Strategic Data Stewardship in Modern Healthcare: An Integrated Governance Framework for Ensuring Quality, Privacy, and Ethical Disclosure Across Clinical, Operational, and Analytical Domains
Notice bibliographique
Résumé
Background: The digital transformation of healthcare generates vast sensitive data, creating critical imperatives for robust data governance to ensure quality, privacy, and secure access across clinical and operational domains. Aim: This study aims to develop an integrated conceptual framework to address pervasive governance gaps in healthcare organizations, including informal data-sharing and unclear accountability, which undermine data reliability and compliance. Methods: Using a conceptual methodology, the study synthesizes governance theory with healthcare operational realities through a critical analysis of literature and best practices in informatics and data management. Results: The proposed framework is built on four pillars: (1) strategic leadership and accountability structures; (2) risk-based data classification; (3) formalized request and disclosure workflows; and (4) embedded data quality and metadata management. It provides a structured model to transform data into a governed, high-integrity asset. Conclusions: Effective data governance is foundational for trustworthy, data-driven healthcare. This framework offers an actionable blueprint for organizations to transition from ad-hoc practices to proactive stewardship, thereby enhancing decision-making, ensuring compliance, and supporting safe patient care.
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 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 | 0,088 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,044 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».