Improving the evaluation of worldwide biomedical research output
In het kader van ons onderzoek naar nieuwe toepassingen van big data in de zorg hebben wij een methode ontwikkeld om biomedisch onderzoek op ziekteniveau in kaart te brengen. Zo kunnen beleidsmakers en bestuurders historische onderzoeksprestaties nauwkeuriger evalueren en beter gefundeerde keuzes maken bij verdeling van onderzoeksgelden en inrichting van onderzoeksportfolio’s. De methode maakt het mogelijk om systematisch te onderzoeken welke instellingen over welke ziekten publiceren en onderzoeksprestaties als publicatievolume en –kwaliteit op ziekteniveau internationaal te vergelijken. Deze inzichten zijn nu ook te koppelen aan andere informatie die op ziekteniveau beschikbaar is, zoals ziektelast en zorgkosten.
In samenwerking met het Centre for Science and Technology Studies (CWTS) van de Universiteit Leiden ontwikkelden we een methode om biomedisch onderzoek te classificeren naar ziekten en te beoordelen op impact. Dit klinkt voor de hand liggend, maar was nog niet beschikbaar, omdat auteurs verschillende benamingen gebruiken voor dezelfde aandoening. Grote databases van biomedische publicaties, zoals Web of Science of Scopus, bevatten slechts een indeling naar vakgebieden, zoals ‘oncologie’ of ‘neurologie’. Bovendien was er nog geen goede manier om kwaliteit en publicatievolume te vergelijken tussen aandoeningen. Wij ontwikkelden een methode die rekening houdt met de grote verschillen in omvang en citaties tussen onderzoeksgebieden, zodat eerlijke vergelijking mogelijk wordt. We maakten daarbij gebruik van text mining technieken.
Met deze studie hopen wij bij te kunnen dragen aan het objectiveren van portfoliomanagement van instellingen en landen. Wij zijn benieuwd naar uw reacties, en discussiëren graag verder met geïnteresseerden.
Download hier de studie 'Improving the evaluation of worldwide biomedical research output'