 14–18 Uhr, 4h

Ange­bo­te­ne Sprache

Englisch

Kurzbeschreibung

Teil 1 (14:00 – 15:15 Uhr) Hands-on-Workshop zum German Central Health Study Hub

Im ersten Teil des Work­shops lernen Teil­neh­men­de, wie sie ihre Studi­en (=Meta­da­ten) teilen und auffind­bar machen können, in dem sie diese auf dem Meta­da­ten­por­tal der NFDI4Health, dem German Central Health Study Hub, veröf­fent­li­chen. Nach einer Vorstel­lung des Meta­da­ten­por­tals und seiner Funk­tio­na­li­tä­ten werden wir gemein­sam die Meta­da­ten einer Beispiel­stu­die in die Einga­be­mas­ke des Portals eintra­gen. Dabei werden die verschie­de­nen Berei­che der Einga­be­mas­ke vorge­stellt und alle Felder erläu­tert, die für eine Publi­ka­ti­on der Meta­da­ten gemäß der FAIR Daten­prin­zi­pi­en ausge­füllt werden müssen. Abschlie­ßend betrach­ten wir einen bereits veröf­fent­lich­ten Eintrag und zeigen auf, welche zusätz­li­chen Felder ausge­füllt werden können. Außer­dem stel­len wir vor, welche Studi­en­do­ku­men­te wie Frage­bö­gen oder Data Dictio­n­a­ries eben­falls über die NFDI4Health veröf­fent­licht werden können.

Teil 2 (15:20 – 16:35 Uhr) Harmo­ni­sie­rung von Forschungsdaten

Die Teil­neh­men­den lernen in diesem Teil des Work­shops, wie sie ihre Forschungs­da­ten inter­ope­ra­bel machen können. Dazu gehen wir gemein­sam eine Schritt-für-Schritt-Anleitung (Harmo­ni­sie­rungs­pro­to­koll) durch und stel­len Werk­zeu­ge vor, welche in Maelstrom, eine etablier­te kana­di­sche Harmo­ni­sie­rungs­in­itia­ti­ve, entwi­ckelt und für die Bedar­fe in NFDI4Health ange­passt wurden. Diese Werk­zeu­ge ermög­li­chen zum einen das Sammeln Forschungsdaten-beschreibender Meta­da­ten und zum ande­ren die Vorbe­rei­tung auf den eigent­li­chen Harmo­ni­sie­rungs­pro­zess. Dieser besteht aus der Ermitt­lung des Harmo­ni­sie­rungs­po­ten­zi­als und dem Aufstel­len von Harmo­ni­sie­rungs­re­geln. Anhand eines Beispiel­da­ten­sat­zes mit 5 typi­schen Varia­blen wenden wir die entspre­chen­den Harmo­ni­sie­rungs­re­geln an und erstel­len Berich­te über den Erfolg der Harmonisierung.

Teil 3 (16:40 – 18:00 Uhr) Hands-on Work­shop zu verteil­ten Daten­ana­ly­sen mittels DataSHIELD

In diesem Teil des Work­shops lernen die Teil­neh­men­den die verteil­te Datenanalyse-Plattform Data­SHIELD kennen, die bereits in natio­na­len und inter­na­tio­na­len Forschungs­pro­jek­ten genutzt wurde und auch in NFDI4Health in Pilot­pro­jek­ten zum Einsatz kommt. Neben einer Einlei­tung zu Funk­ti­ons­wei­se, tech­ni­scher Archi­tek­tur sowie Vor- und Nach­tei­len von Data­SHIELD, erfah­ren die Workshop-Teilnehmende auch, wie NFDI4Health bei der Imple­men­tie­rung der DataSHIELD-Infrastruktur behilf­lich sein kann.

In dem inter­ak­ti­ven Abschnitt dieses Work­shops werden die Teil­neh­men­den die Gele­gen­heit haben, Data­SHIELD selbst auszu­pro­bie­ren und die skript­ba­sier­te Umge­bung kennen zu lernen. Hier­für stel­len die Orga­ni­sa­to­ren dieses Work­shops harmo­ni­sier­te Beispiel­da­ten auf ihren Opal-Servern bereit, zu dem sich die Teil­neh­men­den verbin­den können.

Fach­li­che Voraussetzungen

Das Tuto­ri­al rich­tet sich an Forschen­de, die Studi­en­da­ten sammeln und analy­sie­ren und  Inter­es­se daran haben, diese Daten FAIR zu machen, z. B. um die Auffind­bar­keit ihrer Studi­en­da­ten zu verbes­sern und/oder die Vergleich­bar­keit und Inter­ope­ra­bi­li­tät mit ande­ren Daten­sät­zen zu ermög­li­chen.  Zusätz­lich wird es eine Einfüh­rung geben, wie Daten­hal­ter an Projek­ten mit verteil­ten Daten­ana­ly­sen teil­neh­men können, welche Infra­struk­tur dafür benö­tigt wird und welche Tools und Unter­stüt­zung NFDI4Health dafür anbie­tet. Für diesen Teil wären Erfah­run­gen mit R und RStu­dio hilfreich.

Eben­falls rich­tet sich das Tuto­ri­al an Beschäf­tig­te, die im Bereich Forschungs­da­ten­ma­nage­ment tätig sind und ihre Kennt­nis­se im Bereich FAIRer Daten, (z.B. perso­nen­be­zo­ge­ne Gesund­heits­da­ten unter Beach­tung von Daten­schutz­stan­dards publi­zie­ren) Daten­har­mo­ni­sie­rung oder verteil­ter Datenanalyse-Infrastrukturen ausbau­en möchten.

Tech­ni­sche Voraussetzungen

Laptop mit W‑LAN Zugriff, um auf das Daten­por­tal der NFDI4Health zugrei­fen zu können; für den zwei­ten Teil wäre es sinn­voll, wenn R und RStu­dio instal­liert wäre.

Orga­ni­sa­to­rin

Julia Fürst

Flori­an Schwarz

Insti­tu­ti­on

ZB MED Infor­ma­ti­ons­zen­trum Lebens­wis­sen­schaf­ten, Bonn

Kontakt

fuerst [at] zbmed.de

Zusätzliche Referent*innen

Vera Clemens

Guil­laume Fabre

Fran­zis­ka Jannasch

Caro­li­na Schwedhelm

Sofia Maria Siampani

Insti­tu­ti­on

Deut­sches Insti­tut für Ernährungsforschung

Max Delbrück Center