Canadians’ views on the use of routinely collected data in health research: a patient-oriented cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about Canadians' knowledge of and level of support for using administrative and other large, routinely collected data for health research, despite the benefits of this type of research to patients, health care systems and society. We sought to benchmark the views of Canadian adults on this topic. METHODS: Researchers and patient leaders of 3 joint and skin disease organizations codeveloped a cross-sectional online survey that was conducted between January and August 2017. The patient partners were engaged as full partners. Recruitment was mainly through the organizations' websites, email and social media. The survey captured respondents' initial perceptions, then (after background information on the topic was provided) elicited their views on the benefits of health research using routinely collected data, data access/privacy concerns, ongoing perceptions and educational needs. RESULTS: Of the 230 people who consented, 183 (79.6%) started the survey, and 151 (65.6%) completed the survey. Of the 151, 117 (77.5%) were women, 84 (55.6%) were British Columbians, 87 (57.6%) were university graduates, and 101 (66.9%) had a chronic disease. At the beginning of the survey, 119 respondents (78.8%) felt positively about the use of routinely collected data for health research. Respondents identified the ability to study long-term treatment effects and rare events (114 [75.5%]) and large numbers of people (110 [72.8%]) as key benefits. Deidentification of personal information was the top privacy measure (135 [89.4%]), and 101 respondents (66.9%) wanted to learn more about data stewards' granting access to data. On survey completion, more respondents (141 [93.4%]) felt positively about the use of routinely collected data, but only 87 (57.6%) were confident about data security and privacy. INTERPRETATION: Respondents generally supported the use of deidentified routinely collected data for health research. Although further investigation is needed with more representative samples, our findings suggest that additional education, especially about access and privacy controls, may enhance public support for research endeavours using these data.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».