Alternatives to project-specific consent for access to personal information for health research: Insights from a public dialogue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of consent for research use of health information is contentious. Most discussion has focused on when project-specific consent may be waived but, recently, a broader range of consent options has been entertained, including broad opt-in for multiple studies with restrictions and notification with opt-out. We sought to elicit public values in this matter and to work toward an agreement about a common approach to consent for use of personal information for health research through deliberative public dialogues. METHODS: We conducted seven day-long public dialogues, involving 98 participants across Canada. Immediately before and after each dialogue, participants completed a fixed-response questionnaire rating individuals' support for 3 approaches to consent in the abstract and their consent choices for 5 health research scenarios using personal information. They also rated how confident different safeguards made them feel that their information was being used responsibly. RESULTS: Broad opt-in consent for use of personal information garnered the greatest support in the abstract. When presented with specific research scenarios, no one approach to consent predominated. When profit was introduced into the scenarios, consent choices shifted toward greater control over use. Despite lively and constructive dialogues, and considerable shifting in opinion at the individual level, at the end of the day, there was no substantive aggregate movement in opinion. Personal controls were among the most commonly cited approaches to improving people's confidence in the responsible use of their information for research. CONCLUSION: Because no one approach to consent satisfied even a simple majority of dialogue participants and the importance placed on personal controls, a mechanism should be developed for documenting consent choice for different types of research, including ways for individuals to check who has accessed their medical record for purposes other than clinical care. This could be done, for example, through a web-based patient portal to their electronic health record. Researchers and policy makers should continue to engage the public to promote greater public understanding of the research process and to look for feasible alternatives to existing approaches to project-specific consent for observational research.
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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 | 0,296 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,090 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».