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Enregistrement W2888968755

Consent based privacy for eHealth systems

2018· dissertation· en· W2888968755 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan Habibi

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePrivacy-Preserving Technologies in Data
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthInternet privacyInformed consentInformation privacyData scienceComputer scienceMedicinePolitical scienceHealth careAlternative medicineLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to Personal Health Information (PHI) is a valuable part of the modern health care model. Timely access to relevant PHI assists care providers in making clinical decisions and ensure that patients receive the highest quality of care. PHI is highly sensitive and unauthorized disclosure of PHI has potential to lead to social, economic, or even physical harm to the patient. Traditional electronic health (eHealth) tools are designed for the needs of care providers and are insufficient for the needs of patients. Our research goal is to investigate the requirements of electronic health care systems which place patient health and privacy above all other concerns. Control of secure resources is a well established area of research in which many techniques such as cryptography, access control, authentication, and organizational policy can be combined to maintain the confidentiality and integrity of data. Access control is the dominant data owner facing privacy control. To better understand this domain we conducted a scoping literature review to rapidly map the key concepts underpinning patient facing access controls in eHealth systems. We present the analysis of that corpus as well as a set of identified requirements. Based on the identified requirements we developed Circle of Health based Access Control (CoHBAC), a patient centered access control model. We then performed a second scoping review to extend our research beyond just access controls, which are insufficient to provide reasonable privacy alone. The second review yielded a larger, more comprehensive, set of sixty five requirements for patient centered privacy systems. We refined CoHBAC into Privacy Centered Access Control (PCAC) to meet the needs of our second set of requirements. Using the conceptual model of accountability that emerged from the reviewed literature we present the identified requirements organized into the Patient Centered Privacy Framework. We applied our framework to the Canadian health care context to demonstrate its applicability.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,133
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,133
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0080,016
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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