The Impact of Data Control and Delayed Discounting on the Public’s Willingness to Share Different Types of Health Care Data: Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health data typically include patient-generated data and clinical medical data. Different types of data contribute to disease prevention, precision medicine, and the overall improvement of health care. With the introduction of regulations such as the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), individuals play a key role in the sharing and application of personal health data. Objective: This study aims to explore the impact of different types of health data on users' willingness to share. Additionally, it analyzes the effect of data control and delay discounting rate on this process. Methods: The results of a web-based survey were analyzed to examine individuals' perceptions of sharing different types of health data and how data control and delay discounting rates influenced their decisions. We recruited participants for our study through the web-based platform "Wenjuanxing." After screening, we obtained 257 valid responses. Regression analysis was used to investigate the impact of data control, delayed discounting, and mental accounting on the public's willingness to share different types of health care data. Results: Our findings indicate that the type of health data does not significantly affect the perceived benefits of data sharing. Instead, it negatively influences willingness to share by indirectly affecting data acquisition costs and perceived risks. Our results also show that data control reduces the perceived risks associated with sharing, while higher delay discounting rates lead to an overestimation of data acquisition costs and perceived risks. Conclusions: Individuals' willingness to share data is primarily influenced by costs. To promote the acquisition and development of personal health data, stakeholders should strengthen individuals' control over their data or provide direct short-term incentives.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».