Developing a Data Trust Model (Not Only) for Sleep Research: Conceptual Study and Quantitative Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: A large amount of data are generated in health care facilities, yet it is rarely made available for secondary research use. The reasons are manifold. Most importantly, different stakeholders' needs must be balanced. However, there are currently hardly any feasible solutions for this. Objective: This study aimed to develop a data trust model with supporting user interface applications to provide a legally and ethically sound framework for secondary use of medical data. The development was based on extensive surveys of various stakeholders. Methods: Semistructured interviews were conducted with researchers (data users) and institutional representatives of the Medical Center-University of Freiburg, and online questionnaires were administered to patients (data subjects), data users, and institutional representatives. The questionnaire for data subjects covered the dimensions of trust (measured with a 5-point Likert scale), quality of interaction and involvement (measured with a 4-point Likert scale), subjective and objective understanding, and usability (measured with the user version of the Mobile Application Rating Scale). For all other stakeholder groups, the questionnaire focused on usability measured using the user version of the Mobile Application Rating Scale. The surveys comprised a requirement elicitation followed by two rounds of evaluation. Independent-samples Welch t tests were used to compare group means between the first and second evaluations. Results: We devised SouveMed, a framework for secondary use of medical data, applied to the use case of sleep research data. The model includes secure onboarding of data subjects and using digital consent and a digital interface for data users for onboarding, defining research aims, querying the amount of available data, and, finally, either downloading data or having algorithms run on it. At its core is a data trust entity that matches descriptions, consents, and constraints of all stakeholders using digital representations and constraint-solving techniques. Fourteen participants took part in the requirements elicitation, 22 in the first evaluation, and 16 in the second evaluation. In both the first and the second evaluations, data subjects showed a high level of trust in the concept, with mean ratings on the trust scale of 4.23 (SD 0.46) in the first and 4.23 (SD 0.68) in the second evaluation (t15.78=0.03, P=.97). Regarding usability, the mean functionality score of the data user system increased from 3.56 (SD 0.77) in the first to 4.58 (SD 0.38) out of 5 points in the second evaluation (t10.69=-3.28, P=.008). The mean functionality score of the data subject system increased from 4.30 (SD 0.41) in the first to 4.50 (SD 0.74) in the second evaluation (t13.99=-0.75, P=.46). Conclusions: The SouveMed concept provides a comprehensive framework for the secondary use of medical data. The developed processes can be adapted to other areas of medical research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».