Social licence and the general public’s attitudes toward research based on linked administrative health data: a qualitative study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both the research literature and headline news stories indicate that the public cares about how their health data are used. The objective of this study was to learn more about the general public's attitudes toward users and uses of linked administrative health data held by ICES in Ontario, Canada. METHODS: Eight focus groups, with a total of 65 members of the general public, were conducted in urban and northern settings in Ontario, Canada, in 2015 and 2017 using qualitative market research panels established by a market research/public opinion research firm. RESULTS: Three major themes emerged: (a) the need for assurance about privacy and security, (b) general support for research based on linked administrative health data with some conditions and (c) mixed and more negative reaction when there is private sector involvement. Two minor themes were also derived from the data: (a) low knowledge and understanding of how linked administrative health data are used for research and (b) mixed views on the need to obtain consent when health data do not include identifying information. INTERPRETATION: The public generally supports research based on linked administrative health data, but there is no blanket approval. Researchers and organizations that hold health data should engage with members of the public to understand and address their concerns about privacy and security and to ensure that research is aligned with social licence, particularly where there is private sector involvement.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle