The World Privacy Forum First report in a series MEDICAL IDENTITY THEFT: The Information Crime that Can Kill You
Notice bibliographique
Résumé
This report discusses the issue of medical identity theft and outlines how it can cause great harm to its victims. The report finds that one of the significant harms a victim may experience is a false entry made to his or her medical history due to the activities of an imposter. Erroneous information in health files can lead and has led to a number of negative consequences for victims. Victims do not have the same recourse and help for recovery from medical identity theft as do victims of financial identity theft. This report analyzes statistics in health care and identity theft, and estimates that approximately a quarter million to a half million individuals have been victims of this crime. The report presents the specific harms of medical identity theft based on analysis of cases, and explains why the falsification of information in victims ’ medical files is one of the crime’s core harms. The report reviews the planned National Health Information Network and why the network may facilitate this crime. The report explains the reasons why medical identity theft is challenging to detect, and discusses the specific ways consumers have discovered they were victims of this crime. Summary of Findings and Recommendations
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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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,008 |
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 ».