Consumers’ Intentions to Adopt Blockchain-Based Personal Health Records and Data Sharing: Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although researchers are giving increased attention to blockchain-based personal health records (PHRs) and data sharing, the majority of research focuses on technical design. Very little is known about health care consumers' intentions to adopt the applications. OBJECTIVE: This study aims to explore the intentions and concerns of health care consumers regarding the adoption of blockchain-based personal health records and data sharing. METHODS: Three focus groups were conducted, in which 26 participants were shown a prototype of a user interface for a self-sovereign blockchain-based PHR system (ie, a system in which the individual owns, has custody of, and controls access to their personal health information) to be used for privacy and secure health data sharing. A microinterlocutor analysis of focus group transcriptions was performed to show a descriptive overview of participant responses. NVivo 12.0 was used to code the categories of the responses. RESULTS: Participants did not exhibit a substantial increase in their willingness to become owners of health data and share the data with third parties after the blockchain solution was introduced. Participants were concerned about the risks of losing private keys, the resulting difficulty in accessing care, and the irrevocability of data access on blockchain. They did, however, favor a blockchain-based PHR that incorporates a private key recovery system and offers a health wallet hosted by government or other positively perceived organizations. They were more inclined to share data via blockchain if the third party used the data for collective good and offered participants nonmonetary forms of compensation and if the access could be revoked from the third party. CONCLUSIONS: Health care consumers were not strongly inclined to adopt blockchain-based PHRs and health data sharing. However, their intentions may increase when the concerns and recommendations demonstrated in this study are considered in application design.
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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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».