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Enregistrement W2990434229 · doi:10.2196/13306

Patient Privacy Perspectives on Health Information Exchange in a Mental Health Context: Qualitative Study

2019· article· en· W2990434229 sur OpenAlexaffvenueabout
Nelson Shen, Lydia Sequeira, Michelle Pannor Silver, Abigail Carter-Langford, John S. Strauss, David Wiljer

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensCanada Health InfowayThe Scarborough HospitalPublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthContext (archaeology)Health careThematic analysisInternet privacyQualitative researchPsychologyInformation privacyMedicinePsychiatrySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The privacy of patients with mental health conditions is prominent in health information exchange (HIE) discussions, given that their potentially sensitive personal health information (PHI) may be electronically shared for various health care purposes. Currently, the patient privacy perspective in the mental health context is not well understood because of the paucity of in-depth patient privacy research; however, the evidence suggests that patient privacy perspectives are more nuanced than what has been assumed in the academic and health care community. OBJECTIVE: This study aimed to generate an understanding on how patients with mental health conditions feel about privacy in the context of HIE in Canada. This study also sought to identify the factors underpinning their privacy perspectives and explored how their perspectives influenced their attitudes toward HIE. METHODS: Semistructured interviews were conducted with patients at a Canadian academic hospital for addictions and mental health. Guided by the Antecedent-Privacy Concern-Outcome macro-model, interview transcripts underwent deductive and inductive thematic analyses. RESULTS: We interviewed 14 participants. Their privacy concerns varied, depending on the participant's privacy experiences and health care perceptions. Media reports of privacy breaches and hackers had little impact on participants' privacy concerns because of a fatalistic belief that privacy breaches are a reality in the digital age. Rather, direct observations and experiences with the mistreatment of PHI in health care settings caused concern. Decisions to trust others with PHI depended on past experiences with the individual (or institution) and health care needs. Participants had little knowledge of patient privacy rights and legislation but were willing to participate in HIE because of perceived individual and societal benefits. CONCLUSIONS: This study introduces evidence that patients with mental health conditions would support HIE. Participants were pragmatic, supporting HIE because they wanted the best care possible. They also understood that their PHI was critical in supporting the single-payer Canadian health care system. Participant health care experiences informed their privacy perspectives, trust, and PHI sharing attitudes-all accentuating the importance of the patient experience in building trust in HIE. Their lack of knowledge about patient rights and PHI uses highlights the degree of trust they have in the health care system to protect their privacy. These findings suggest that the patient privacy discourse should extend beyond the oft-cited barrier of patient privacy concerns to include discussions about building trust, communicating the benefits of HIE, and improving patient experiences. Although our findings are in the Canadian context, this study highlights the importance of engaging patients in privacy policy discussions, regardless of jurisdiction, to ensure their nuanced perspectives are reflected in policy decisions on their PHI.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,010
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeQualitatif
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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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