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Enregistrement W3006706909 · doi:10.2196/14062

Non-Hispanic White Mothers’ Willingness to Share Personal Health Data With Researchers: Survey Results From an Opt-in Panel

2020· article· en· W3006706909 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesWashington University in St. Louis
Mots-clésThe InternetData sharingHealth Information National Trends SurveyAffect (linguistics)PsychologyLogistic regressionMedicineInternet privacyHealth careHealth informationAlternative medicineWorld Wide WebPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advances in information communication technology provide researchers with the opportunity to access and collect continuous and granular data from enrolled participants. However, recruiting study participants who are willing to disclose their health data has been challenging for researchers. These challenges can be related to socioeconomic status, the source of data, and privacy concerns about sharing health information, which affect data-sharing behaviors. OBJECTIVE: This study aimed to assess healthy non-Hispanic white mothers' attitudes in five areas: motivation to share data, concern with data use, desire to keep health information anonymous, use of patient portal and willingness to share anonymous data with researchers. METHODS: This cross-sectional study was conducted on 622 healthy non-Hispanic white mothers raising healthy children. From a Web-based survey with 51 questions, we selected 15 questions for further analysis. These questions focused on attitudes and beliefs toward data sharing, internet use, interest in future research, and sociodemographic and health questions about mothers and their children. Data analysis was performed using multivariate logistic regressions to investigate the factors that influence mothers' willingness to share their personal health data, their utilization of a patient portal, and their interests in keeping their health information anonymous. RESULTS: The results of the study showed that the majority of mothers surveyed wanted to keep their data anonymous (440/622, 70.7%) and use patient portals (394/622, 63.3%) and were willing to share their data from Web-based surveys (509/622, 81.8%) and from mobile phones (423/622, 68.0%). However, 36.0% (224/622) and 40.5% (252/622) of mothers were less willing to share their medical record data and their locations with researchers, respectively. We found that the utilization of patient portals, their attitude toward keeping data anonymous, and their willingness to share different data sources were dependent on the mothers' health care provider status, their motivation, and their privacy concerns. Mothers' concerns about the misuse of personal health information had a negative impact on their willingness to share sensitive data (ie, electronic medical record: adjusted odds ratio [aOR] 0.43, 95% CI 0.25-0.73; GPS: aOR 0.4, 95% CI 0.27-0.60). In contrast, mothers' motivation to share their data had a positive impact on disclosing their data via Web-based surveys (aOR 5.94, 95% CI 3.15-11.2), apps and devices designed for health (aOR 5.3, 95% CI 2.32-12.1), and a patient portal (aOR 4.3, 95% CI 2.06-8.99). CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that mothers' privacy concerns affect their decisions to share sensitive data. However, mothers' access to the internet and the utilization of patient portals did not have a significant effect on their willingness to disclose their medical record data. Finally, researchers can use our findings to better address their study subjects concerns and gain their subjects trust to disclose data.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,903
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,264 · 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