Key points are not available for this paper at this time.
الخلفية تشير البيانات الاصطناعية إلى مجموعات بيانات مشتقة من سجلات البيانات الإدارية 'الحقيقية' ولكن تم تجريدها بما يكفي لتقليل مخاطر الإفصاح. يمكن أن تكون وسيلة فعالة للباحثين لفهم خصائص مجموعات البيانات وإبلاغ طلبات البيانات، قبل تطبيق البيانات. ومع ذلك، فإن القليل معروف عن كيفية شعور الجمهور في المملكة المتحدة بشأن إنشاء واستخدام مثل هذه المجموعات لأغراض البحث. الطرق عملنا مع وكالة للتفاعل المجتمعي (Egality Health) لتجنيد لوحة عامة متنوعة من المملكة المتحدة، لمناقشة القضايا المتعلقة باستخدام البيانات الاصطناعية في البحث. في أربعة ورش عمل، استمع المشاركون إلى عروض من خبراء الموضوع، وتناقشوا حول الفوائد والمخاطر المتصورة للبيانات الاصطناعية، والقضايا الأخلاقية، وتأملاتهم حول كيفية التواصل بوضوح بشأن البيانات الاصطناعية. اتفق الأعضاء على مجموعة من التوصيات للباحثين، وأوصياء البيانات وصانعي السياسات. النتائج سنقوم بتلخيص المواضيع الرئيسية والتوصيات من ورش العمل، موضحين كيف يمكن أن تساعد هذه في إبلاغ السياسات المستقبلية. سنعكس كيف تتماشى هذه النتائج مع العمل الموازي الذي استكشف آراء الباحثين وأوصياء البيانات حول استخدام البيانات الاصطناعية لأغراض البحث، وسنناقش الآثار الدولية المحتملة لنتائجنا. الخلاصة والآثار كما هو الحال مع أي بحث يسعى للاعتماد على بيانات الجمهور، من الضروري أن يتفاعل الباحثون وصانعو السياسات مع الجمهور ويشملوه في أي قرارات حول البيانات الاصطناعية. عند تقديم النتائج من هذا المشروع، نسعى للمناصرة لصوت الجمهور في هذا الموضوع وضمان أن تكون السياسات المستقبلية - سواء في المملكة المتحدة أو على المستوى الدولي - متوافقة مع مواقف الجمهور.
دراسة Lugg‐Widger وزملاؤه (الثلاثاء) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: