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Enregistrement W4403399729 · doi:10.1177/10398562241291340

Cybersecurity lessons from the Vastaamo psychotherapy data breach for psychiatrists and other mental healthcare providers

2024· article· en· W4403399729 sur OpenAlexaff
Jeffrey CL Looi, Stephen Allison, Tarun Bastiampillai, Paul A Maguire, Steve Kisely, Sharon Reutens, Richard CH Looi

Notice bibliographique

RevueAustralasian Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthData breachHarmMental healthcareInternet privacyComputer securityPasswordHealth careData Protection Act 1998LegislatureData securityEncryptionIdentity theftPersonally identifiable informationMedical emergencyPsychologyMedicineComputer sciencePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Vastaamo psychotherapy data breach in Finland is perhaps the largest cybersecurity incident in mental healthcare to date, resulting in significant patient harm. There are specific lessons for mental healthcare providers from an analysis of the incident. METHOD: Case study of this specific electronic health record data breach, based on detailed media reporting. RESULTS: The issues raised include: the importance of governance of the cybersecurity of sensitive personal patient data, such as compliance with legislative requirements on privacy and data security; specific security measures such as de-identification of data, data protection via passwords, multi-factor authentication, firewalls and encryption; and timely and effective communication, and support of those who have been affected. CONCLUSIONS: The implications for mental healthcare providers, including psychiatrists and trainees, are that, within their capability, providers need to assess the efficacy and robustness of cybersecurity of electronic health record systems they use, and carefully consider the information that is recorded to minimise exposures such as in the Vastaamo breach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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