Will Privacy Concerns Derail the Electronic Health Record? Balancing the Risks and Benefits
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of information technologies and the electronic record in health care is thought to be a key means of improving efficiencies and effectiveness of the health care system; ensuring critical information is readily available at the point of care, decreasing unnecessary duplication of tests, increasing patient safety (particularly from adverse drug events), and linking providers and patients spatially and temporally across the continuum of care as health care moves out of the traditional hospital setting to the community and home. There is a steady movement in many countries towards eHealth and a fully implemented, in some cases, pan-regional or pan-national electronic heath record. A number of barriers and challenges exist in EHR implementation. These include lack of resources (both capital and human resources), resistance to change and adoption of new technologies, and lack of standards to ensure interoperability across separate applications and systems. From the public’s perspective, maintaining the security, privacy, and confidentiality of personal health information is a prominent concern and privacy of personal health information still looms as a potential stumbling block for the implementation of a omprehensive, shared electronic record. There are some steps that can be taken to increase the public’s comfort level and to ensure that these new systems are designed and used with security and privacy in mind.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».