Projektdatabaser på Forskermaskinen

Relaterede dokumenter
Databehandling pa Forskermaskinen

Databehandling pa Forskermaskinen

Guide til registerforskning

Guide til registerforskning

FORSKERSERVICE Sikkerhed på Forskermaskinen

Retningslinjer for ansøgning om adgang til lægemiddeldata hos Danmarks Statistik og Sundhedsdatastyrelsen

Vejledning til at ansøge om autorisation til Forskermaskinen

Adgang til registerdata hos Sundhedsdatastyrelsens

Vejledning i adgang til registerdata hos Sundhedsdatastyrelsens Forskerservice

Adgang til registerdata hos Sundhedsdatastyrelsens

Arbejde på forskerserverne

OPENs retningslinjer for hjemsendelse af analyseresultater fra Sundhedsdatastyrelsens forskermaskine & Danmarks Statistiks forskerordning

DST SIKKERHED OG ANVENDELSE

Dokumentation af sikkerhed i forbindelse med databehandling

Vejledning og ansøgningsskema vedr. forskningsadgang til data fra HNPCC-registret

Sundheds- og Ældreudvalget SUU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 562 Offentligt

Vejledning om videregivelse. af personoplysninger til brug for forskning og statistik

Arbejde på forskerserverne

Adgang til data under Forskerordningen i praksis

Centrale registre relateret til Sundhed i Danmarks Statistik. Jørn K. Petersen Forskningsservice

Vejledning. Tværinstitutionelt samarbejde mellem regioner og universiteter vedrørende sundhedsdata. September 2018

FORSKERSERVICE PÅ STATENS SERUM INSTITUT. Marianne Gjerstorff

REGISTRE OG SUNDHEDSDATA I DANMARK DATA TILBAGE TIL SUNDHEDSVÆSNET OG DATA TIL GAVN FOR PATIENTEN POUL ERIK HANSEN

HFK s Understøttelsesfond under Textilhandlerforeningen for København Ansøgningsblanket

DST SIKKERHED OG ANVENDELSE

VEJLEDNING TIL FILR. University College Lillebælt. UCL benytter Filr, når der er behov for, på sikker vis, at dele digitale data internt og eksternt.

Guide til datamigrering for administrationen. Intra lukker Hvad skal skolen gøre?

Indholdsfortegnelse. Opdateringer af registre i Forskningsservice FRA FORSKNINGSSERVICE

Gem dine dokumenter i BON s Content Management System (CMS)

Vejledning i udtræk fra Sundhedsstyrelsens registre

DugaBase Brugermanual til rapportdannelse

Sådan afleverer du forskningsdata til arkivering

Datatilsynet har besluttet at undersøge sagen af egen drift.

Introduktion til Forskningsservice i Danmarks Statistik

Databehandleraftale Bilag 8 til Contract regarding procurement of LMS INDHOLD

Udvidet forskeradgang til projektdatabaser under Danmarks Statistiks forskerordninger.

3. Generelt a) Databehandlerens behandling af data sker alene efter dokumenteret instruks fra den dataansvarlige og alene til det aftalte formål.

Kombination af surveys og registre: Muligheder og begrænsninger. Charlotte Nielsen Forskningsservice

Vejledning til udfyldelse af ansøgningsskema vedrørende Kvalitetsudviklings- og forskningsprojekter

Vejledning til udfyldelse af ansøgningsskema vedrørende den fællesregionale pulje til forskning i forebyggelse

Redegørelse om fejlaflevering af anbefalet brev indeholdende personoplysninger.

Vejledning til udfyldelse af ansøgningsskema vedrørende Kvalitetsudviklings og forskningsprojekter (Regioner)

Vejledning til udfyldelse af ansøgningsskema vedrørende Kvalitetsudviklings- og forskningsprojekter (Regioner)

Adgang til de danske sundhedsregistre i regi af Statens Seruminstitut

Guide til datamigrering - Intra lukker Hvad skal jeg gøre? Pædagogiske personale i skolen

HOFTEALLOPLASTIK - DATAUDTRÆK OG IMPORT TIL EXCEL

DANSK SKOLEDATA APS. Tlf DSA-Ventelisten

Anmeldelse af behandling af data

Formalia - tilladelser, hvor og hvordan. Rikke Guldberg Ulrik Schiøler Kesmodel Øjvind Lidegaard

Vi opfordrer dig til, at du alene angiver personoplysninger, der er relevante for ansøgningen.

Introduktion til Danmarks Statistiks Forskningsservice med fokus på datasikkerhed. Leif Jensen Forskningsservice

BILAG 5 DATABEHANDLERAFTALE

Ny persondataforordning

Fra jura til praksis

Generel Databehandleraftale for administrationer under Naver Ejendomsadministration ApS

Oplysningerne opbevares hos den dataansvarlige og/eller Oplysningerne opbevares hos databehandler

Oplysningerne opbevares hos den dataansvarlige og/eller Oplysningerne opbevares hos databehandler

Retningslinjer for videregivelse af personoplysninger fra de støttede, landsdækkende kliniske kvalitetsdatabaser (forskningsadgang)

Samspillet mellem databaser og kort styres af GeoCAD programmet GeoDB.

Anmeldelsesskema for Videnskabelige og statistiske undersøgelser på SDU.

RETNINGSLINJERNE FOR PERSONFØLSOMME

7. Oktober Datatilsynet og forskningsregistrering

Kursus i registerforskning

Oplysningerne opbevares hos den dataansvarlige og/eller Oplysningerne opbevares hos databehandler

Retningslinjer for forskningsadgang til data fra de støttede, landsdækkende kliniske kvalitetsdatabaser

Transkript:

20. december 2017 DAFO - Forskerservice Projektdatabaser på Forskermaskinen Projektdatabaser Autoriserede institutioner kan ansøge om at få oprettet en projektdatabase på Forskermaskinen, hvis de har behov for dette. Det giver mulighed for en bredere adgang til grunddatadata, hvor brugeren (omtales herefter som datamanager) har mulighed for selv eksplorativt at definere nye projekter. Projektdatabasen skal alene anvendes til at definere datagrundlaget til specifikke projekter. Der må således ikke gennemføres forskning direkte på projektdatabasen. Ligeledes må adgangen til projektdatabasen ikke anvendes til projekter eller opgaver, der ikke relaterer sig direkte til Forskermaskinen, dvs. projekter og opgaver, hvor databehandlingen i projektdatabasen ikke sker med henblik på oprettelse af et projekt på Forskermaskinen. Ansøgning For at oprette en projektdatabase, skal der udfyldes en ansøgning via Forskerservice ansøgningsskema med den relevante dokumentation. Denne dokumentation skal godtgøre ansøgers behov for en projektdatabase. Der skal foreligge en projektbeskrivelse, som beskriver typen af projekter som ansøger allerede har gennemført med udgangspunkt i registerdata, samt en beskrivelse af typen af projekter som ansøger planlægger at gennemføre med udgangspunkt i projektdatabasen. Denne projektbeskrivelse skal begrunde bredden af registre, population og perioder, der ønskes tilgængelige på projektdatabasen. Der skal foreligge en udtræksbeskrivelse, som beskriver de registre og variable, der skal indgå i projektdatabasen. Ved afgørelse omkring oprettelse af projektdatabasen skal Forskerservice kunne se en klar sammenhæng mellem typer af projekter, der skal gennemføres, og de registre og populationer der ansøges om på projektdatabasen. Adgang til projektdatabasen Der skal oprettes datamanagere til projektdatabasen (max 3). De vil få tildelt brugeradgang til projektmappen og dataadgang til views. 1 / 5

Datamanagere får ikke automatisk adgang til underprojektet til projektdatabasen. Dette skal der ansøges om på hvert underprojekt. Eksterne data i tilknytning til projektdatabasen Der kan uploades egne data til projektdatabasen på samme vilkår som ved tilknytning af eksterne data til et hvert andet projekt på Forskermaskinen. Tilladelse fra Datatilsynet og databehandleraftaler Ansøger skal foretage anmeldelse til Datatilsynet af projektdatabasen og de enkelte projekter med tilknytning til projektdatabasen. Af anmeldelsen skal det fremgå, at projektansvarlige er dataansvarlig og Forskerservice er databehandler. Yderligere skal der ved inklusion af eksterne data indgås en databehandleraftale mellem den dataansvarlige og databehandleren (Forskerservice). Projekter under projektdatabasen For hvert projekt under projektdatabasen skal der ansøges på samme vis som til almindelige projekter på Forskermaskinen. Ansøgning om projekter under projektdatabasen får efterfølgende et selvstændigt FSEID. Idet der lægges vægt på, at projektdatabasen ikke er til direkte forskningsbrug, skal der foreligge en aftale mellem ansøger og Forskerservice omkring hvilke data, der flyttes over i konkrete underprojekter. Datamanagerne på projektdatabasen forestår selv udtræk af data til projekter i henhold til den indgåede aftale. Undtaget her fra er data fra Lægemiddelstatistikregisteret. Her danner Forskerservice særskilte views til projektet. Datamanagere danner og tilrettelægger datasæt i en mappe på projektdatabasen. Herefter skal datamanager give besked til Forskerservice, der foretager kontrol af data og programmer, således at det kan sikres, at der er overensstemmelse mellem den aftalte dataspecifikation og udtrækket, der skal overflyttes. Efter kontrollen er foretaget, flytter Forskerservice data til det konkrete projekt. Datamanagere må ikke flytte data til underprojekter selv om de har adgang til dette. Dette gælder også ved eventuelle opdateringer af registerdata. Her skal Forskerservice også godkende overførslen og flytte data. For at det er muligt for Forskerservice at foretage kontrol af, hvilke data som er overført til underprojekter, skal datamanagere overholde en fast fil- og mappestruktur, som beskrevet nedenunder. Der ud over skal programmer til udtræk af data skrives med SAS, og output skal være SAS-datasæt. 2 / 5

Adgang til projekter under projektdatabasen Brugere tildeles brugeradgang til underprojekter som et hvert andet projekt på Forskermaskinen. Datamanagere kan tildeles adgang på samme vis som øvrige brugere, hvis de har behov for dette. Mappestruktur Projektdatabasen I input-mappen placerer Forskerservice eventuelle eksterne data, som anvendes til at danne population til underprojektet. F:\Projekter\PDB0000xxxx\FSEID0000xxx1\InputData F:\Projekter\PDB0000xxxx\FSEID0000xxx2\InputData I output-mappen placerer datamanageren de data, der skal flyttes til underprojektet samt programmer som har dannet udtrækket. F:\Projekter\PDB0000xxxx\FSEID0000xxx1\OutputData F:\Projekter\PDB0000xxxx\FSEID0000xxx2\OutputData Datamanagers på projektdatabasen opretter selv disse underfoldere. Forskerservice tager kopi af data og sletter ikke data efter flytning. Datamanageres står for evt. oprydning i mappen. Underprojekter For hvert underprojekt danner Forskerservice projektmappen og tildeler rettigheder til de brugere som skal have adgang hertil. Når data er godkendt til projektet kopierer Forskerservice data til projektmappen for underprojektet og skrivebeskytter dem. F:\Projekter\FSEID0000xxx1\InputData 3 / 5

Begrebsliste Bruger: En bruger er en databehandler på et projekt. Brugernavnet består af 9 tegn fskxxxyyy. Brugeren oprettes i SEB-systemet og som Windows-bruger på Forskermaskinen. Brugeradgang: En bruger tildeles adgang til projektmappe og brugermappe på applikationsserverne og dataadgang til views på Forskerdatabasen. Dataadgang: Er en tildelt adgang til alle views på projektet. For underprojekter er det adgangen til at læse overført data fra projektdatabasen. Datamanager: En bruger med rettigheder til at arbejde på en projektdatabase. Datamanager foretager dataudtræk fra projektdatabasen. Dataspecifikation: En beskrivelse af hvilke registre, tabeller og variable der gives adgang til på projektet samt serverplacering, allokeret pladsforbrug og hvilke bruger- og dataadgange, der skal tildeles. Forskermaskinen: Det miljø, hvor man som bruger får adgang til Forskerdatabasen, som indeholder grundregistre og applikationsservere med SAS og Stata som analysesoftware. Grundregistre: De rå registerdata overført fra Sundhedsdatastyrelsens datavarehus. De omfatter en række sundhedsregistre samt CPR- og sessionsregister. Projekt: En ansøgning behandlet af Forskerservice, hvor der findes en godkendt dataspecifikation. Hvert projekt har et unikt ProjektID som er 13 karakterer langt, hvoraf de første fem karakterer består af FSEID og herefter følger projektnummeret med foranstillede nuller f.eks. FSEID00000421. Projektdatabase: En overordnet projektansøgning med et selvstændigt FSEID, der oprettes som et projekt hvor en forskergruppe ved 1-3 datamanagere har adgang til en bredere dataudsnit, der kan danne udgangspunkt for udtræk til konkrete projekter. Der kan ikke gennemføres forskning direkte på data i projektdatabasen, disse skal flyttes til konkrete projekter. 4 / 5

View: Er en virtuel tabel, som giver brugeren mulighed for at læse opdateret data fra en grunddatatabel på Forskermaskinen. Forskerservice danner views til alle projektdatabaser, der afgrænser hvilke variable og hvilke rækker, som kan læses fra tabellen på det enkelte projekt. Forskellen på et view og en tabel er, at et view indeholder en definition af en tabel, og at indholdet først dannes, når der laves en forespørgsel mod viewet. Views har den fordel, at data i viewet automatisk bliver opdateret, når grundregistrene opdateres. Samtidig så undgår man at have mange kopier af de samme data i databasen (redundans), hvilket ville kræve en meget større kapacitet. 5 / 5