Joint replacement recipients' views about health information privacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers are concerned about the possibility of restricted access to data as a result of specific consent requirements in privacy legislation, potentially resulting in smaller samples and a lack of representativeness which could bias results. In addition, there is uncertainty about what influences individuals to give consent for the use of their personal health information. OBJECTIVE: To measure joint replacement recipients' health information privacy views and to assess potential predictors of these views. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING AND PARTICIPANTS: Potential joint replacement recipients from two teaching hospitals in London, Ontario, Canada. MAIN VARIABLES: Age, gender, education, employment status, anticipated joint replacement, and expectations for surgery. MAIN OUTCOME MEASURES: Privacy concerns as measured by the Concern Scale. RESULTS: The response rate was 182/253 or 72%. The mean Concern score was 143.9/235.0 for the total sample (range = 82-216). Women had higher levels of privacy concerns than men on slightly over half of the individual questionnaire items. In women, surgical joint, age and employment explained 15% of the variance in concerns about personal health information privacy (P = 0.001). The model explained 6% of the variance in concerns in men (P = 0.138) and was not statistically significant. DISCUSSION AND CONCLUSION: This study indicates that demographic characteristics and health-care experiences play a role in the variability of health information privacy concerns. A greater understanding of patients' privacy views about health information could lead to a greater harmonization among privacy rules, research and data access, and the preferences of health-care consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».