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Enregistrement W2568028252 · doi:10.14236/jhi.v23i3.909

UK National Data Guardian for Health and Care’s Review of Data Security: Trust, better security and opt-outs

2016· review· en· W2568028252 sur OpenAlexaff
Tom Chan, Concetta Tania Di Iorio, Simon de Lusignan, Daniel Lo Russo, Craig Kuziemsky, Siaw‐Teng Liaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation in Health Informatics · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation privacyData Protection Act 1998Internet privacyConfidentialityHealth careGuardianBusinessData sharingGeneral Data Protection RegulationPublic healthPrivacy lawPrivacy policyPublic relationsPolitical scienceMedicineLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0150,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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