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Addressing data privacy in matched studies via virtual pooling

机译:通过虚拟池解决匹配研究中的数据隐私

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摘要

BackgroundData confidentiality and shared use of research data are two desirable but sometimes conflicting goals in research with multi-center studies and distributed data. While ideal for straightforward analysis, confidentiality restrictions forbid creation of a single dataset that includes covariate information of all participants. Current approaches such as aggregate data sharing, distributed regression, meta-analysis and score-based methods can have important limitations.
机译:背景数据的机密性和研究数据的共享使用是在使用多中心研究和分布式数据进行的研究中两个合乎需要的目标,但有时是相互矛盾的。尽管非常适合直接分析,但是机密性限制禁止创建包含所有参与者的协变量信息的单个数据集。当前的方法,例如汇总数据共享,分布式回归,荟萃分析和基于得分的方法,可能会有重要的局限性。

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