Addressing Privacy Concerns in Sharing Viral Sequences and Minimum Contextual Data in a Public Repository During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 was declared to be a pandemic in March 2020 by the World Health Organization. Timely sharing of viral genomic sequencing data accompanied by a minimal set of contextual data is essential for informing regional, national, and international public health responses. Such contextual data is also necessary for developing, and improving clinical therapies and vaccines, and enhancing the scientific community's understanding of the SARS-CoV-2 virus. The Canadian COVID-19 Genomics Network (CanCOGeN) was launched in April 2020 to coordinate and upscale existing genomics-based COVID-19 research and surveillance efforts. CanCOGeN is performing large-scale sequencing of both the genomes of SARS-CoV-2 virus samples (VirusSeq) and affected Canadians (HostSeq). This paper addresses the privacy concerns associated with sharing the viral sequence data with a pre-defined set of contextual data describing the sample source and case attribute of the sequence data in the Canadian context. Currently, the viral genome sequences are shared by provincial public health laboratories and their healthcare and academic partners, with the Canadian National Microbiology Laboratory and with publicly accessible databases. However, data sharing delays and the provision of incomplete contextual data often occur because publicly releasing such data triggers privacy and data governance concerns. The CanCOGeN Ethics and Governance Expert Working Group thus has investigated several privacy issues cited by CanCOGeN data providers/stewards. This paper addresses these privacy concerns and offers insights primarily in the Canadian context, although similar privacy considerations also exist in other jurisdictions. We maintain that sharing viral sequencing data and its limited associated contextual data in the public domain generally does not pose insurmountable privacy challenges. However, privacy risks associated with reidentification should be actively monitored due to advancements in reidentification methods and the evolving pandemic landscape. We also argue that during a global health emergency such as COVID-19, privacy should not be used as a blanket measure to prevent such genomic data sharing due to the significant benefits it provides towards public health responses and ongoing research activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».