Consent for use of personal information for health research: Do people with potentially stigmatizing health conditions and the general public differ in their opinions?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stigma refers to a distinguishing personal trait that is perceived as or actually is physically, socially, or psychologically disadvantageous. Little is known about the opinion of those who have more or less stigmatizing health conditions regarding the need for consent for use of their personal information for health research. METHODS: We surveyed the opinions of people 18 years and older with seven health conditions. Participants were drawn from: physicians' offices and clinics in southern Ontario; and from a cross-Canada marketing panel of individuals with the target health conditions. For each of five research scenarios presented, respondents chose one of five consent choices: (1) no need for me to know; (2) notice with opt-out; (3) broad opt-in; (4) project-specific permission; and (5) this information should not be used. Consent choices were regressed onto: demographics; health condition; and attitude measures of privacy, disclosure concern, and the benefits of health research. We conducted focus groups to discuss possible reasons for observed consent choices. RESULTS: We observed substantial variation in the control that people wish to have over use of their personal information for research. However, consent choice profiles were similar across health conditions, possibly due to sampling bias. Research involving profit or requiring linkage of health information with income, education, or occupation were associated with more restrictive consent choices. People were more willing to link their health information with biological samples than with information about their income, occupation, or education. CONCLUSIONS: The heterogeneity in consent choices suggests individuals should be offered some choice in use of their information for different types of health research, even if limited to selectively opting-out. Some of the implementation challenges could be designed into the interoperable electronic health record. However, many questions remain, including how best to capture the opinions of those who are more privacy sensitive.
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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 | 0,044 | 0,125 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».