Evaluating Predictors of Geographic Area Population Size Cut-offs to Manage Re-identification Risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In public health and health services research, the inclusion of geographic information in data sets is critical. Because of concerns over the re-identification of patients, data from small geographic areas are either suppressed or the geographic areas are aggregated into larger ones. Our objective is to estimate the population size cut-off at which a geographic area is sufficiently large so that no data suppression or further aggregation is necessary. DESIGN: The 2001 Canadian census data were used to conduct a simulation to model the relationship between geographic area population size and uniqueness for some common demographic variables. Cut-offs were computed for geographic area population size, and prediction models were developed to estimate the appropriate cut-offs. MEASUREMENTS: Re-identification risk was measured using uniqueness. Geographic area population size cut-offs were estimated using the maximum number of possible values in the data set and a traditional entropy measure. RESULTS: The model that predicted population cut-offs using the maximum number of possible values in the data set had R2 values around 0.9, and relative error of prediction less than 0.02 across all regions of Canada. The models were then applied to assess the appropriate geographic area size for the prescription records provided by retail and hospital pharmacies to commercial research and analysis firms. CONCLUSIONS: To manage re-identification risk, the prediction models can be used by public health professionals, health researchers, and research ethics boards to decide when the geographic area population size is sufficiently large.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle