Perspectives on Data Sharing in Persons With Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Open data sharing of clinical research aims to improve transparency and support novel scientific discoveries. There are also risks, including participant identification and the potential for stigmatization. The perspectives of persons participating in research are needed to inform open data-sharing policies. The aim of the current study was to determine perspectives on data sharing in persons with spinal cord injury (SCI), including risks and benefits, and types of data people are most willing to share. A secondary aim was to examine predictors of willingness to share data. Persons with SCIs in the United States and Canada completed a survey developed and disseminated through various channels, including our community partner, the North American Spinal Cord Injury Consortium. The study collected data from 232 participants, with 52.2% from Canada and 42.2% from the United States, and the majority completed the survey in English. Most participants had previously participated in research and had been living with an SCI for ≥5 years. Overall, most participants reported that the potential benefits of data sharing outweighed the negatives, with persons with SCI seen as the most trustworthy partners for data sharing. The highest levels of concern were that information could be stolen and companies might use the information for marketing purposes. Persons with SCI were generally supportive of data sharing for research purposes. Clinical trials should consider including a statement on open data sharing in informed consents to better acknowledge the contribution of research participants in future studies.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».