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Enregistrement W4366393618 · doi:10.34172/ijhpm.2023.6938

Commercializing Personal Health Information: A Critical Qualitative Content Analysis of Documents Describing Proprietary Primary Care Databases in Canada

2023· article· en· W4366393618 sur OpenAlexafffundabout
Sheryl Spithoff, Quinn Grundy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Mots-clésData collectionDatabaseThematic analysisContent analysisConstruct (python library)Computer scienceCoding (social sciences)Qualitative researchBusinessData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Commercial data brokers have amassed large collections of primary care patient data in proprietary databases. Our study objective was to critically analyze how entities involved in the collection and use of these records construct the value of these proprietary databases. We also discuss the implications of the collection and use of these databases. METHODS: We conducted a critical qualitative content analysis using publicly available documents describing the creation and use of proprietary databases containing Canadian primary care patient data. We identified relevant commercial data brokers, as well as entities involved in collecting data or in using data from these databases. We sampled documents associated with these entities that described any aspect of the collection, processing, and use of the proprietary databases. We extracted data from each document using a structured data tool. We conducted an interpretive thematic content analysis by inductively coding documents and the extracted data. RESULTS: We analyzed 25 documents produced between 2013 and 2021. These documents were largely directed at the pharmaceutical industry, as well as shareholders, academics, and governments. The documents constructed the value of the proprietary databases by describing extensive, intimate, detailed patient-level data holdings. They provided examples of how the databases could be used by pharmaceutical companies for regulatory approval, marketing and understanding physician behaviour. The documents constructed the value of these data more broadly by claiming to improve health for patients, while also addressing risks to privacy. Some documents referred to the trade-offs between patient privacy and data utility, which suggests these considerations may be in tension. CONCLUSION: Documents in our analysis positioned the proprietary databases as socially legitimate and valuable, particularly to pharmaceutical companies. The databases, however, may pose risks to patient privacy and contribute to problematic drug promotion. Solutions include expanding public data repositories with appropriate governance and external regulatory oversight.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,014
Études des sciences et des technologies0,0250,037
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,673
Tête enseignante GPT0,627
Écart entre enseignants0,046 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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