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Enregistrement W4411398710 · doi:10.1016/j.actpsy.2025.105176

Consenting to share data from electronic health records to research deposits: Constraints, obstacles, and proxy

2025· review· en· W4411398710 sur OpenAlexafffund
Ève-Marie Roy, Iva Georgieva, Laurent Fradet, Laddawan Kaewkitipong, Matthieu J. Guitton

Notice bibliographique

RevueActa Psychologica · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesThammasat UniversityUniversité Laval
Mots-clésHealth recordsProxy (statistics)Data sharingInternet privacyElectronic health recordData scienceMedical recordData elementElectronic dataComputer scienceBusinessFamily medicinePsychologyMedicineInformation retrievalHealth careWorld Wide WebPolitical scienceAlternative medicinePathologyLawMetadata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the age of data, one of the major challenges of biomedical research is to have access to the patients' information. As health data of the populations are being globally stored into electronic health records, a lingering demand from the research community is to have these data transferred to electronic research records that would be accessible for research purposes. The central element for sharing data from electronic health records to research deposits is the consent. Yet, can a valid consent be obtained if the magnitude and outcomes of the research to be performed with massive data cannot be foreseen? We will analyze the trans-sectional, trans-temporal, and trans-spatial characteristics of the data that could be shared between electronic health records and electronic research records. We will then explore the constraints and obstacles to ensure the validity of the consent, and decipher the possibility of a gradation of the consent.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,810
Tête enseignante GPT0,700
Écart entre enseignants0,110 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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