Community-based Health Data Cooperatives Towards Improving the Immigrant Community Health: A Scoping Review to Inform Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the case of immigrant health and wellness, data are the key limiting factor, where comprehensive national knowledge on immigrant health and health service utilisation is limited. New data and data silos are an inherent response to the increase in technology in the collection and storage of data. The Health Data Cooperative (HDC) model allows members to contribute, store, and manage their health-related information, and members are the rightful data owners and decision-makers to data sharing (e g. research communities, commercial entities, government bodies). OBJECTIVE: This review attempts to scope the literature on HDC and fulfill the following objectives: 1) identify and describe the type of literature that is available on the HDC model; 2) describe the key themes related to HDCs; and 3) describe the benefits and challenges related to the HDC model. METHODS: We conducted a scoping review using the five-stage framework outlined by Arskey and O'Malley to systematically map literature on HDCs using two search streams: 1) a database and grey literature search; and 2) an internet search. We included all English records that discussed health data cooperative and related key terms. We used a thematic analysis to collate information into comprehensive themes. RESULTS: Through a comprehensive screening process, we found 22 database and grey literature records, and 13 Internet search records. Three major themes that are important to stakeholders include data ownership, data security, and data flow and infrastructure. CONCLUSIONS: The results of this study are an informative first step to the study of the HDC model, or an establishment of a HDC in immigrant communities. KEY WORDS: community health, health data, cooperative, and citizen data empowermen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,025 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».