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Enregistrement W2151006042 · doi:10.1186/1472-6939-15-7

Policy recommendations for addressing privacy challenges associated with cell-based research and interventions

2014· article· en· W2151006042 sur OpenAlexafffund
Ubaka Ogbogu, Sarah Burningham, Adam Ollenberger, Kathryn Calder, Li Du, Khaled El Emam, Robyn Hyde-Lay, Rosario Isasi, Yann Joly, Ian Kerr, Bradley Malin, Michael McDonald, Steven Penney, Gayle Piat, Denis‐Claude Roy, Jeremy Sugarman, Suzanne Vercauteren, Griet Verhenneman, Lori J. West, Timothy Caulfield

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityMcGill UniversityUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchGenome AlbertaStem Cell NetworkGenome Canada
Mots-clésIdentification (biology)Context (archaeology)Psychological interventionPosition paperPhilosophy of medicineInformation privacyCorporate governanceInternet privacyPublic relationsPolitical scienceEngineering ethicsBusinessComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increased use of human biological material for cell-based research and clinical interventions poses risks to the privacy of patients and donors, including the possibility of re-identification of individuals from anonymized cell lines and associated genetic data. These risks will increase as technologies and databases used for re-identification become affordable and more sophisticated. Policies that require ongoing linkage of cell lines to donors' clinical information for research and regulatory purposes, and existing practices that limit research participants' ability to control what is done with their genetic data, amplify the privacy concerns. DISCUSSION: To date, the privacy issues associated with cell-based research and interventions have not received much attention in the academic and policymaking contexts. This paper, arising out of a multi-disciplinary workshop, aims to rectify this by outlining the issues, proposing novel governance strategies and policy recommendations, and identifying areas where further evidence is required to make sound policy decisions. The authors of this paper take the position that existing rules and norms can be reasonably extended to address privacy risks in this context without compromising emerging developments in the research environment, and that exceptions from such rules should be justified using a case-by-case approach. In developing new policies, the broader framework of regulations governing cell-based research and related areas must be taken into account, as well as the views of impacted groups, including scientists, research participants and the general public. SUMMARY: This paper outlines deliberations at a policy development workshop focusing on privacy challenges associated with cell-based research and interventions. The paper provides an overview of these challenges, followed by a discussion of key themes and recommendations that emerged from discussions at the workshop. The paper concludes that privacy risks associated with cell-based research and interventions should be addressed through evidence-based policy reforms that account for both well-established legal and ethical norms and current knowledge about actual or anticipated harms. The authors also call for research studies that identify and address gaps in understanding of privacy risks.

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)0,330
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,374
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3300,374
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0130,030
Communication savante0,0420,051
Science ouverte0,0150,022
Intégrité de la recherche0,0980,059
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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 Opus0,594
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,062 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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