How Well Are We Respecting Patient Privacy in Medical Imaging? Lessons Learnt from a Departmental Audit
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Preservation of patient privacy and dignity are basic requirements for all patients visiting a hospital. The purpose of this study was to perform an audit of patients' satisfaction with privacy whilst in the Department of Medical Imaging (MI) at the Civic Campus of the Ottawa Hospital. MATERIALS AND METHODS: Outpatients who underwent magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), ultrasonography (US), and plain film (XR) examinations were provided with a survey on patient privacy. The survey asked participants to rank (on a 6-point scale ranging from 6 = excellent to 1 = no privacy) whether their privacy was respected in 5 key locations within the Department of MI. The survey was conducted over a consecutive 5-day period. RESULTS: A total of 502 surveys were completed. The survey response rate for each imaging modality was: 55% MRI, 42% CT, 45% US, and 47% XR. For each imaging modality, the total percentage of privacy scores greater than or equal to 5 were: 98% MRI, 96% CT, 94% US, and 92% XR. Privacy ratings for the MRI reception and waiting room areas were significantly higher in comparison to the other imaging modalities (P = .0025 and P = .0227, respectively). CONCLUSION: Overall, patient privacy was well respected within the Department of MI.
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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 | 0,067 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 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 ».