数据治理中的规范性挑战:来自全球卫生研究的见解
Mathew Mercuri1,2,3,4,5, Claudia I Emerson6,7,8
1Institute on Ethics & Policy for Innovation, McMaster University, L.R. Wilson Hall, Room 3011, 1280 Main Street West, L8S 4K1, Hamilton, ON, Canada. mercurmd@mcmaster.ca.
建立数据治理框架对于使用多源数据的卫生专业教育项目至关重要. 该框架解决了访问,使用,共享和隐私等道德挑战,确保数据完整性和项目成功.
科学领域:
- 医疗保健 职业 教育 研究 研究 研究
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物伦理学生物伦理学
背景情况:
- 卫生专业教育往往需要来自不同来源的综合数据集,有时用于次要用途.
- 数据管理决策涉及技术和规范方面的考虑,包括访问,使用和隐私.
- 缺乏结构化的方法可能会导致数据限制和项目风险.
研究的目的:
- 突出在卫生专业教育中建立数据治理框架的规范性挑战.
- 为项目负责人提供指导,帮助他们进行与数据相关的复杂决策.
- 在协作研究中确定伦理数据管理的关键领域.
主要方法:
- 文献综述和数据治理原则的概念分析.
- 从全球卫生倡议中提取的案例研究示例.
- 识别和分类数据管理中的规范性挑战.
主要成果:
- 确定了三个主要的规范性挑战:法律/监管合规性,知情同意流程和公平的数据共享.
- 强大的数据治理框架对于减轻与使用多源数据相关的风险至关重要.
- 从全球卫生中吸取的经验教训强调了积极应对这些挑战的重要性.
结论:
- 实施全面的数据治理框架对于成功和道德的健康专业教育研究至关重要.
- 积极解决法律,同意和共享问题可以防止数据的滥用,并确保公平的利益.
- 积极的数据治理保护数据完整性,并促进对多机构合作的信任.
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