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Enregistrement W4311579710 · doi:10.2196/39947

Theoretical Approach and Scale Construction of Patient Privacy Protection Behavior of Doctors in Public Medical Institutions in China: Pilot Development Study

2022· article· en· W4311579710 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Xu, Lu Lu, Kaichen Xing, Huwei Shi, Ruiyao Chen, Yujun Yao, Sichen Liu, Zhongzhou Xiao, Xinwei Peng, Shuqing Luo, Yun Zhong

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleDelphi methodConfirmatory factor analysisGrounded theoryScale (ratio)Exploratory factor analysisPsychologyStructural equation modelingSample (material)Internet privacyMedical educationApplied psychologyMedicineComputer scienceClinical psychologyPsychometricsQualitative researchSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Considering the high incidence of medical privacy disclosure, it is of vital importance to study doctors' privacy protection behavior and its influencing factors. OBJECTIVE: We aim to develop a scale for doctors' protection of patients' privacy in Chinese public medical institutions, following construction of a theoretical model framework through grounded theory, and subsequently to validate the scale to measure this protection behavior. METHODS: Combined with the theoretical paradigm of protection motivation theory (PMT) and semistructured interview data, the grounded theory research method, followed by the Delphi expert and group discussion methods, a theoretical framework and initial scale for doctors in Chinese public medical institutions to protect patients' privacy was formed. The adjusted scale was collected online using a WeChat electronic survey measured using a 5-point Likert scale. Exploratory and confirmatory factor analysis (EFA and CFA) and tests to analyze reliability and validity were performed on the sample data. SPSS 19.0 and Amos 26.0 statistical analysis software were used for EFA and CFA of the sample data, respectively. RESULTS: According to the internal logic of PMT, we developed a novel theoretical framework of a "storyline," which was a process from being unaware of patients' privacy to having privacy protection behavior, that affected doctors' cognitive intermediary and changed the development of doctors' awareness, finally affecting actual privacy protection behavior in Chinese public medical institutions. Ultimately, we created a scale to measure 18 variables in the theoretical model, comprising 63 measurement items, with a total of 208 doctors participating in the scaling survey, who were predominantly educated to the master's degree level (n=151, 72.6%). The department distribution was relatively balanced. Prior to EFA, the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) value was 0.702, indicating that the study was suitable for factor analysis. The minimum value of Cronbach α for each study variable was .754, which met the internal consistency requirements of the scale. The standard factor loading value of each potential measurement item in CFA had scores greater than 0.5, which signified that all the items in the scale could effectively converge to the corresponding potential variables. CONCLUSIONS: The theoretical framework and scale to assess doctors' patient protection behavior in public medical institutions in China fills a significant gap in the literature and can be used to further the current knowledge of physicians' thought processes and adoption decisions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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