Patient preferences for research access to administrative data in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
144 Background: Clinical trials collect outcome data until the trial ends. Subsequent health data is often available in government or health care administrative databases, yet this information is often not made available to researchers. We assessed patient preferences of long-term linkage of such administrative databases to clinical trials databases. Methods: A self-reported questionnaire was administered to outpatients in clinics of academic and community cancer centres. Cancer patients were presented with a hypothetical scenario of a clinical trial and asked about their willingness to allow confidential research access to their personal health information contained in administrative databases. Results: Of 524 patients, 54% were females, median age was 60 (range 19–93), 81% were Caucasian, and 61% had post-secondary education. Of cancer sites, 20% had breast cancer, 17% GI, 14% GU, 13% hematology, 12% thoracic, 12% head/neck and 11% gynecologic cancers. One-third (33%) had participated in a clinical trial. An overwhelming 93% allowed confidential access to health information in administrative databases (59% always, 34% depending on circumstances) including access to initials and birth dates, to be used to match information across databases (70% always, 23% depending on circumstances). Only 3% were unwilling to release their information under any circumstances. When asked about other identifiable information, such as name and address, more than 74% allowed the secure storage of this information at the central study coordinating center. In a new cohort of 103 patients, 84% preferred long-term data to be continually available to researchers after the clinical trial has ended; only 9% did not want this option. Results were similar across all sociodemographic subgroups studied including patients who had prior participation in clinical trials, although older patients were even more likely to allow access than younger patients (p = 0.02). Conclusions: The vast majority of patients were willing to have their long-term outcome data collected through government and health care administrative databases made available to clinical trial researchers, to improve our understanding of long-term outcomes of trial procedures and drugs.
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 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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».