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Enregistrement W3205401141 · doi:10.2196/20702

Factors Associated With Willingness to Share Health Information: Rapid Review

2021· review· en· W3205401141 sur OpenAlexaffvenueabout
Iffat Naeem, Hude Quan, Shaminder Singh, Nashit Chowdhury, Mohammad Chowdhury, Vineet Saini, Tanvir Chowdhury Turin

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensProvincial Laboratory of Public HealthAlberta Health ServicesMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careeHealthContext (archaeology)Health information exchangeMedicineInternet privacyPopulation healthHRHISHealth Information National Trends SurveyData sharingPopulationHealth policyPublic healthNursingEnvironmental healthHealth informationComputer sciencePolitical scienceGeographyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To expand research and strategies to prevent disease, comprehensive and real-time data are essential. Health data are increasingly available from platforms such as pharmaceuticals, genomics, health care imaging, medical procedures, wearable devices, and internet activity. Further, health data are integrated with an individual's sociodemographic information, medical conditions, genetics, treatments, and health care. Ultimately, health information generation and flow are controlled by the patient or participant; however, there is a lack of understanding about the factors that influence willingness to share health information. A synthesis of the current literature on the multifactorial nature of health information sharing preferences is required to understand health information exchange. OBJECTIVE: The objectives of this review are to identify peer-reviewed literature that reported factors associated with health information sharing and to organize factors into cohesive themes and present a narrative synthesis of factors related to willingness to share health information. METHODS: This review uses a rapid review methodology to gather literature regarding willingness to share health information within the context of eHealth, which includes electronic health records, personal health records, mobile health information, general health information, or information on social determinants of health. MEDLINE and Google Scholar were searched using keywords such as electronic health records AND data sharing OR sharing preference OR willingness to share. The search was limited to any population that excluded health care workers or practitioners, and the participants aged ≥18 years within the US or Canadian context. The data abstraction process using thematic analysis where any factors associated with sharing health information were highlighted and coded inductively within each article. On the basis of shared meaning, the coded factors were collated into major themes. RESULTS: A total of 26 research articles met our inclusion criteria and were included in the qualitative analysis. The inductive thematic coding process revealed multiple major themes related to sharing health information. CONCLUSIONS: This review emphasized the importance of data generators' viewpoints and the complex systems of factors that shape their decision to share health information. The themes explored in this study emphasize the importance of trust at multiple levels to develop effective information exchange partnerships. In the case of improving precision health care, addressing the factors presented here that influence willingness to share information can improve sharing capacity for individuals and allow researchers to reorient their methods to address hesitation in sharing health information.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,321
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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