Assurer la protection des renseignements personnels en recherche dans les départements de pharmacie
Notice bibliographique
Résumé
Resume Objectif : L’objectif de cet article est de faire le point sur la protection des renseignements personnels en recherche clinique et evaluative et de determiner les actions requises pour assurer la confidentialite dans le cadre de la recherche en etablissement de sante. Description de la problematique : Malgre un effort important pour assurer la confidentialite, il existe souvent des lacunes sur le plan de la protection des renseignements personnels dans le cadre d’activites de recherche. Discussion : Inspiree des dix pratiques exemplaires en matiere de protection de la vie privee dans la recherche en sante proposes par les Instituts de recherche en sante du Canada, une liste de 32 actions pertinentes aux activites de recherche d’un departement de pharmacie a ete elaboree, notamment en ce qui a trait a la collecte, au partage et a la conservation de donnees. De plus, 17 exemples de pratiques non exemplaires et fictives illustrent l’importance d’etablir des procedures en ce qui a trait a la protection des renseignements personnels. Conclusion : Tout pharmacien engage dans des activites de recherche devrait prendre le temps de se questionner et d’elaborer des procedures assurant la confidentialite des donnees personnelles des patients avant d’entreprendre un nouveau projet de recherche. Abstract Objective: The objective of this article is to consider protection of personal information in clinical and evaluative research and to determine the actions required to ensure confidentiality in research in healthcare establishments. Problem description: Despite significant efforts to ensure confidentiality, there exist many gaps in regard to protection of personal information in the context of research activities. Discussion: Guided by the ten best practices regarding privacy in health research developed by the Canadian Institutes of Health Research, a list of 32 actions relevant to the research activities of a pharmacy department was developed, mainly in regard to data collection, sharing, and storing. In addition, 17 examples of fictive and non-exemplary practices demonstrate the importance of implementing procedures for the protection of personal information. Conclusion: Any pharmacist involved in research activities should take the time to question and develop procedures that ensure the confidentiality of patient personal data, and this prior to starting a new research project. Key words: confidentiality; ethics; safety; corrective measures; best practices
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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 | 0,072 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».