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Enregistrement W2788884986 · doi:10.2196/jmir.8787

Open Availability of Patient Medical Photographs in Google Images Search Results: Cross-Sectional Study of Transgender Research

2018· article· en· W2788884986 sur OpenAlex
Zack Marshall, Fern Brunger, Vivian Welch, Shabnam Asghari, Chris Kaposy

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensBruyèreMcGill UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorCanadian Mental Health Association
Mots-clésTransgenderConfidentialityOddsComputer scienceMedical educationMedicinePsychologyInformation retrievalLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This paper focuses on the collision of three factors: a growing emphasis on sharing research through open access publication, an increasing awareness of big data and its potential uses, and an engaged public interested in the privacy and confidentiality of their personal health information. One conceptual space where this collision is brought into sharp relief is with the open availability of patient medical photographs from peer-reviewed journal articles in the search results of online image databases such as Google Images. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the availability of patient medical photographs from published journal articles in Google Images search results and the factors impacting this availability. METHODS: We conducted a cross-sectional study using data from an evidence map of research with transgender, gender non-binary, and other gender diverse (trans) participants. For the original evidence map, a comprehensive search of 15 academic databases was developed in collaboration with a health sciences librarian. Initial search results produced 25,230 references after duplicates were removed. Eligibility criteria were established to include empirical research of any design that included trans participants or their personal information and that was published in English in peer-reviewed journals. We identified all articles published between 2008 and 2015 with medical photographs of trans participants. For each reference, images were individually numbered in order to track the total number of medical photographs. We used odds ratios (OR) to assess the association between availability of the clinical photograph on Google Images and the following factors: whether the article was openly available online (open access, Researchgate.net, or Academia.edu), whether the article included genital images, if the photographs were published in color, and whether the photographs were located on the journal article landing page. RESULTS: We identified 94 articles with medical photographs of trans participants, including a total of 605 photographs. Of the 94 publications, 35 (37%) included at least one medical photograph that was found on Google Images. The ability to locate the article freely online contributes to the availability of at least one image from the article on Google Images (OR 2.99, 95% CI 1.20-7.45). CONCLUSIONS: This is the first study to document the existence of medical photographs from peer-reviewed journals appearing in Google Images search results. Almost all of the images we searched for included sensitive photographs of patient genitals, chests, or breasts. Given that it is unlikely that patients consented to sharing their personal health information in these ways, this constitutes a risk to patient privacy. Based on the impact of current practices, revisions to informed consent policies and guidelines are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,335 · 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