Addressing Public Health informatics patient privacy concerns
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to review stakeholder perspectives and provide a framework for improving governance in health data stewardship. Patients may wish to view their own lab results or clinical records, but others (notably academics, journalists and lawyers) tend to want scores of patient records in their search for patterns or trends. Public Health informatics capabilities are growing in scope and speed as clinical information systems, health information exchange networks and other potential database linkages enable more access to healthcare data. This change facilitates novel service improvements, but also raises new personal privacy protection issues. Design/methodology/approach – This paper summarizes a panel session discussion from the 2015 Information Technology and Communication in Health biennial international conference. The perspectives of health service research, journalism, Public Health informatics and privacy protection were represented. Findings – In North America, an expectation of personal privacy exists as a quasi-constitutional right. Individuals should be allowed to control the amount of information shared about them, and in particular the public expects that details of their personal healthcare data are protected. This is supported by laws, regulations and administrative structures; however, there are fundamental differences between the approaches taken in Canada and in the USA. In both countries, population and Public Health has wide powers to collect data and share it appropriately in order to accomplish a social good. A recent report issued by the British Columbia Information and Privacy Commissioner, and a recent story issued by the Bloomberg News service, highlight ways in which laws and regulations have not kept pace with advances in technology. Changes are needed to enable population and Public Health agencies to protect confidential personal information while still being able to comply with legitimate requests for data by researchers, policy makers and the public at large. Originality/value – Similarities and differences in approach, gaps, current issues and recommendations of several countries were revealed in a conference session. Those concepts and the likelihood of ensuing legislative changes directly impact healthcare organizations’ patients and leadership.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».