Policy recommendations for addressing privacy challenges associated with cell-based research and interventions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».