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Enregistrement W4256511663 · doi:10.4018/978-1-4666-4546-2.ch001

Informational, Physical, and Psychological Privacy as Determinants of Patient Behaviour in Health Care

2014· book-chapter· en· W4256511663 sur OpenAlexaff
Natalia Serenko

Notice bibliographique

RevueAdvances in healthcare information systems and administration book series · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingHealth carePerceptionCompliance (psychology)Internet privacyAffect (linguistics)PsychologyQuality (philosophy)Service (business)Personally identifiable informationPublic relationsBusinessSocial psychologyMarketingComputer securityComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents and describes a theoretical framework explicating how three dimensions of privacy in healthcare (i.e. informational, physical, and psychological) influence patient behaviour through trust. Informational privacy is defined as the patients' perceptions of the degree of control over their personal information when their doctor collects, uses, disseminates, and stores their information. Physical privacy refers to the patients' perceptions of the degree of their physical inaccessibility to others. Psychological privacy is the patients' perceptions of the extent to which the physician allows them to participate in their healthcare decisions and maintains their personal and cultural values, such as inner thoughts, feelings, cultural beliefs, and religious practices. These types of privacy are especially important with respect to service quality and patient safety due to the recent advancements in information and telecommunication technologies and the availability of online medical information. As a result, patients have become more educated in various health issues, and many of them want to actively participate in their health decisions. The framework proposes that these privacy dimensions affect trust in a healthcare provider. Trust, in turn, has an effect on treatment compliance, positive word-of-mouth, and commitment to stay with the current service provider in the future. Based on the framework, recommendations for healthcare stakeholders are provided.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,340 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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