Psychological ownership influences perceived legal ownership of patient medical data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We propose beliefs about legal ownership are informed and biased by intuitions about and cues that imbue psychological ownership—knowledge, control, and self-investment. We test our theory in the context of legal ownership of medical data in the United States, which is determined by property rights afforded by HIPAA to three stakeholders: patients, medical providers, and health systems. We theorize that stakeholders underestimate patient rights and overestimate provider rights afforded by HIPAA because patients are perceived to have less knowledge, control, and to have invested less in their data. As predicted, all stakeholders underestimated patient rights and overestimated provider rights afforded by HIPAA in a nationally representative sample of patients ( N =300) and convenience samples of medical providers ( N =114) and health systems administrators ( N =100). All stakeholders agreed that patients should also be afforded more rights by HIPAA and fewer rights should be afforded to health systems. We find additional evidentiary support for our process account in three experiments ( N =1195) in which we manipulated the perceived knowledge, control, and self-investment of patients, which modulated the degree to which patients underestimated rights afforded to them by HIPAA. Our findings illustrate how intuitions about psychological ownership inform and bias judgments of legal ownership, and reveal a consensus of stakeholders agree HIPAA should be reformed to expand patient rights. Public significance This study suggests that beliefs about legal ownership are informed and biased by intuitions about and cues that imbue psychological ownership—knowledge, control, and self-investment. It shows how patients, medical providers and health systems administrators underestimate patient rights and overestimate provider rights afforded by HIPAA, and reveals additional patient rights that all stakeholders agree should be afforded by HIPAA.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».