Designing a Confidentiality Principles Model of Electronic Health Record for Iran 2007
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Today increasing growing of health information is results in applying of new technologies for suite manages and utilization of information technologies such as electronic health record. A growing capacity of information technologies in collection, storage and transmission of information has added a great deal of concerns since electronic records can be accessed by numerous consumers at various locations. Now considering Iran's new approach to make electronic health records, the basic question is "what is the appropriate model for their confidentiality principles? Methods: The present study is a descriptive investigation made in Iran in 2007. confidentiality principles of Electronic Health Record, gathered from comparative study that carried out about Australia, Canada and England countries. Then designed initial model. Final model information gathered by questionnaire and use of Delphi Technique. Rate under 50 percent eliminated from model and 75 percent and up added to model. The items from the pattern confirmed among 50 percent up to 75 percent and suggested items from participants, again put to votes. Results: Offered model for our country emphasize on patient consent. no emphasis on the use and release of health information in marketing and purposes outside the care cycle without the patient's consent or any other people having an intimate relation with the patient, and the unavailability to his health information by the patient in certain cases. But in contrast to the selected countries, there is a reference in the suggested model to fines for disclosure of electronic health records, data ownership, and inclusion of information accessibility laws in all organizations, responsibility for inaccessibility to information, and finally the conditions for movement of data abroad. Conclusion: Comprehensive model of Electronic Health Records Confidentiality principles is Designed for Iran and Recommend approve and appliying of regulations with usage of proposed model for Protection of Electronic Health Information Confidentiality.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».