#Odesi takes long time to open code#
You share your Stata code by email and compare notes, only to realize that you both had different approaches, each with errors.Ī process called cchsflow was created to minimize the amount of time public health epidemiologists and others spend cleaning and transforming CCHS variables across multiple survey cycles. Also, some cycles calculate BMI only if height and weight are within specific ranges.Īfter spending hours on the task, you talk with a colleague in a neighbouring health unit. Furthermore, some cycles don’t calculate BMI for respondents under the age of 20 or over the age of 64 years. On reading the documentation, you notice that some cycles round the value to one decimal, whereas other cycles round to two digits. You examine the documentation and find the variable HWTAGBMI in the CCHS 2001 corresponds to body mass index, but that in other cycles, the variable name changes to HWTCGBMI, HWTDGBMI, HWTEGBMI, etc. Indeed, BMI is included in all CCHS cycles. BMI seems like a straightforward measure that is routinely collected worldwide (Statistics Canada 2001). You review the codebook for the Canadian Community Health Survey (CCHS) and note that BMI is collected. You are a public health epidemiologist who would like to report the change in body mass index (BMI) in your health unit over the past 15 years. En exécutant les pratiques de sciences ouvertes, cchsflow vise à minimiser le temps requis pour nettoyer et préparer les données pour les plusieurs utilisateurs du CCHS à travers le Canada.
#Odesi takes long time to open archive#
Le paquet cchsflow a été ajouté au Comprehensive R Archive Network (CRAN) et contient un appui pour plus de 160 variables de l’ESCC, générant un ensemble de données de plus d’un million de sondés. Le paquet a ensuite été ajouté comme un entrepôt de GitHub pour encourager la collaboration avec les autres chercheurs. Ces feuilles de calcul ont ensuite été utilisées pour recoder les variables dans chaque cycle de l’ESCC pour générer les ensembles de données harmonisés qui peuvent être combiner dans un ensemble de données constamment étiqueté pour l’analyse. Les feuilles de calcul ont été créées pour identifier des variables, leurs noms dans des cycles précédents, leurs structures de catégories et leurs noms de variables finales. Le paquet cchsflow R développé utilisait les données d’enquête de l’ESCC entre 2001 et 2014. Une approche de science ouverte était utilisée pour maintenir la transparence, la reproductibilité et la collaboration. Un paquet de programme appelé cchsflow a été développé pour transformer et harmoniser les variables CCHS aux formats cohérents à travers plusieurs cycles de sondage. Tant que l’enquête reste relativement cohérent, il y a des différences entre des cycles qui posent une challenge majeure pour analyser l’enquête au fil du temps.
L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) est l’une des plus grandes enquêtes transversales sur la santé de la population, avec plus de 130 000 sondés tous les deux ans et plus de 1,1 million de sondés depuis son début en 2001. By implementing open science practices, cchsflow aims to minimize the amount of time needed to clean and prepare data for the many CCHS users across Canada.
The cchsflow package has been added to the Comprehensive R Archive Network (CRAN) and contains support for over 160 CCHS variables, generating a combined data set of over 1 million respondents. The package was then added as a GitHub repository to encourage collaboration with other researchers. Following, survey cycles can be combined. These worksheets were then used to recode variables in each CCHS cycle into consistently named and labelled variables. Worksheets were created that identify variables, their names in previous cycles, their category structure, and their final variable names. The cchsflow R package uses CCHS survey data between 20. An open science approach was used to maintain transparency, reproducibility and collaboration. InterventionĪ program package called cchsflow was developed to transform and harmonize CCHS variables to consistent formats across multiple survey cycles. While the survey remains relatively consistent over the years, there are differences between cycles that pose a challenge to analyze the survey over time. The Canadian Community Health Survey (CCHS) is one of the world’s largest ongoing cross-sectional population health surveys, with over 130,000 respondents every two years or over 1.1 million respondents since its inception in 2001.
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