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Enregistrement W2071885147 · doi:10.2196/medinform.3238

The Role of Health Care Experience and Consumer Information Efficacy in Shaping Privacy and Security Perceptions of Medical Records: National Consumer Survey Results

2015· article· en· W2071885147 sur OpenAlexvenueno aff
Vaishali Patel, Ellen Beckjord, Richard P. Moser, Penelope Hughes, Bradford W. Hesse

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical recordHealth careInternet privacyInformation privacyProtected health informationBusinessPsychologyFamily medicineMedicinePublic healthHealth policyNursingHRHISComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Providers' adoption of electronic health records (EHRs) is increasing and consumers have expressed concerns about the potential effects of EHRs on privacy and security. Yet, we lack a comprehensive understanding regarding factors that affect individuals' perceptions regarding the privacy and security of their medical information. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe national perceptions regarding the privacy and security of medical records and identify a comprehensive set of factors associated with these perceptions. METHODS: Using a nationally representative 2011-2012 survey, we reported on adults' perceptions regarding privacy and security of medical records and sharing of health information between providers, and whether adults withheld information from a health care provider due to privacy or security concerns. We used multivariable models to examine the association between these outcomes and sociodemographic characteristics, health and health care experience, information efficacy, and technology-related variables. RESULTS: Approximately one-quarter of American adults (weighted n=235,217,323; unweighted n=3959) indicated they were very confident (n=989) and approximately half indicated they were somewhat confident (n=1597) in the privacy of their medical records; we found similar results regarding adults' confidence in the security of medical records (very confident: n=828; somewhat confident: n=1742). In all, 12.33% (520/3904) withheld information from a health care provider and 59.06% (2100/3459) expressed concerns about the security of both faxed and electronic health information. Adjusting for other characteristics, adults who reported higher quality of care had significantly greater confidence in the privacy and security of their medical records and were less likely to withhold information from their health care provider due to privacy or security concerns. Adults with higher information efficacy had significantly greater confidence in the privacy and security of medical records and less concern about sharing of health information by both fax and electronic means. Individuals' perceptions of whether their providers use an EHR was not associated with any privacy or security outcomes. CONCLUSIONS: Although most adults are confident in the privacy and security of their medical records, many express concerns regarding sharing of information between providers; a minority report withholding information from their providers due to privacy and security concerns. Whether individuals thought their provider was using an EHR was not associated with negative privacy/security perceptions or withholding, suggesting the transition to EHRs is not associated with negative perceptions regarding the privacy and security of medical information. However, monitoring to see how this evolves will be important. Given that positive health care experiences and higher information efficacy were associated with more favorable perceptions of privacy and security, efforts should continue to encourage providers to secure medical records, provide patients with a "meaningful choice" in how their data are shared, and enable individuals to access information they need to manage their care.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,307 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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