Thierry Vansweevelt and Nicola Glover-Thomas (eds.), <i>Privacy and Medical Confidentiality in Healthcare: A Comparative Analysis</i>
Notice bibliographique
Résumé
As every medical law student, scholar, and practitioner knows, a core component of the subject area is confidentiality (sometimes described more narrowly as ‘medical confidentiality’). By this is meant the duty—moral, professional, and legal—that a healthcare professional owes to a patient or healthcare service user to hold in confidence the personal information that the patient or service user has shared with them via oral or written communication. The professional, duty-bound (and conscience-bound), must hold that information secret. Upholding this duty, which can be traced back at least to the Hippocratic Oath of Ancient Greece, is fundamental to establishing and maintaining the bond of trust between the practitioner and patient, and between all of society and the healthcare system more widely. This much we know and consider ‘sacred’ in the Talmud of our subject area. But contemporary developments in medicine, including increased reliance on telemedicine (pre- and post-dating the coronavirus disease 2019 pandemic) and the rise of the patient autonomy movement, as well as wider developments in the law (including data protection reform and the proposed regulation of artificial intelligence) generate new questions about the ‘state of play’ in this area. Alongside this, in recent years, the study and teaching of ‘the protection of patient information’ has expanded beyond medical confidentiality to also consider the role of privacy (as a concept and legal discipline) and data protection (as a concept and legal discipline) as the latter two also now play a fundamental role in the doctor–patient relationship—and in ways that differ from the long-standing role confidentiality has played.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».