Alternatives to Project-specific Consent for Access to Personal Information for Health Research: What Is the Opinion of the Canadian Public?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to determine public opinion on alternatives to project-specific consent for use of their personal information for health research. DESIGN: The authors conducted a fixed-response random-digit dialed telephone survey of 1,230 adults across Canada. MEASUREMENTS: We measured attitudes toward privacy and health research; trust in different institutions to keep information confidential; and consent choice for research use of one's own health information involving medical record review, automated abstraction of information from the electronic medical record, and linking education or income with health data. RESULTS: Support was strong for both health research and privacy protection. Studying communicable diseases and quality of health care had greatest support (85% to 89%). Trust was highest for data institutes, university researchers, hospitals, and disease foundations (78% to 80%). Four percent of respondents thought information from their paper medical record should not be used at all for research, 32% thought permission should be obtained for each use, 29% supported broad consent, 24% supported notification and opt out, and 11% felt no need for notification or consent. Opinions were more polarized for automated abstraction of data from the electronic medical record. Respondents were more willing to link education with health data than income. CONCLUSIONS: Most of the public supported alternatives to study-specific consent, but few supported use without any notification or consent. Consent choices for research use of one's health information should be documented in the medical record. The challenge remains how best to elicit those choices and ensure that they are up-to-date.
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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 | 0,090 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».