Is Personal Health Information Portability in Canada truly met?: Comparing approaches and generating options from Australian Health Data Governance
Notice bibliographique
Résumé
In Canada’s healthcare system, health information sharing among healthcare providers (HCPs) and between different health technology (HT) systems is fragmented and inconsistent. This is partly due to fragmented privacy laws in Canada’s federal system, and Canada’s lack of modernized digital health systems and interoperability standards. A lack of health information sharing among HCPs and HT systems results in negative impacts for patients such as longer wait times and hospital stays, wrongly prescribed medications, and repetitive or unnecessary medical test orders, all of which drain resources and strain the healthcare system and result in worse health outcomes for patients. Canada ranks behind several countries for domestic health information sharing, including Australia, which operates under a similar federal structure to Canada. The purpose of this study was to conduct a comparative document analysis between Canada and Australia to identify recommendations for Canada in the improvement of its health information sharing between HCPs, HT systems, and inter-jurisdictional sharing between provinces and territories. Results included commonalities between Canada and Australia in plans for shared health data terminology, incorporation of more advanced HT systems, and a need for the development of new legislation. Results pertaining to differences included specific types of HT mentioned, existence of federal agencies of digital health, and mention of Indigenous data governance. Recommendations include the potential development of a Canadian Digital Health Agency within the federal government, the development of new legislation to support health information sharing in Canada, and the investing of stronger health data conformance review frameworks and digital health infrastructure.
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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 | 0,042 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».