Lancering FAIR Metrolijn website: fairmetroline.org

Met gepaste trots introduceren we de nieuwe website van de FAIR Metroline: https://fairmetroline.org. De ontwikkeling van nieuwe Metroline-pagina’s vindt voorlopig nog plaats in de interne Health-RI Confluence omgeving, maar we zullen de content geleidelijk migreren naar de website. Via deze website bieden wij nog meer handvatten en begeleiding om het FAIR maken van je data te vergemakkelijken.

Daarnaast zijn de volgende stappen van de FAIR Metroline onlangs gepubliceerd: 

• Analyse data semantics – In deze stap is het doel om meer inzicht te krijgen in de bestaande data, of de data die je wilt verzamelen. Het helder definiëren van de betekenis (semantiek) van de data is een belangrijke stap voor het opstellen van het semantisch model, evenals voor het verzamelen van data via bijvoorbeeld elektronische case report forms (eCRFs).
• Design solution plan – In deze stap worden de uitkomsten van de pre-FAIR assessment vertaald naar een concreet en uitvoerbaar plan van aanpak. Dit betekent: de juiste hulpmiddelen selecteren, heldere verantwoordelijkheden toewijzen en zorgen voor een eenvoudig en doeltreffend proces, zodat de data daadwerkelijk FAIR kunnen worden.
• Obtain informed consent – Om hergebruik van je data en materialen in de toekomst mogelijk te maken, is het belangrijk dat zowel het proefpersoneninformatieblaad (PIF) als het toestemmingsformulier (informed consent) expliciet ingaan op hergebruik. Deze stap in de Metroline biedt handvatten en hulpmiddelen voor het opstellen van een goed voorbereide PIF en ICF. 

Wij danken onze schrijvers en reviewers voor hun blijvende inzet en bijdrage. 

Daarnaast zijn volgende stappen gereed voor externe review op de Confluence omgeving: 

• Register structural metadata – In deze stap leer je hoe je de structurele metadata van je bron kunt delen: een uitleg van wat elk onderdeel van je data betekent en hoe het is georganiseerd. Het publiceren van deze metadata helpt anderen om je data beter te begrijpen, te vinden en te hergebruiken. Ook leer je hoe je metadata machine-leesbaar kunt maken ter ondersteuning van specifieke FAIR-doelstellingen.
• Apply (meta)data model – Beschouw je data als een boek in een bibliotheek. Een metadatamodel is dan de cataloguskaart die vertelt waar het boek over gaat en wie het heeft geschreven. Een datamodel is als de inhoudsopgave van het boek – het helpt mensen en machines te begrijpen wat erin staat en hoe het gelezen moet worden. Samen maken ze je data beter vindbaar, begrijpelijk en herbruikbaar.
• Apply common data elements – Common Data Elements (CDEs) zijn gestandaardiseerde variabelen en metingen, gekoppeld aan vastgelegde regels voor hoe waarden moeten worden geregistreerd. Ze bevorderen consistentie en hergebruik bij dataverzameling in verschillende contexten, en maken integratie en vergelijking mogelijk. Deze stap helpt je relevante CDEs te vinden en geeft advies over wat te doen als er geen geschikte CDE beschikbaar is.
• Assess FAIRness – Nu je je data FAIR hebt gemaakt, is het tijd om te beoordelen in hoeverre je data daadwerkelijk Findable, Accessible, Interoperable en Reusable is. Gebruik tools en methoden om je FAIRness te evalueren en pas indien nodig zaken aan om ervoor te zorgen dat je data ook op lange termijn FAIR blijft. 

Help ons pagina’s te ontwikkelen die voor jou werken – stuur je feedback vóór 21 juli 2025. 

Feedback kan worden ingediend via een Word-document, het Quick Feedback Formulier of door deel te nemen aan de Reviewing Group. Leden van deze groep worden vermeld op onze Contributors-pagina. Meer informatie vind je op de pagina How to Contribute. 

Voor vragen of als je je wilt aanmelden voor de Reviewing Group, neem contact op met Sander (sander.deridder@health-ri.nl) of Mijke (mijke.jetten@health-ri.nl ). 

Wij zijn dankbaar voor je steun bij het verder ontwikkelen van de FAIR Metroline tot een hoogwaardige en bruikbare bron.