論文の概要: Data science in public health: building next generation capacity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03461v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 08:09:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:21:46.016195
• Title: Data science in public health: building next generation capacity
• Title（参考訳）: 公衆衛生におけるデータサイエンス : 次世代の能力の構築
• Authors: Nicholas Mirin, Heather Mattie, Latifa Jackson, Zainab Samad, Rumi Chunara
• Abstract要約: 公衆衛生のコースとプログラムのレビューは、米国と世界の公衆衛生の学校のトップ10にランクインしている。 データサイエンス倫理コースのオファリングは、人口の健康原則をトレーニングにどのように組み込むかを評価する文脈で検討される。 4点式は公衆衛生データ科学教育のさらなる推進のために蒸留される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.903744341809235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rapidly evolving technology, data and analytic landscapes are permeating many fields and professions. In public health, the need for data science skills including data literacy is particularly prominent given both the potential of novel data types and analysis methods to fill gaps in existing public health research and intervention practices, as well as the potential of such data or methods to perpetuate or augment health disparities. Through a review of public health courses and programs at the top 10 U.S. and globally ranked schools of public health, this article summarizes existing educational efforts in public health data science. These existing practices serve to inform efforts for broadening such curricula to further schools and populations. Data science ethics course offerings are also examined in context of assessing how population health principles can be blended into training across levels of data involvement to augment the traditional core of public health curricula. Parallel findings from domestic and international 'outside the classroom' training programs are also synthesized to advance approaches for increasing diversity in public health data science. Based on these program reviews and their synthesis, a four-point formula is distilled for furthering public health data science education efforts, toward development of a critical and inclusive mass of practitioners with fluency to leverage data to advance goals of public health and improve quality of life in the digital age.
• Abstract（参考訳）: 急速に進化する技術、データ、分析的な風景は多くの分野や職業に浸透している。 公衆衛生において、データリテラシーを含むデータサイエンススキルの必要性は、既存の公衆衛生研究と介入慣行のギャップを埋めるための新しいデータタイプと分析手法の可能性と、そのようなデータや方法が健康格差を持続または拡大する可能性の両方から特に顕著である。 米国トップ10および世界の公衆衛生学校における公衆衛生コースとプログラムのレビューを通じて、本稿は、公衆衛生データ科学における既存の教育活動を要約する。 これらの既存の慣習は、これらのカリキュラムをさらに多くの学校や人口に広げる努力に役立ちます。 データサイエンス倫理コースのオファリングは、人口の健康原則が、従来の公衆衛生カリキュラムのコアを拡大するために、データに関わるレベルのトレーニングにどのようにブレンドできるかを評価する文脈でも検討されている。 また、国内外の「教室外」研修プログラムからの並列的な知見を合成し、公衆衛生データ科学の多様性を高めるためのアプローチを推し進める。 これらのプログラムのレビューとそれらの合成に基づいて、4点式を蒸留し、公衆衛生の目標達成とデジタル時代の生活の質向上にデータを活用するために、流線型の重要かつ包括的な実践者集団の開発に向けて、公衆衛生データサイエンス教育の取り組みを強化する。

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