Hoi Ellen.
We zijn hier vandaag omdat bij het programma ..
.. Goed Gebruik Geneesmiddelen een nieuwe ronde is gestart.
De eerste ronde onderzoek met bestaande data.
En in deze ronde willen we onderzoek subsidiëren ..
.. waarbij vraagstukken over het betere toepassen van geneesmiddelen worden beantwoord met behulp van data uit registers.
In de zorg wordt er natuurlijk routinematig heel veel data geregistreerd die ook heel geschikt kunnen zijn voor dit type onderzoek.
Maar om goed onderzoek te kunnen doen, moeten we zorgen dat de data van een goede kwaliteit zijn, FAIR zijn en beschikbaar zijn.
En wat dat nou precies betekent, hoop ik dat je aan ons vandaag kan uitleggen.
ZonMw zet zich in FAIR data, open access, goed datamanagement.
Maar wat betekent dit nou en waarom is het zo belangrijk?
- Sabine, dank je wel voor je vraag.
Nou, ik kan zeker iets vertellen over datamanagement.
En over FAIR data en Open Access bij ZonMw.
En daarvoor heb ik ook een PowerPoint meegenomen, dus ik zal even mijn scherm delen.
Kun jij nu mijn scherm goed zien?
- Ja. Wat is datamanagement, Open Access en FAIR data.
Precies wat we willen weten.
- Helemaal goed.
Datamanagement binnen ZonMw, daarmee bedoelen wij het goed noteren, onderhouden, actualiseren, beheren en beveiligen van data.
En dit stellen wij verplicht voor alle projecten die gesubsidieerd zijn door ZonMw.
En dat doen we onder andere met behulp van een datamanagementplan.
En dat doen we door uitvragen van kerngegevens.
Dus onafhankelijk van in wat voor ronde je zit, is dit altijd van toepassing.
Open access is iets anders.
Open Access betekent dat wetenschappelijke publicaties voor iedereen online beschikbaar moeten zijn.
Dus het kan niet meer zo zijn dat je onderzoek doet met geld geregeld via ZonMw.
.. en dat de resultaten van het onderzoek niet beschikbaar zijn voor anderen, dat mensen moeten betalen om dat te kunnen lezen.
En dat is sowieso verplicht voor alle wetenschappelijke publicaties, gesubsidieerd door ZonMw, onderzoeksgeld.
De derde categorie is dus FAIR data.
FAIR data betekent dat de wetenschappelijke input en output van een onderzoek ..
.. toegankelijk moet zijn voor mens en computer voor mogelijk hergebruik.
En dit betekent dus eigenlijk dat als een onderzoeker heel veel data heeft verzameld ..
.. en daar hopelijk een goede vraag mee heeft beantwoord, ..
.., maar een ander onderzoeker beseft zich dat die met dezelfde database een andere vraag zou kunnen beantwoorden, ..
.. dat die database ook beschikbaar moet zijn voor de tweede onderzoeker.
En dit is absoluut onder bepaalde voorwaarden.
Je hoeft niet als onderzoeker met iedereen je data te delen, ..
.. maar wanneer het voldoet aan alle voorwaarden moet dat wel mogelijk zijn ..
.. en kan het niet zijn dat er opnieuw publiek geld wordt betaald voor dezelfde dataverzameling.
En voor FAIR data is eigenlijk Nederland nog niet zo heel ver.
Wereldwijd zijn we nog niet zo heel ver, maar er wordt wel hard aan gewerkt hoe dit in te richten ..
.. en ZonMw draagt er ook aan bij onder andere door extra aandacht te geven aan FAIR en zo'n ronde zoals deze.
- Dus deze drie onderwerpen die hebben met elkaar te maken, maar ze zijn niet hetzelfde.
- Exact.
En ik wilde graag ook iets meer toelichten over wat FAIR dan wel precies is.
Ik ga daarvoor naar de volgende dia.
FAIR is een afkorting en het staat voor Findable, Accessible, Interoperable, Reusable ..
.. .. en de Nederlandse vertalingen zijn dus vindbaar, toegankelijk, uitwisselbaar en herbruikbaar.
Dit betekent eigenlijk dat deze data dus op zo’n manier opgeslagen moet zijn dat het ook voor anderen nuttig is.
En heel goed om daar dus bij nog een keer te benoemen: FAIR is niet hetzelfde als open, ..
.. dus FAIR data betekent niet dat je je data aan iedereen moet kunnen geven, maar het is echt onder voorwaarden.
- En het datamanagementplan is dat wat je gebruikt om je data FAIR te gaan maken?
- Nee, eigenlijk is het datamanagementplan een soort van enquête die jij als onderzoeker invult ..
.. om aan te geven welke keuzes je gemaakt hebt over je data en over hoe je het opslaat.
Dat betekent dus niet per definitie dat het FAIR is.
Je kunt in je datamanagementplan ook aangeven, dat je iets op een andere manier doet.
Of misschien is het instituut waar jij voor werkt nog helemaal niet zo ver dat alles ook daadwerkelijk FAIR kan zijn ..
.. en dus eigenlijk is een datamanagementplan een soort van invuloefening om aan te geven wat je doet.
- Nou, dus datamanagement gaat over waar je de data opslaat, maar niet per se of het FAIR is.
- Exact.
En een datamanagementplan gaat zelfs nog over veel meer.
Hoe je het opslaat, hoeveel het is, wie er allemaal bij mag.
Dat soort dingen staan als het goed is wel in je datamanagementplan.
Nu heb ik nog een dia om te laten zien wat eigenlijk het nut van FAIR is ..
.. en waarom we het zo belangrijk vinden dat we het gaan doen met z'n allen.
De samenvatting is dus anderen die de data nodig hebben kunnen deze vinden in het juiste format voor hergebruik.
Onder voorwaarden blijf ik benadrukken.
Er zijn een paar redenen waarom we dat willen doen.
Ten eerste het is publiek geld, dus we vinden ook dat die resultaten vrij beschikbaar moeten zijn ..
.. en dus ook een database hergebruikt moet kunnen worden.
Dat we niet opnieuw publiek geld gebruiken voor hetzelfde type dataonderzoek.
Het zorgt ervoor dat er veel versnelling is in innovatie en impact en samenwerking.
Omdat dingen niet twee keer op dezelfde manier hoeven te gebeuren, kan er meer snelheid gemaakt worden.
En het zorgt voor dus ook de samenwerking omdat onderzoekers beter kunnen uitwisselen.
Het is een beter verifiëren van onderzoeksresultaten.
Het gebeurt nog weleens dat er onderzoek wordt gedaan ..
.. en dat er een nieuw onderzoek komt wat andere resultaten laat zien en dat we niet zo goed snappen waarom.
En omdat de data van beide onderzoeken nu beschikbaar zouden moeten zijn, ..
.. zou je beter moeten kunnen uitvogelen of iets dus reproduceerbaar is of niet.
En waarom dan?
De vierde hele belangrijke verbeterpunt van FAIR is dat er veel minder dubbelingen dus zijn.
We hoeven niet twee keer geld voor hetzelfde uit te geven, maar ook niet twee keer dezelfde tijdsinvestering.
En voor proefdieren en participanten betekent dit ook dat we dus niet de dubbele aantallen nodig hebben.
Why would we invent the wheel when you don't have to?
We blijven maar het wiel opnieuw uitvinden als we niet goed samenwerken en niet onze data FAIR maken.
Nou, het laatste puntje is, en dat zou helemaal veel onderzoekers aanspreken, veel betere efficiëntie.
Omdat je beter weet hoe je data moet inrichten, wat er al beschikbaar is, ..
.. ben je veel minder tijd bezig met dingen op orde brengen en dingen uitzoeken.
En dat zou ook voor onderzoekers heel veel tijd schelen.
Hopelijk.
- Ja het lijkt me helemaal duidelijk dat we hier naartoe moeten.
Heel mooi streven, heel nuttig streven, maar ook een heel logische stap.
Maar wat betekent het nou precies, die data?
Wat is dat?
- Dat is een goede vraag.
Ik kan data eigenlijk uitzetten in een paar verschillende niveaus als wij het hebben over data.
Eén algemene is de informatie over het onderzoek bijvoorbeeld dus wat is de titel van je onderzoek of de naam van je register?
Wat voor patiënten zitten daar in?
Er zijn een paar van die basale dingen die mensen vaak al delen.
Die staan vaak bijvoorbeeld op je eigen website of die zijn makkelijk te vinden.
Dat is eigenlijk één niveau van informatie als het goed is voor iedereen beschikbaar is.
Het volgende niveau van informatie is het artikel en het artikel is dus het stukje informatie, bijvoorbeeld uit je register, ..
.. wat gepubliceerd is in een wetenschappelijk tijdschrift en hopelijk ook beschikbaar is als het open access is.
- Dat zijn eigenlijk de resultaten.
- Precies, dat zijn de resultaten van een onderzoek.
Maar dat is niet je hele register, dat is een stukje een bepaalde vraag die je hiermee beantwoordt.
En dan heb je metadata, en metadata vinden we eigenlijk binnen FAIR data het meest interessant.
Metadata is alle informatie over het onderzoek en dat is dus bijvoorbeeld de context van de bronnen.
Dus waar komt het vandaan?
Wanneer liep het project?
De voorwaarden voor het gebruik ervan, dus wie mag eigenlijk jouw data in?
Onder welke voorwaarden?
En waarom die voorwaarden?
En met wie moet er contact worden opgenomen om te checken aan die voorwaarden?
Maar ook informatie over de inhoud en de condities waardoor deze data die jij hebt tot stand is gekomen.
Dus wanneer heb je het onderzoek uitgevoerd?
Hoeveel mensen zijn er geïncludeerd of hoeveel proefdieren?
Hoe is dit gedaan, in welke periode?
Allemaal belangrijke dingen voor als iemand wil checken ..
.. of die vraag of een nieuwe vraag ook beantwoord kan worden met jouw data.
Een ander ding wat heel belangrijk is wat in die metadata zit, is de beschrijving van je variabelen en eenheden.
Dus stel d'r is een register met dementiepatiënten om maar een voorbeeld te geven.
Wij zouden het heel fijn vinden als je weet wat er in dat register zit.
Dus bijvoorbeeld in het register zitten variabelen zoals patiënt, geslacht, de leeftijd, ..
.. welk type dementie ze hebben, hoe lang ze dat al hebben, wat hun algemene klachten zijn.
Alemaal dit soort dingen.
- Dat zijn variabelen.
- Precies, dat noemen wij de variabelen.
En als ik dus weet welke variabelen er in een register zitten of in een database zitten, ..
.. dan weet ik eigenlijk al heel veel en dan hoef ik helemaal nog niet de data in te zien.
Dan weet ik vaak al wel of ik mijn onderzoeksvraag kan beantwoorden met die data.
En de laatste categorie van metadata is de eenheden.
En daarmee bedoelen we hoe definieer je die variabelen?
Bijvoorbeeld leeftijd.
Nou, leeftijd doen wij voor volwassenen altijd eigenlijk altijd in jaren.
Maar voor kinderen vaak in maanden, voor jonge kinderen.
Dus het is goed voor ons om te weten ‘Hoe registreer jij de variabelen?’
En het simpele zou bijvoorbeeld kunnen zijn geboortedatum.
Nu is dat geregistreerd dag maand of jaar of maand, dag, jaar.
Het is goed als je het noteert want voor het hergebruik weten mensen dan waar ze aan toe zijn.
En de laatste stap als we het hebben over informatielagen, is dus daadwerkelijk pas de data.
En daarom heb ik er ook een dikke zwarte streep tussenin gezet.
Want het hele stuk boven de streep is niet privacygevoelig.
Het hele stuk boven de streep mag je eigenlijk delen.
En is informatie voor iedereen om te weten ‘wat is er gebeurd’ ‘hoe is het gebeurd’ et cetera.
Het stukje onder de streep dat is waar ik in dit geval fictieve data heb gezet ..
. waar er echt daadwerkelijk de informatie is waar je onderzoek mee kan doen.
Maar heel vaak beseffen mensen in het proces als ze op zoek zijn naar hergebruik van data ..
.. dat gebaseerd op de variabelen, ze al weten dat ze de data niet nodig hebben.
Dat het niet handig is om deze data te hergebruiken.
Dus die laatste stap die is eigenlijk alleen als iedereen voldoet aan alle voorwaarden ..
.. en de hele metadata klopt met wat anderen willen gebruiken, dan pas kom je in die laatste stap.
En eigenlijk gaat FAIR data dus voor meer dan 90% over boven de streep en de laatste paar procent gaat over onder de streep.
- Ik ben natuurlijk geen expert over metadata of FAIR data maar als ik het lees: admin, inhoud, omschrijving, variabelen en eenheden.
Dat zijn volgens mij omschrijvingen die iedere onderzoeker best wel kan opschrijven.
- Zeker.
- En wat zijn nou de stappen die een onderzoeker kan nemen, bijvoorbeeld in deze ronde Onderzoek met Bestaande Data ..
.. zodat ze gaan werken naar meer FAIR data en Open Acces?
- Ja, ik heb daarvoor een dia klaargezet.
Dit is ook wat er in de oproeptekst staat die recent ook gepubliceerd is op de ZonMw-website.
Eigenlijk willen we graag in deze ronde FAIR data gaan stimuleren.
We snappen dat niet iedereen aan het einde van zo’n ronde helemaal perfecte FAIR data kan hebben ..
.. maar we willen wel graag dat iedereen daarheen werkt.
Dus we hebben een paar dingen.
- Dus voorwaarts.
- Precies, we hebben een paar dingen die we graag willen zien.
Ten eerste: je kunt dus 10% van je budget aanvragen voor het verbeteren van je datakwaliteit.
Dus dit kun je ook doen, je kunt hier geld voor opzij zetten en reserveren.
En we geven een verplichte workshop in december 2023 ..
.. waar we meer toelichting kunnen geven over wat het nou precies is en wat we precies verwachten.
- Dat zal zijn tussen de projectideeën en de uitgewerkte aanvragen, ..
.. dus mensen die worden uitgenodigd om een uitgewerkte aanvraag te schrijven ..
.. kunnen deze workshop gebruiken om dit te leren en mee te nemen in hun aanvraag.
- Ja, super.
Bij de uitgewerkte aanvraag vragen we ook een paar extra dingen.
We willen graag dat mensen een zelfanalyse doen om te kijken hoever ze eigenlijk al zijn.
Op basis daarvan kunnen ze een plan ter verbetering schrijven over wat zij graag met hun register nog zouden willen verbeteren, ..
.. om meer FAIR te worden.
En het derde is dat we heel erg aanraden dat je in gesprek gaat met wetenschappelijke of beroepsverenigingen of andere collega’s ..
.. in hetzelfde onderzoekstuk om te kijken naar welke terminologie, welke variabelen ..
.. en welke eenheden gebruiken anderen nou en gebruik ik ook dezelfde termen.
Of zijn er bepaalde dingen die ik mis?
Misschien gebruik je wel dezelfde termen of dezelfde variabelen, maar noem je ze net anders.
En misschien kun je daar nog iets mee doen of daar iets in verbeteren.
Dus dat raden we aan bij de uitgewerkte aanvraag.
En helemaal, het derde punt daarvan is ook echt tijdens de looptijd van de ronde ..
.. dat we heel erg adviseren om daar naar te kijken en in de gaten te houden.
- Ik hoor dus dat ze vooral moeten samenwerken met hun veld.
En ik hoor ook dat iedereen hier op zijn eigen niveau kan gaan werken.
- Zeker, het is echt bedoeld voor verbetering.
We gaan niet selecteren op de registers die hier al super ver in zijn.
Er moet echt worden gekeken: hoe maak ik het beter.
En dat willen we stimuleren tijdens deze ronde.
Na de honorering willen we ook een paar dingen.
Ten eerste moet je je datamanagementplan aanleveren.
Dat is altijd zo.
Het is niet alleen in deze ronde zo, dat is standaard zo.
Verder stellen we verplicht dat in deze ronde dat het registeren bij afronding van het project ook een goede governance heeft ingericht.
En daarmee bedoelen we dus, er moet goed worden aangegeven hoe dat register bestuurd wordt, ..
.. wat de voorwaarden zijn tot deelname van het register, en wanneer de data van het register hergebruikt mag worden, ..
.. door wie, onder welke voorwaarden zou dat mogen.
Dat moet allemaal goed zijn vastgelegd.
- Ik wil nog even ingaan op de governance, dat is dus eigenlijk hoe het register wordt bestuurd ..
.. zodat je uiteindelijk zorgt dat de data compleet, van goede kwaliteit en FAIR, zo FAIR mogelijk zijn.
- Exact.
Een laatste puntje dat we graag zien aan het einde van deze ronde is dat de metadata van het register aan het einde van je project ..
.. in ieder geval vindbaar en vrij toegankelijk is voor iedereen en dan benadruk ik de metadata.
Dus alles boven de dikke zwarte streep.
Dit vinden we heel belangrijk zodat er echt stappen gezet gaan worden of dat je in ieder geval laat zien wat je in je register hebt.
En dit zal dus allemaal verder toegelicht worden, zoals jij net aangaf, ergens in december 2023.
- De oproeptekst staat momenteel al online op de website van ZonMw, dus dat is voor het inleveren van de projectideeën.
Degenen die worden uitgenodigd voor een uitgewerkte aanvraag, die zullen tussendoor nog meer informatie krijgen, ..
.. zodat ze heel gericht aan de slag kunnen met het opstellen van hun plannen.
Dank je wel.
Ik denk dat dit een hele mooie introductie is en ik hoop dat de mensen dit ter harte nemen bij het schrijven van hun aanvragen.
- Ik ook, dank je wel.