DataSHIELD : résoudre un conflit dans les biosciences contemporaines - effectuer une analyse groupée de données à niveau individuel sans partager les données

Alors que l'étude de l'architecture étiologique des maladies chroniques progresse pour englober des voies causales plus complexes - par exemple, pour inclure les effets conjoints des gènes, du mode de vie et de l'environnement - les exigences en matière de taille d'échantillon augmenteront encore et l'analyse de données individuelles groupées deviendra de plus en plus importante. Un objectif de cet article conceptuel est d'encourager d'autres à relever les défis et opportunités que présente DataSHIELD, et d'explorer des extensions potentielles, par exemple pour son utilisation lorsque différentes sources de données détiennent des données différentes sur les mêmes individus.