FAIR原則に基づく歯科研究データの利用可能性と品質

Dental Research Data Availability and Quality According to the FAIR Principles.

抄録

FAIR原則によると、科学研究によって得られたデータは、例えば機械学習アルゴリズムで使用するために、検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能であるべきであるとされています。しかし、FAIR原則に則って評価された歯科医学研究データの量や質については、現在までのところ、推定されていない。そこで，歯科医学研究におけるオープンデータの利用可能性を調査し，共有されている歯科医学研究データの FAIR 原則への適合性（FAIRness）を評価することを目的とした．2016年から2021年にPubMed索引のある歯科学術誌にオープンアクセスとして掲載された論文のうち、利用可能なものをすべてEurope PubMed Centralからダウンロードした。さらに、Europe PubMed Centralを通じてオープンアクセスされていない歯科論文500件を無作為に抽出した。論文におけるデータ共有と、共有データのFAIR原則への準拠をプログラム的に評価した。その結果，調査対象論文7,509編のうち，112編（1.5％）がデータを共有していることがわかった。FAIR指標への準拠度は平均（SD）32.6％（31.9％）であった。各メトリクスの平均値は，検索性：7点中3.4点（2.7点），アクセス性：3点中1点（1.0点），相互運用性：4点中1点（1.2点），再利用性：10点中2点（2.6点）となっている．データ共有や共有データの質については，長年にわたって大きな変化は見られなかった．その結果，歯科研究者はほとんどデータを共有しておらず，共有されていてもFAIRの質は最適とはいえないことがわかった．機械学習アルゴリズムが理解できるのは、利用可能な歯科研究データの1%である。これらのことは，歯科医学研究の再現性を損ない，機械学習アルゴリズムやアプリケーションから得られる知識を得ることを妨げている．

According to the FAIR principles, data produced by scientific research should be findable, accessible, interoperable, and reusable-for instance, to be used in machine learning algorithms. However, to date, there is no estimate of the quantity or quality of dental research data evaluated via the FAIR principles. We aimed to determine the availability of open data in dental research and to assess compliance with the FAIR principles (or FAIRness) of shared dental research data. We downloaded all available articles published in PubMed-indexed dental journals from 2016 to 2021 as open access from Europe PubMed Central. In addition, we took a random sample of 500 dental articles that were not open access through Europe PubMed Central. We assessed data sharing in the articles and compliance of shared data to the FAIR principles programmatically. Results showed that of 7,509 investigated articles, 112 (1.5%) shared data. The average (SD) level of compliance with the FAIR metrics was 32.6% (31.9%). The average for each metric was as follows: findability, 3.4 (2.7) of 7; accessibility, 1.0 (1.0) of 3; interoperability, 1.1 (1.2) of 4; and reusability, 2.4 (2.6) of 10. No considerable changes in data sharing or quality of shared data occurred over the years. Our findings indicated that dental researchers rarely shared data, and when they did share, the FAIR quality was suboptimal. Machine learning algorithms could understand 1% of available dental research data. These undermine the reproducibility of dental research and hinder gaining the knowledge that can be gleaned from machine learning algorithms and applications.