The Primary Care Medical Record Industry in Canada and Its Data Collection and Commercialization Practices
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Massive volumes of health data flow to commercial data brokers worldwide, yet little empirical research has examined how this industry functions and the implications for patients. Objective: To describe and analyze the primary care medical record industry in Canada and its data collection and commercialization practices. Design, Setting, and Participants: This qualitative study of the Canadian primary care health data industry used situational analysis, a grounded theory methodology. Data sources included semistructured interviews of individuals affiliated with the commercial health data industry from May 2022 to May 2023 and publicly available documents. Data were analyzed from May 2022 to May 2024. Main Outcomes and Measures: Individual semistructured interviews and relevant publicly available documents were analyzed to gain an understanding of data collection and commercialization practices in the primary care record industry. The analysis involved a continuous and iterative process of data collection and analysis, theoretical sampling, data-driven coding, and creation of theoretical concepts. Results: A total of 19 interviews were conducted and 22 documents were sampled. Study participants described the primary care medical record industry in Canada as consisting of complex reciprocal relationships between commercial health data brokers, physicians, for-profit chains of primary care clinics, and pharmaceutical companies. In an emerging vertically integrated business model, the data broker brought the primary care clinics and physicians in house as a clinical subsidiary, thus obtaining more control over clinical practices. Participants understood the primary care medical record industry as having potential to transform patient care, but-because of financial considerations-also tied to pharmaceutical industry interests. According to participants, patients were not involved in decisions related to how their records were collected and used. Conclusions and Relevance: This qualitative study found that each entity within the Canadian primary care medical record industry contributes to, and benefits from, the conversion of patient medical records into commercial assets. The industry's activities reflect the pharmaceutical companies' interests. Patients are notably absent from decision-making; thus, the industry's activities may not reflect their values or interests.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».