• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

通用数据元素库。

Common Data Elements Repository.

机构信息

School of Library and Information Management, Emporia State University, Kansas, USA.

出版信息

Med Ref Serv Q. 2024 Apr-Jun;43(2):182-190. doi: 10.1080/02763869.2024.2323896. Epub 2024 May 9.

DOI:10.1080/02763869.2024.2323896
PMID:38722607
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11095837/
Abstract

Created by the NIH in 2015, the Common Data Elements (CDE) Repository provides free online access to search and use Common Data Elements. This tool helps to ensure consistent data collection, saves time and resources, and ultimately improves the accuracy of and interoperability among datasets. The purpose of this column is to provide an overview of the database, discuss why it is important for researchers and relevant for health sciences librarians, and review the basic layout of the website, including sample searches that will demonstrate how it can be used.

摘要

由美国国立卫生研究院(NIH)于 2015 年创建的通用数据元素(CDE)知识库提供了免费的在线搜索和使用通用数据元素的途径。该工具有助于确保数据的一致性收集,节省时间和资源,并最终提高数据集的准确性和互操作性。本专栏的目的是概述该数据库,讨论它对研究人员的重要性以及对健康科学图书馆员的相关性,并回顾该网站的基本布局,包括示例搜索,以展示如何使用它。

相似文献

1
Common Data Elements Repository.通用数据元素库。
Med Ref Serv Q. 2024 Apr-Jun;43(2):182-190. doi: 10.1080/02763869.2024.2323896. Epub 2024 May 9.
2
Mapping of Alzheimer's disease related data elements and the NIH Common Data Elements.阿尔茨海默病相关数据元素与 NIH 通用数据元素的映射。
BMC Med Inform Decis Mak. 2024 Apr 19;24(Suppl 3):103. doi: 10.1186/s12911-024-02500-8.
3
Common Data Elements for Unruptured Intracranial Aneurysms and Subarachnoid Hemorrhage Clinical Research: A National Institute for Neurological Disorders and Stroke and National Library of Medicine Project.未破裂颅内动脉瘤和蛛网膜下腔出血临床研究的通用数据元素:美国国立神经病学与卒中研究院和美国国立医学图书馆项目。
Neurocrit Care. 2019 Jun;30(Suppl 1):4-19. doi: 10.1007/s12028-019-00723-6.
4
The NIH HEAL pain common data elements (CDE): a great start but a long way to the finish line.美国国立卫生研究院“健康公平促进与疼痛缓解”疼痛通用数据元素(CDE):一个良好的开端,但距离终点仍有很长的路要走。
Pain Med. 2025 Mar 1;26(3):146-155. doi: 10.1093/pm/pnae110.
5
Common Data Elements for Unruptured Intracranial Aneurysm and Subarachnoid Hemorrhage Clinical Research: Recommendations from the Working Group on Long-Term Therapies.未破裂颅内动脉瘤和蛛网膜下腔出血临床研究的常用数据元素:长期治疗工作组的建议。
Neurocrit Care. 2019 Jun;30(Suppl 1):79-86. doi: 10.1007/s12028-019-00727-2.
6
NINDS Common Data Elements for Congenital Muscular Dystrophy Clinical Research: A National Institute for Neurological Disorders and Stroke Project.美国国立神经病学与卒中研究院先天性肌营养不良症临床研究通用数据元素:一个美国国立神经病学与卒中研究院项目。
J Neuromuscul Dis. 2018;5(1):75-84. doi: 10.3233/JND-170248.
7
National Institute of Neurological Disorders and Stroke and Department of Defense Sport-Related Concussion Common Data Elements Version 1.0 Recommendations.美国国立神经病学与卒中研究院和国防部运动相关性脑震荡通用数据元素 1.0 版推荐意见。
J Neurotrauma. 2018 Dec 1;35(23):2776-2783. doi: 10.1089/neu.2018.5643. Epub 2018 Jul 23.
8
Common Data Elements and Databases Essential for the Study of Musculoskeletal Injuries in Military Personnel.常见的军事人员肌肉骨骼损伤研究所需的数据元素和数据库。
Mil Med. 2024 Aug 30;189(9-10):e2146-e2152. doi: 10.1093/milmed/usae241.
9
Common data elements for spinal cord injury clinical research: a National Institute for Neurological Disorders and Stroke project.脊髓损伤临床研究的通用数据元素:美国国立神经疾病与中风研究所项目
Spinal Cord. 2015 Apr;53(4):265-77. doi: 10.1038/sc.2014.246. Epub 2015 Feb 10.
10
Standardizing, harmonizing, and protecting data collection to broaden the impact of COVID-19 research: the rapid acceleration of diagnostics-underserved populations (RADx-UP) initiative.标准化、协调和保护数据收集,以扩大 COVID-19 研究的影响:诊断服务不足人群(RADx-UP)计划的快速加速。
J Am Med Inform Assoc. 2022 Aug 16;29(9):1480-1488. doi: 10.1093/jamia/ocac097.

引用本文的文献

1
CDEMapper: enhancing National Institutes of Health common data element use with large language models.CDEMapper:利用大语言模型增强美国国立卫生研究院通用数据元素的使用
J Am Med Inform Assoc. 2025 Jul 1;32(7):1130-1139. doi: 10.1093/jamia/ocaf064.
2
From Single-omics to Clinically Integrated Multi-omics: Towards Bio-Clinical AI.从单组学到临床整合多组学:迈向生物临床人工智能。
Am J Respir Crit Care Med. 2025 Mar 24;211(5):672-3. doi: 10.1164/rccm.202501-0231ED.