Designing Dynamic Informed Consent For Public Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Current dynamic consent software available is not all tailored for public health research and lacks the appropriate data governance framework and mechanisms to be compliant with public health research requirements. This paper presents the UML modelling of the Dynamic Consent for Public Health (DC4PH), a dynamic consent platform being designed for the Canadian public health domain Methods The proposed platform incorporates data governance and public health stakeholders’ requirements into its design and is based on state-of-the-art standards and solutions. Diagrams created in UML reflect the mapped requirements and demonstrate the capabilities of our dynamic consent proposed data structure. We also incorporated private ledger entities in our modelling to provide an immutable log of dynamic consent for stakeholders and improve transparency and trust between them. Results A series of UML assets were created based on previous mapping of the public health research domain, public health principles, and data governance requirements. Use case diagrams for each type of user of the platform, state diagrams of key business objects vital for the platform's enhancement of traditional consent, and state diagrams of the actor's possible states. Flowchart of the core platform's functionalities, such as the dynamic consent approval process. And a class diagram of the proposed platform that incorporates all the previously mentioned domain mapping and binds it with optional private ledger properties. Conclusions This work offers a comprehensive and extensible UML design that is being used to develop the DC4PH platform. The paper concludes that the design has the potential to improve the efficiency and efficacy of informed consent collection in public health research projects of small or large scales while also being capable of complying with data governance requirements, healthcare standards, and ledger technologies. Key messages • Dynamic informed consent still lacks appropriate scrutiny over the underlining data structures utilized to store and manage dynamic consent. • Our work proposes a design in Unified Modelling Language (UML), of dynamic informed consent based on public health's domain mapping, data governance and public health research requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».