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Enregistrement W2117318927 · doi:10.1186/1471-2458-11-454

Physician privacy concerns when disclosing patient data for public health purposes during a pandemic influenza outbreak

2011· article· en· W2117318927 sur OpenAlexafffund
Khaled El Emam, Jay Mercer, Katherine Moreau, Inese Grava-Gubins, David L. Buckeridge, Elizabeth Jonker

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensMcGill UniversityCollege of Family Physicians of CanadaBruyèreUniversity of OttawaAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPublic healthMedicineContext (archaeology)PandemicPublic disclosurePublic health surveillanceFamily medicineInternet privacyPublic relationsEnvironmental healthNursingDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Privacy concerns by providers have been a barrier to disclosing patient information for public health purposes. This is the case even for mandated notifiable disease reporting. In the context of a pandemic it has been argued that the public good should supersede an individual's right to privacy. The precise nature of these provider privacy concerns, and whether they are diluted in the context of a pandemic are not known. Our objective was to understand the privacy barriers which could potentially influence family physicians' reporting of patient-level surveillance data to public health agencies during the Fall 2009 pandemic H1N1 influenza outbreak. METHODS: Thirty seven family doctors participated in a series of five focus groups between October 29-31 2009. They also completed a survey about the data they were willing to disclose to public health units. Descriptive statistics were used to summarize the amount of patient detail the participants were willing to disclose, factors that would facilitate data disclosure, and the consensus on those factors. The analysis of the qualitative data was based on grounded theory. RESULTS: The family doctors were reluctant to disclose patient data to public health units. This was due to concerns about the extent to which public health agencies are dependable to protect health information (trusting beliefs), and the possibility of loss due to disclosing health information (risk beliefs). We identified six specific actions that public health units can take which would affect these beliefs, and potentially increase the willingness to disclose patient information for public health purposes. CONCLUSIONS: The uncertainty surrounding a pandemic of a new strain of influenza has not changed the privacy concerns of physicians about disclosing patient data. It is important to address these concerns to ensure reliable reporting during future outbreaks.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,095 · 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

Citations56
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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