Revisiting public health informatics: patient privacy concerns
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Expanding networks of data portals and repositories linked to electronic patient record systems, along with advances in information technology, have created both new opportunities in improving public health and new challenges in protecting patient privacy. The purpose of this paper is to review stakeholder perspectives and provide a framework for promoting implementation of current privacy protection improvement recommendations. Design/methodology/approach This paper summarizes a workshop session discussion stemming from the 2017 Information Technology and Communication in Health (ITCH) biennial international conference in Victoria, British Columbia, Canada. The perspectives within health service research, journalism, informatics and privacy protection were represented. Findings Problems underlying gaps in privacy protection in the USA and Canada, along with then-current changes recommended by public health leaders as well as Information and Privacy Commissioners, were identified in a session of the 2015 ITCH conference. During the 2017 conference, a workshop outlined the current situation, identifying ongoing challenges and a lack of significant progress. This paper summarizes that 2017 discussion identifying political climate as the major impediment to progress on this issue. It concludes with a framework to guide the path forward. Originality/value This paper provides an international perspective to problems, resources and solution pathways with links useful to readers in all countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».