Public and patient perspectives on the use of clinical and administrative health data to identify and contact people at risk of future illness—The case of chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
For decades, researchers have used linkable administrative health data for evaluating the health care system, subject to local privacy legislation. In Ontario, Canada, the relevant privacy legislation permits some organizations (prescribed entities) to conduct this kind of research but is silent on their ability to identify and contact individuals in those datasets. Following consultation with the Office of the Information and Privacy Commissioner of Ontario, we developed a pilot study to identify and contact by mail a sample of people at high risk for kidney failure within the next 2 years, based on laboratory and administrative data from provincial datasets held by ICES, to ensure they receive needed kidney care. Before proceeding, we conducted six focus groups to understand the acceptability to the public and people living with chronic kidney disease of direct mail outreach to people at high risk of developing kidney failure. While virtually all participants indicated they would likely participate in the study, most felt strongly that the message should come directly from their primary care provider or whoever ordered the laboratory tests, rather than from an unknown organization. If this is not possible, they felt the health care provider should be made aware of the concern related to their kidney health. Most agreed that, if health authorities could identify people at high risk of a treatable life-threatening illness if caught early enough, there is a social responsibility to notify people. While privacy laws allow for free flow of health information among health care providers who provide direct clinical care, the proposed case-finding and outreach falls outside that model. Enabling this kind of information flow will require greater clarity in existing laws or revisions to these laws. This also requires adequate notification and culture change for health care providers and the public around information uses and flows.
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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 | 0,123 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,027 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».