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Enregistrement W4318668465 · doi:10.2196/39631

Policy Preferences Regarding Health Data Sharing Among Patients With Cancer: Public Deliberations

2023· article· en· W4318668465 sur OpenAlexvenueno aff
Minakshi Raj, Kerry A. Ryan, Philip S. Amara, Paige Nong, Karen S. Calhoun, M. Grace Trinidad, Daniel Thiel, Kayte Spector‐Bagdady, Raymond De Vries, Sharon L. R. Kardia, Jodyn Platt

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Cancer Institute
Mots-clésDeliberationHealth information exchangeStatus quoHealth careData sharingPublic relationsHealth policyPublic healthBusinessPolitical scienceMedicinePsychologyNursingHealth informationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Precision health offers the promise of advancing clinical care in data-driven, evidence-based, and personalized ways. However, complex data sharing infrastructures, for-profit (commercial) and nonprofit partnerships, and systems for data governance have been created with little attention to the values, expectations, and preferences of patients about how they want to be engaged in the sharing and use of their health information. We solicited patient opinions about institutional policy options using public deliberation methods to address this gap. OBJECTIVE: We aimed to understand the policy preferences of current and former patients with cancer regarding the sharing of health information collected in the contexts of health information exchange and commercial partnerships and to identify the values invoked and perceived risks and benefits of health data sharing considered by the participants when formulating their policy preferences. METHODS: We conducted 2 public deliberations, including predeliberation and postdeliberation surveys, with patients who had a current or former cancer diagnosis (n=61). Following informational presentations, the participants engaged in facilitated small-group deliberations to discuss and rank policy preferences related to health information sharing, such as the use of a patient portal, email or SMS text messaging, signage in health care settings, opting out of commercial data sharing, payment, and preservation of the status quo. The participants ranked their policy preferences individually, as small groups by mutual agreement, and then again individually in the postdeliberation survey. RESULTS: After deliberation, the patient portal was ranked as the most preferred policy choice. The participants ranked no change in status quo as the least preferred policy option by a wide margin. Throughout the study, the participants expressed concerns about transparency and awareness, convenience, and accessibility of information about health data sharing. Concerns about the status quo centered around a lack of transparency, awareness, and control. Specifically, the patients were not aware of how, when, or why their data were being used and wanted more transparency in these regards as well as greater control and autonomy around the use of their health data. The deliberations suggested that patient portals would be a good place to provide additional information about data sharing practices but that over time, notifications should be tailored to patient preferences. CONCLUSIONS: Our study suggests the need for increased disclosure of health information sharing practices. Describing health data sharing practices through patient portals or other mechanisms personalized to patient preferences would minimize the concerns expressed by patients about the extent of data sharing that occurs without their knowledge. Future research and policies should identify ways to increase patient control over health data sharing without reducing the societal benefits of data sharing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,459
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,055 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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