Privacy Policy Compliance of Chronic Disease Management Apps in China: Scale Development and Content Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the development of mobile health (mHealth), chronic disease management apps have brought not only the possibility of reducing the burden of chronic diseases but also huge privacy risks to patients' health data. OBJECTIVE: The purpose of the study was to analyze the extent to which chronic disease management apps in China comply with the Personal Information Security Specification (PI Specification). METHODS: The compliance of 45 popular chronic disease management apps was evaluated from the perspective of the information life cycle. To conduct a fine-grained evaluation, a scale based on the PI Specification was developed. Finally, 6 level 1 indicators, 22 level 2 indicators, and 61 level 3 indicators were defined. RESULTS: There were 33/45 apps (73%) with a privacy policy, and the average score of these apps was 40.4 out of 100. Items of level 1 indicators with high scores included general characteristics (mean 51.9% [SD 28.1%]), information collection and use (mean 51.1% [SD 36.7%]), and information sharing and transfer (mean 50.3% [SD 33.5%]). Information storage and protection had the lowest compliance with PI Specification (mean 29.4% [SD 32.4%]). Few personal information (PI) controllers have stated how to handle security incidents, including security incident reporting (7/33, 21%), security incident notification (10/33, 30%), and commitment to bear corresponding legal responsibility for PI security incidents (1/33, 3%). The performance of apps in the stage of information destruction (mean 31.8% [SD 40.0%]) was poor, and only 21% (7/33) apps would notify third parties to promptly delete PI after individuals cancelled their accounts. Moreover, the scoring rate for rights of PI subjects is generally low (mean 31.2% [SD 35.5%]), especially for obtaining copies of PI (15%) and responding to requests (25%). CONCLUSIONS: Although most chronic disease management apps had a privacy policy, the total compliance rate of the policy content was low, especially in the stage of information storage and protection. Thus, the field has a long way to go with regard to compliance around personal privacy protection in China.
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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 | 0,029 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».