पीडियाट्रिक सेप्सिस डेटा कोलैबोरेटरी (सेप्सिस कोलैब) एक वैश्विक डेटा-साझाकरण नेटवर्क है जो बाल सेप्सिस मृत्यु दर और रुग्णता को कम करने पर केंद्रित है। इसकी स्थापना बीसी चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल और बीसी वीमेन्स हॉस्पिटल + हेल्थ सेंटर (आईजीएच-बीसीसीडब्ल्यूएच) के ग्लोबल हेल्थ संस्थान और ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय (यूबीसी) वैंकूवर, कनाडा में, वर्ल्ड फेडरेशन ऑफ पीडियाट्रिक इंटेंसिव एंड क्रिटिकल केयर सोसाइटीज (डब्ल्यूएफपीआईसीसीएस) के साथ मिलकर की गई थी। हमारा उद्देश्य लक्षित, डेटा-संचालित अनुसंधान और गुणवत्ता सुधार (क्यूआई) पहलों के माध्यम से सेप्सिस उपचार और परिणामों में सुधार करना है।
हर साल, 11 मिलियन से अधिक लोग सेप्सिस से मरते हैं, मुख्य रूप से निम्न और मध्यम आय वाले देशों में। इनमें से कई मौतें समय पर, सटीक डेटा के साथ व्यक्तिगत उपचार और अस्पताल प्रक्रियाओं में सुधार के लिए रोकी जा सकती हैं। हालांकि, कम संसाधन वाले क्षेत्रों में, नैदानिक डेटा संग्रह अक्सर कागज-आधारित होता है। यह नैदानिक निर्णय लेने और क्यूआई दृष्टिकोणों को सूचित करने के लिए डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में चुनौतियां पेश करता है। डब्ल्यूएचओ की पहली सेप्सिस पर वैश्विक रिपोर्ट, जो सितंबर 2020 में जारी की गई थी, ने उजागर किया कि डेटा में अंतराल ने वैश्विक नियंत्रण प्रयासों को कैसे बाधित किया है और बेहतर डेटा प्रथाओं की तत्काल आवश्यकता को मजबूत किया है।
सेप्सिस कोलैब इन चुनौतियों को संबोधित करने के लिए काम करता है, जो उपकरणों को विकसित और मान्य करने, ज्ञान साझा करने, नवाचार को प्रोत्साहित करने और सेप्सिस देखभाल में सुधार को आगे बढ़ाने के लिए नैदानिक डेटा साझा करने के लिए अंतरराष्ट्रीय सहयोग को बढ़ावा देता है। इन प्रयासों के माध्यम से, सेप्सिस कोलैब बाल सेप्सिस के खिलाफ लड़ाई में अधिक प्रभावी, डेटा-संचालित हस्तक्षेपों के लिए एक वैश्विक ढांचा बनाने में मदद कर रहा है।
अनुसंधान और गुणवत्ता सुधार के लिए प्रासंगिक, सटीक डेटा के संग्रह को बढ़ाने के लिए उपकरण विकसित करना।
बेहतर परिणामों के लिए सूचित करने, निदान करने, सलाह देने और योजना बनाने के लिए कम लागत वाली डिजिटल तकनीकों का निर्माण करना।
सर्वोत्तम कार्रवाई के पाठ्यक्रमों का निर्धारण करने के लिए डेटा साझा करना और उपयोग करना।
सेप्सिस की बेहतर प्रारंभिक पहचान के लिए सुविधा, राष्ट्रीय और वैश्विक स्तरों पर बेहतर दिशानिर्देशों और प्रथाओं को बढ़ावा देना।
सेप्सिस कोलैब ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय के बोरियालिस पर डेटावर्स का उपयोग करके क्यूरेट किए गए डेटा को संग्रहीत और साझा करता है. बोरियालिस अनुसंधान और क्यूआई डेटा के लिए एक सुरक्षित आभासी भंडार है जिसमें एक कठोर डेटा शासन संरचना है। सेप्सिस कोलैब के डेटावर्स तक पहुंच प्राप्त करने के लिए, सदस्यों को एक समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर करना होगा। जबकि अधिकांश संसाधन कोलैब समुदाय के लिए खुले तौर पर उपलब्ध हैं, संवेदनशील डी-पहचान किए गए नैदानिक डेटा तक पहुंच डेटा शासन समिति से अनुमोदन के बाद केस-दर-केस आधार पर की जाती है। बोरियालिस यह सुनिश्चित करता है कि डेटा योगदानकर्ता अपने डेटा का स्वामित्व और नियंत्रण बनाए रखें, जबकि कोलैब के भीतर सुरक्षित, अनुपालन साझाकरण को सक्षम करता है।
डेटा साझाकरण के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न पृष्ठ पर जाएं।
खुला डेटा वह डेटा है जिसे कोई भी एक्सेस, उपयोग और साझा कर सकता है, जो दुर्लभ संसाधनों को व्यापक पहुंच और अधिक खोजों के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है, बिना महंगे निवेश के। यह दृष्टिकोण असमानताओं को दूर करने और वैश्विक स्तर पर स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करने में मदद करता है। FAIR डेटा सिद्धांत अच्छे डेटा प्रबंधन के माध्यम से खोज का समर्थन करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा खोजने योग्य, सुलभ, अंतर-संचालनीय और पुन: प्रयोज्य है।
स्वास्थ्य अनुसंधान और अभ्यास में, खुला डेटा नीति निर्माण को सूचित करता है और बीमारियों के उपचार के बारे में हमारे ज्ञान और क्षमता को आगे बढ़ाता है। डेटा साझा करने और पुन: उपयोग करने से, अध्ययन के परिणामों का उपयोग कई लोगों द्वारा किया जा सकता है, रोगियों से नए डेटा एकत्र करने की आवश्यकता को कम करता है और संबंधित जोखिमों को कम करता है। खुले डेटा के कई लाभ हैं क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि परिणाम पारदर्शी और सत्यापन योग्य हैं, कम लागत वाले द्वितीयक विश्लेषण को सक्षम करता है, अनुसंधान समुदाय के भीतर सहयोग को बढ़ावा देता है, और विज्ञान में जनता के विश्वास को बढ़ाता है।
हालांकि नैदानिक डेटा को खोलने में जोखिम हैं, जैसे प्रतिभागी की गोपनीयता का उल्लंघन करना या व्यक्तियों या समूहों के लिए कलंक जैसे अनपेक्षित नुकसान पहुंचाना, इन चिंताओं को मध्यस्थता डेटा पहुंच, डेटा डी-पहचान, या सिंथेटिक डेटा के उपयोग के माध्यम से कम किया जा सकता है। अधिक जानने के लिए हमारे खुले डेटा प्रशिक्षण संसाधनों को देखें।
लगातार विस्तार करने वाले सेप्सिस कोलैब नेटवर्क में 50 से अधिक देश शामिल हैं और इसका मार्गदर्शन क्षेत्रीय और तकनीकी विशेषज्ञों की 13 सदस्यीय संचालन समिति द्वारा किया जाता है। हमारे कार्य समूह प्रमुख क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हैं: प्रेडिक्टर्स वर्किंग ग्रुप बाल सेप्सिस अध्ययनों के लिए डेटा संग्रह को मानकीकृत करता है, एनवायरनमेंटल स्कैन वर्किंग ग्रुप कम संसाधन वाले परिवेशों में सेप्सिस देखभाल के लिए सुविधा तत्परता का आकलन करने के लिए उपकरण विकसित करता है, और लॉन्ग-टर्म आउटकम्स ऑफ़ सेप्सिस वर्किंग ग्रुप का उद्देश्य सेप्सिस के बाद के परिणामों में सुधार करना है। इन प्रयासों से प्राप्त संसाधन सेप्सिस कोलैब के डेटावर्स पर उपलब्ध हैं।
बाल सेप्सिस डेटा कोलैबोरेटरी (सेप्सिस कोलैब) एक अंतरराष्ट्रीय डेटा-साझाकरण नेटवर्क है जिसका उद्देश्य बाल सेप्सिस मृत्यु दर और रुग्णता को कम करना है। वैंकूवर, कनाडा में स्थित इंस्टीट्यूट फॉर ग्लोबल हेल्थ एट बीसी चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल एंड बीसी वीमेन्स हॉस्पिटल + हेल्थ सेंटर (IGH-BCCWH) और द यूनिवर्सिटी ऑफ ब्रिटिश कोलंबिया (UBC) के नेतृत्व में, वर्ल्ड फेडरेशन ऑफ पीडियाट्रिक इंटेंसिव एंड क्रिटिकल केयर सोसाइटीज (WFPICCS) के साथ मिलकर, सेप्सिस कोलैब चिकित्सकों, शोधकर्ताओं और स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं के बीच डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए सहयोग को बढ़ावा देता है। यह व्यक्तिगत उपचार निर्णयों और सुविधा-व्यापी देखभाल प्रक्रियाओं में सुधार करने में मदद करता है, जिससे बाल सेप्सिस उपचार में बेहतर परिणाम प्राप्त होते हैं।
शामिल होकर, आप बाल सेप्सिस अनुसंधान और नैदानिक अभ्यास को आगे बढ़ाने के लिए विश्व स्तर पर बाल चिकित्सकों और सेप्सिस विशेषज्ञों के साथ सहयोग कर सकते हैं, जिससे सेप्सिस से पीड़ित बच्चों के लिए बेहतर परिणाम प्राप्त करने में योगदान मिलेगा।
सदस्यों को कोलैब के डेटावर्स में संसाधनों तक पहुंच प्राप्त होती है, जिसमें दिशानिर्देश, तत्परता मूल्यांकन उपकरण, एल्गोरिदम, खुला डेटा प्रशिक्षण संसाधन, गुणवत्ता सुधार और नैतिकता आवेदन टेम्पलेट्स, और बहुत कुछ शामिल हैं। सदस्यों को नेटवर्किंग, मेंटरशिप के अवसर, और गैर-पहचान वाले रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने और साझा करने की क्षमता का भी लाभ मिलता है।
शामिल होने के लिए, सदस्यता आवेदन पूरा करें, एक डेटावर्स खाता बनाएं, और एक समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर करें। विवरण सदस्यता आवेदन में उपलब्ध हैं।
बाल सेप्सिस या गंभीर रूप से बीमार बच्चों की देखभाल में रुचि रखने वाला कोई भी व्यक्ति, WFPICCS की सदस्यता की स्थिति की परवाह किए बिना शामिल हो सकता है।
हाँ! बाल सेप्सिस में रुचि रखने वाला कोई भी व्यक्ति हमारे संक्षिप्त सदस्यता आवेदन को यहाँ पूरा करके शामिल हो सकता है।
आपकी सदस्यता का नवीनीकरण करने की कोई आवश्यकता नहीं है। एक बार स्वीकृत होने के बाद, बिना समाप्ति के पहुंच प्रदान की जाती है।
समझौता ज्ञापन औपचारिक रूप से सेप्सिस कोलैब के साथ एक सहयोगी साझेदारी स्थापित करता है, जो सहयोगी कार्य के परिणामस्वरूप उत्पन्न किसी भी आउटपुट के लिए साझा जवाबदेही सुनिश्चित करता है। यह समझौता परियोजनाओं में पारदर्शिता और सहयोग बनाए रखने में मदद करता है। समझौता ज्ञापन की एक प्रति आवेदन पत्र में उपलब्ध है।
एक सदस्य के रूप में, आप डेटा का योगदान दे सकते हैं, मौजूदा परियोजनाओं पर सहयोग कर सकते हैं, या अपने स्वयं के अनुसंधान या गुणवत्ता सुधार परियोजनाओं में उपलब्ध संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं। डेटावर्स सहयोगी गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक मंच प्रदान करता है।
सदस्य एक डेटा साझाकरण समझौते पर हस्ताक्षर करके डेटा और संसाधनों को साझा कर सकते हैं। यह उन्हें कोलैब के डेटावर्स में सुरक्षित रूप से साझा करने और योगदान देने की अनुमति देता है।
सहयोग में रुचि रखने वाले सदस्य संचालन समिति द्वारा समीक्षा के लिए एक परियोजना प्रस्ताव जमा कर सकते हैं। स्वीकृत प्रस्तावों के लिए एक डेटा साझाकरण समझौते पर हस्ताक्षर करने की आवश्यकता होगी।
बोरियालिस, कनाडाई डेटावर्स रिपॉजिटरी एक सुरक्षित ओपन-सोर्स डेटा रिपॉजिटरी (आभासी संग्रह) है जो कनाडा में होस्ट की गई है।
सेप्सिस कोलैब के डेटावर्स के माध्यम से, सदस्य:
1) दिशानिर्देशों, उपकरणों, एल्गोरिदम और कई अन्य संसाधनों तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं।
2) डेटा साझाकरण समझौतों के माध्यम से डेटा तक पहुंच और साझा कर सकते हैं।
3) डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहित कर सकते हैं।
कई कम संसाधन वाले स्थानों में, डेटा संग्रह चुनौतीपूर्ण और महंगा होता है। नियमित, समन्वित डेटा संग्रह निरंतर गुणवत्ता सुधार के लिए उपकरणों को विकसित करने और मान्य करने में मदद करता है, जो अंततः वैश्विक स्तर पर देखभाल में सुधार करता है।
नेटवर्क के भीतर लक्षित, अन्वेषक-संचालित पहलों का उपयोग सेप्सिस उपचार और परिणामों में सुधार के लिए किया जा रहा है। यह अपेक्षित है कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता, रोगी और उनके परिवार इस निरंतर गुणवत्ता सुधार से लाभान्वित होंगे।
हां। कोलैब के डेटावर्स में डेटा जमा करने या साझा करने के लिए, आपको पहले सदस्य बनना होगा। सदस्यों को विभिन्न संसाधनों तक पहुंच मिलती है जो अनुसंधान और गुणवत्ता सुधार का समर्थन करते हैं।
डेटा अपलोड और/या डाउनलोड करने के निर्देश हमारे डेटावर्स में यहां पाए जा सकते हैं।
सेप्सिस कोलैब के सदस्य जो संसाधनों में योगदान देते हैं या संसाधनों के विकास में सहयोग करते हैं, उन्हें डेटावर्स पर संपत्ति के मेटाडेटा में उनके काम का श्रेय दिया जाता है।
मेटाडेटा डेटावर्स पर प्रत्येक संपत्ति (संसाधन) के बारे में जानकारी प्रदान करता है। इसमें संपत्ति का शीर्षक, लेखकों की सूची, संपर्क जानकारी, विवरण, कीवर्ड और डिजिटल ऑब्जेक्ट पहचानकर्ता शामिल हैं। मेटाडेटा का उपयोग संपत्ति के लिए एक संदर्भ बनाने के लिए किया जाता है जिसका उल्लेख अनुसंधान लेखों और अन्य संसाधनों में किया जा सकता है।
DOI एक अद्वितीय कोड है जो किसी संसाधन की पहचान करता है, जिससे इसे ऑनलाइन खोजना और उद्धृत करना आसान हो जाता है। डेटावर्स पर प्रत्येक संपत्ति को स्वचालित रूप से एक DOI असाइन किया जाता है।
शोधकर्ताओं या अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए कोई प्रत्यक्ष लागत नहीं है। यह डेटावर्स एक साझा सेवा है जो शैक्षणिक पुस्तकालयों, क्षेत्रीय पुस्तकालय संघों, विश्वविद्यालयों, कॉलेजों, अनुसंधान संगठनों और डिजिटल रिसर्च अलायंस ऑफ कनाडा द्वारा प्रदान की जाती है। साझा तकनीकी बुनियादी ढांचा स्कॉलर्स पोर्टल और टोरंटो विश्वविद्यालय पुस्तकालयों द्वारा क्षेत्रीय शैक्षणिक पुस्तकालय संघों के साथ साझेदारी में होस्ट किया जाता है।
डेटावर्स अनुसंधान डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हुए फ़ाइल प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है। किसी भी प्रकार की डेटा फ़ाइल को अपलोड और साझा किया जा सकता है।
हां। डेटा को अधिकृत उपयोगकर्ताओं तक सीमित किया जा सकता है, और प्लेटफ़ॉर्म में डेटा सुरक्षा नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा उपाय हैं। अधिक जानकारी के लिए, उन्नत डेटावर्स उपयोगकर्ता गाइड देखें।
खुला डेटा वह डेटा है जिसे कोई भी एक्सेस, उपयोग और साझा कर सकता है।
FAIR डेटा सिद्धांत यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा खोजने योग्य, सुलभ, अंतर-संचालनीय और पुन: प्रयोज्य हो, जो व्यापक और अधिक प्रभावी डेटा उपयोग को सक्षम बनाता है। ये सिद्धांत बेहतर डेटा प्रबंधन का समर्थन करते हैं और डिजिटल विज्ञान को आगे बढ़ाने में मदद करते हैं।
खोजने योग्य डेटा में अद्वितीय गुण होते हैं जो इसे आसानी से और विश्वसनीय रूप से खोजने की अनुमति देते हैं, जिसमें पर्याप्त रूप से समृद्ध ‘मेटाडेटा’ या “डेटा के बारे में डेटा” शामिल है।
सुलभ डेटा यह सुनिश्चित करता है कि मेटाडेटा और डेटा मनुष्यों और मशीनों द्वारा आसानी से समझे जा सकें और एक विश्वसनीय रिपॉजिटरी में रखे जाएं।
अंतर-संचालनीय डेटा ज्ञान प्रतिनिधित्व के लिए एक औपचारिक, सुलभ, साझा और व्यापक रूप से लागू भाषा का उपयोग करता है। इसका मतलब है कि डेटा वास्तव में क्या दर्शाता है, इसकी एक साझा समझ है।
पुन: प्रयोज्य डेटा में स्पष्ट उपयोग लाइसेंस होते हैं और डेटा की उत्पत्ति, प्रामाणिकता और गुणवत्ता के बारे में सटीक जानकारी प्रदान करते हैं।
खुले डेटा और डेटावर्स नेविगेशन के बारे में अधिक जानकारी के लिए हमारे डेटावर्स वीडियो ट्यूटोरियल देखें।
खुला डेटा महत्वपूर्ण है क्योंकि अतीत में डेटा आमतौर पर एक एकल समूह द्वारा एकत्र किया जाता था, विशिष्ट प्रश्नों के समूह को संबोधित करने के लिए उपयोग किया जाता था, और फिर संग्रहीत किया जाता था और शायद ही कभी फिर से उपयोग किया जाता था। इस प्रकार की प्रतिबंधित पहुंच का मतलब है कि केवल वे लोग जिनके पास डेटा एकत्र करने के संसाधन थे, वे ही जानकारी उत्पन्न कर रहे थे और ज्ञान बना रहे थे। इसके अलावा, डेटा संग्रह की यह विधि दूसरों के लिए सीखने और योगदान करने के अवसरों को खो देती है।
हर किसी के पास जिसके पास प्रश्न हैं, पहले से ही डेटा एकत्र करने के संसाधन नहीं हैं। डेटा को स्वतंत्र रूप से एक्सेस और पुन: उपयोग करने की अनुमति देकर अधिक लोग अपने अद्वितीय प्रश्नों का उत्तर देने के लिए आवश्यक जानकारी उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं। इस प्रकार की पहुंच नए ज्ञान के अधिक न्यायसंगत निर्माण में मदद कर सकती है।
डेटा को खोलना दुर्लभ संसाधनों का लाभ उठाने का एक तरीका प्रदान करता है, जो व्यापक पहुंच की अनुमति देता है, अधिक खोजों की ओर ले जाता है, बिना महंगे निवेश के। यह दृष्टिकोण असमानताओं को दूर करने और हर जगह व्यक्तियों के स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करने के लिए महत्वपूर्ण है।
डिजिटल विज्ञान की प्रगति डिजिटल डेटा के समय पर साझाकरण और पहुंच पर निर्भर करती है। FAIR डेटा सिद्धांत डेटा को खोजने योग्य, सुलभ, अंतर-संचालनीय और पुन: प्रयोज्य बनाने के लिए मार्गदर्शक सिद्धांतों के एक सेट के रूप में स्थापित किए गए थे।
खोजने योग्य डेटा में अद्वितीय गुण होते हैं जो इसे आसानी से और विश्वसनीय रूप से खोजने की अनुमति देते हैं, जिसमें पर्याप्त रूप से समृद्ध ‘मेटा डेटा’ या “डेटा के बारे में डेटा” शामिल है।
सुलभ डेटा यह सुनिश्चित करता है कि मेटाडेटा और डेटा मनुष्यों और मशीनों द्वारा आसानी से समझे जा सकें और एक विश्वसनीय रिपॉजिटरी में रखे जाएं।
अंतर-संचालनीय डेटा ज्ञान प्रतिनिधित्व के लिए एक औपचारिक, सुलभ, साझा और व्यापक रूप से लागू भाषा का उपयोग करता है। इसका मतलब है कि डेटा वास्तव में क्या दर्शाता है, इसकी एक साझा समझ है।
पुन: प्रयोज्य डेटा में स्पष्ट उपयोग लाइसेंस होते हैं और डेटा की उत्पत्ति, प्रामाणिकता और गुणवत्ता के बारे में सटीक जानकारी प्रदान करते हैं।
4 नवंबर, 2024 को, 2024 बाल सेप्सिस डेटा चुनौती आधिकारिक तौर पर शुरू हुई। सेप्सिस सहयोगशाला, बीसी चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल और बीसी वीमेन्स हॉस्पिटल + हेल्थ सेंटर में वैश्विक स्वास्थ्य संस्थान, WFPICCS, और ड्यूक विश्वविद्यालय द्वारा आयोजित, इस चुनौती ने 43 देशों की 102 प्रभावशाली टीमों को आकर्षित किया है।
प्रतिभागी वास्तविक नैदानिक डेटा पर आधारित कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं ताकि बाल रोगियों में अस्पताल में मृत्यु दर के लिए भविष्यसूचक मॉडल विकसित किए जा सकें। यह चुनौती न केवल बच्चों में सेप्सिस के वैश्विक बोझ को संबोधित करने का लक्ष्य रखती है, बल्कि सहयोग को बढ़ावा देने और नैदानिक जोखिम भविष्यवाणी में मशीन लर्निंग के उपयोग को आगे बढ़ाने के लिए एक मंच के रूप में भी काम करती है। यह चुनौती प्रतिभागियों को भविष्यसूचक मॉडल विकसित करने में कौशल निर्माण और परिष्कृत करने का एक अनूठा अवसर प्रदान करती है, जिसमें दुनिया भर के स्वास्थ्य सेवा पेशेवर, डेटा वैज्ञानिक और छात्र शामिल हैं।
टीमों की प्रगति और उनके समाधानों के साझाकरण के लिए अपडेट के लिए बने रहें!
2024 बाल सेप्सिस डेटा चुनौती अब पूरी हो गई है! हमें अंतिम दौर में 13 देशों की 16 फाइनलिस्ट टीमों की भागीदारी पर गर्व है। इन टीमों ने वास्तविक रोगी डेटा से प्राप्त कृत्रिम नैदानिक डेटासेट का उपयोग करके अस्पताल में बाल मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए नवीन, उच्च-प्रदर्शन वाले एल्गोरिदम प्रस्तुत किए।
शीर्ष 3 टीमें
– प्रथम स्थान: टीम AIMS – कैमरून, युगांडा, मोरक्को, कनाडा
– द्वितीय स्थान: टीम एपिफनी – संयुक्त राज्य अमेरिका
– तृतीय स्थान: यूसीएल पीडियाट्रिक्स – यूके
सदस्यों को नेटवर्किंग के अवसर, मार्गदर्शन, और CoLab के डेटावर्स रिपॉजिटरी तक पहुंच का लाभ मिलता है। यह उन्हें CoLab समुदाय द्वारा विकसित और साझा किए गए दिशानिर्देशों, उपकरणों, एल्गोरिदम और विभिन्न अन्य संसाधनों का उपयोग करने के साथ-साथ स्थापित डेटा साझाकरण समझौतों के माध्यम से गैर-पहचान वाले रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने, साझा करने और उस तक पहुंचने में सक्षम बनाता है। सदस्य बनें यहाँ।
हमारेअक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न पृष्ठ का अन्वेषण करें ताकि सेप्सिस CoLab के बारे में अधिक जान सकें, या हमसे संपर्क करेंsepsiscolab@bcchr.ca पर याLinkedIn.