Camouflaged sampling and contacting of people from administrative databases: reaching target patients without knowing who they are
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methods are needed for using confidential data to select and reach patients without compromising their health privacy. METHODS: (a) SAMPLING: we created (1) an anonymous list of encrypted personal health numbers (EPHNs) of target patients (e.g., users of the medications of interest) and (2) an anonymous list of EPHNs of people randomly sampled from the general population of non-users. The two lists were merged and randomly ordered to make a camouflaged list. People on the second list were called camouflagers. Then EPHNs were matched to names and contact information, and the EPHNs were removed from the contact list. (b) Contacting: when we contacted patients by mail or telephone, we told them their names were selected from one of two lists, and their health status was unknown to us. We invited respondents to answer (1) a short survey for the general population or (2) a longer survey concerning the target condition. RESULTS: In five studies, the percentage of camouflagers--equal to one minus the positive predictive value of the camouflaged list--has varied from 10 to over 50%. This depended on the psychosocial sensitivity of the target medications or health conditions, the natural camouflaging by the population's heterogeneity or inaccuracy of the data on the target characteristic, the degree of stratification of the sample, and the cost of contacting. CONCLUSION: Camouflaging enables administrative data to be used for contacting target patients in selected populations while adhering to current data privacy laws and ethics principles.
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 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 | 0,127 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».