Estimating the re-identification risk of clinical data sets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: De-identification is a common way to protect patient privacy when disclosing clinical data for secondary purposes, such as research. One type of attack that de-identification protects against is linking the disclosed patient data with public and semi-public registries. Uniqueness is a commonly used measure of re-identification risk under this attack. If uniqueness can be measured accurately then the risk from this kind of attack can be managed. In practice, it is often not possible to measure uniqueness directly, therefore it must be estimated. METHODS: We evaluated the accuracy of uniqueness estimators on clinically relevant data sets. Four candidate estimators were identified because they were evaluated in the past and found to have good accuracy or because they were new and not evaluated comparatively before: the Zayatz estimator, slide negative binomial estimator, Pitman's estimator, and mu-argus. A Monte Carlo simulation was performed to evaluate the uniqueness estimators on six clinically relevant data sets. We varied the sampling fraction and the uniqueness in the population (the value being estimated). The median relative error and inter-quartile range of the uniqueness estimates was measured across 1000 runs. RESULTS: There was no single estimator that performed well across all of the conditions. We developed a decision rule which selected between the Pitman, slide negative binomial and Zayatz estimators depending on the sampling fraction and the difference between estimates. This decision rule had the best consistent median relative error across multiple conditions and data sets. CONCLUSION: This study identified an accurate decision rule that can be used by health privacy researchers and disclosure control professionals to estimate uniqueness in clinical data sets. The decision rule provides a reliable way to measure re-identification risk.
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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 | 0,099 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».