UK National Data Guardian for Health and Care’s Review of Data Security: Trust, better security and opt-outs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sharing health and social care data is essential to the delivery of high quality health care as well as disease surveillance, public health, and for conducting research. However, these societal benefits may be constrained by privacy and data protection principles. Hence, societies are striving to find a balance between the two competing public interests. Whilst the spread of IT advancements in recent decades has increased the demand for an increased privacy and data protection in many ways health is a special case. UK are adopting guidelines, codes of conduct and regulatory instruments aimed to implement privacy principles into practical settings and enhance public trust. Accordingly, in 2015, the UK National Data Guardian (NDG) requested to conduct a further review of data protection, referred to as Caldicott 3. The scope of this review is to strengthen data security standards and confidentiality. It also proposes a consent system based on an "opt-out" model rather than on "opt-in.Across Europe as well as internationally the privacy-health data sharing balance is not fixed. In Europe enactment of the new EU Data Protection Regulation in 2016 constitute a major breakthrough, which is likely to have a profound effect on European countries and beyond. In Australia and across North America different ways are being sought to balance out these twin requirements of a modern society - to preserve privacy alongside affording high quality health care for an ageing population. Whilst in the UK privacy legal framework remains complex and fragmented into different layers of legislation, which may negatively impact on both the rights to privacy and health the UK is at the forefront in the uptake of international and EU privacy and data protection principles. And, if the privacy regime were reorganised in a more comprehensive manner, it could be used as a sound implementation model for other countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle