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Enregistrement W1999746509 · doi:10.1080/10903120701348123

Impact of the Privacy Rule on the Study of Out-of-Hospital Pediatric Cardiac Arrest

2007· article· en· W1999746509 sur OpenAlexaff
Marilyn C. Morris, C. Crawford Mechem, Robert A. Berg, Bentley J. Bobrow, Starla Burns, Lani Clark, Valerie J. De Maio, Monique Kusick, Neal J. Richmond, Ian G. Stiell, Vinay Nadkarni

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésMedicineObservational studyData collectionMedical emergencyHealth Insurance Portability and Accountability ActEmergency medical servicesMedical recordCardiopulmonary resuscitationEmergency medicineComputer securityConfidentialityResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Privacy Rule, a follow-up to the Health Insurance Portability and Accountability Act, limits distribution of protected health information. Compliance with the Privacy Rule is particularly challenging for prehospital research, because investigators often seek data from multiple emergency medical services (EMS) and receiving hospitals. OBJECTIVE: To describe the impact of the Privacy Rule on prehospital research and to present strategies to optimize data collection in compliance with the Privacy Rule. Methods. The CanAm Pediatric Cardiopulmonary Arrest Study Group has previously conducted a multicentered observational study involving children with out-of-hospital cardiac arrest. In the current study, we used a survey to assess site-specific methods of compliance with the Privacy Rule and the extent to which such strategies were successful. RESULTS: The previously conducted observational study included collection of data from a total of 66 EMS agencies (range of 1-37 per site). Data collection from EMS providers was complicated by the lack of a systematic approval mechanism for the research use of EMS records and by incomplete resuscitation records. Agencies approached for approval to release EMS data for study purposes included Department of Health Institutional Review Boards, Fire Commissioners, and Commissioners of Health. The observational study included collection of data from a total of 164 receiving hospitals (range of 1-63 per site). Data collection from receiving hospitals was complicated by the varying requirements of receiving hospitals for the release of patient survival data. CONCLUSIONS: Obtaining complete EMS and hospital data is challenging but is vital to the conduct of prehospital research. Obtaining approval from city or state level IRBs or Privacy Boards may help optimize data collection. Uniformity of methods to adhere to regulatory requirements would ease the conduct of prehospital research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,314
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,480
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3140,480
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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