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Enregistrement W4405425292 · doi:10.2196/59231

Media Framing and Portrayals of Ransomware Impacts on Informatics, Employees, and Patients: Systematic Media Literature Review

2024· review· en· W4405425292 sur OpenAlexaboutno aff
Atiya Avery, Elizabeth White Baker, Ishmael Avery, Dream Gomez

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Malware Detection Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRansomwareFraming (construction)Internet privacyPosthumanismInformaticsPsychologyMedia studiesComputer scienceWorld Wide WebSociologyEngineeringComputer securityMalwareArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ransomware attacks on health care provider information systems have the potential to impact patient mortality and morbidity, and event details are relayed publicly through news stories. Despite this, little research exists on how these events are depicted in the media and the subsequent impacts of these events. OBJECTIVE: This study used collaborative qualitative analysis to understand how news media frames and portrays the impacts of ransomware attacks on health informatic systems, employees, and patients. METHODS: We developed and implemented a systematic search protocol across academic news databases, which included (1) the Associated Press Newswires, (2) Newspaper Source, and (3) Access World News (Newsbank), using the search string "(hospital OR healthcare OR clinic OR medical) AND (ransomware OR denial of service OR cybersecurity)." In total, 4 inclusion and 4 exclusion criteria were applied as part of the search protocol. For articles included in the study, we performed an inductive and deductive analysis of the news articles, which included their article characteristics, impact portrayals, media framings, and discussions of the core functions outlined in the National Institute of Standards and Technologies (NIST) Cybersecurity Framework 2.0. RESULTS: The search returned 2195 articles, among which 48 news articles published from 2009 to 2023 were included in the study. First, an analysis of the geographic prevalence showed that the United States (34/48, 71%), followed to a lesser extent by India (4/48, 8%) and Canada (3/48, 6%), featured more prominently in our sample. Second, there were no apparent year-to-year patterns in the occurrence of reported events of ransomware attacks on health care provider information systems. Third, ransomware attacks on health care provider information systems appeared to cascade from a single point of failure. Fourth, media frames regarding "human interest" and "responsibility" were equally representative in the sample. The "response" function of the NIST Cybersecurity Framework 2.0 was noted in 36 of the 48 (75%) articles. Finally, we noted that 17 (14%) of the articles assessed for eligibility were excluded from this study as they promoted a product or service or spoke hypothetically about ransomware events among health care providers. CONCLUSIONS: Organizational response represented a substantial aspect of the news articles in our corpus. To address the perception of health care providers' management of ransomware attacks, they should take measures to influence perceptions of (1) health care service continuity, despite a lack of availability of health informatics; (2) responsibility for the patient experience; and (3) acknowledgment of the strain on health care practitioners and patients through a public declaration of support and gratitude. Furthermore, the media portrayals revealed a prevalence of single points of failure in the health informatics system, thus providing guidance for the implementation of safety protocols that could significantly reduce cascading impacts.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,376 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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