Titre : Vie privée

Vie privée : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Mobile Applications

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer la vie privée d'un patient ?

Évaluer la vie privée implique d'examiner les pratiques de collecte et de stockage des données.
Confidentialité Données de santé
#2

Quels outils aident à protéger la vie privée ?

Des outils comme les logiciels de cryptage et les systèmes de gestion des accès sont essentiels.
Sécurité des données Technologie de l'information
#3

Qu'est-ce qu'une violation de la vie privée ?

Une violation se produit lorsque des informations personnelles sont divulguées sans consentement.
Violation de la confidentialité Consentement éclairé
#4

Comment identifier un risque pour la vie privée ?

Identifier les risques nécessite une analyse des processus de gestion des données personnelles.
Évaluation des risques Protection des données
#5

Quels sont les indicateurs d'une bonne protection de la vie privée ?

Des politiques claires, des formations régulières et des audits fréquents sont des indicateurs clés.
Politiques de confidentialité Audit de sécurité

Symptômes 5

#1

Quels signes indiquent une atteinte à la vie privée ?

Des signes incluent des fuites d'informations, des plaintes de patients ou des audits échoués.
Atteinte à la vie privée Plaintes des patients
#2

Comment les patients réagissent-ils aux violations ?

Les patients peuvent ressentir de l'anxiété, de la méfiance ou même changer de praticien.
Anxiété Confiance du patient
#3

Quels impacts psychologiques d'une violation ?

Les violations peuvent entraîner stress, dépression et sentiment d'insécurité chez les patients.
Stress Santé mentale
#4

Les patients signalent-ils souvent des violations ?

Non, beaucoup de violations ne sont pas signalées par crainte de représailles ou de stigmatisation.
Signalement Stigmatisation
#5

Quels symptômes de méfiance chez les patients ?

Les patients peuvent poser plus de questions ou hésiter à partager des informations sensibles.
Méfiance Communication patient-médecin

Prévention 5

#1

Comment prévenir les violations de la vie privée ?

Utiliser des technologies de sécurité, former le personnel et établir des politiques claires.
Prévention Technologies de sécurité
#2

Quelles pratiques de confidentialité sont recommandées ?

Limiter l'accès aux données, anonymiser les informations et obtenir le consentement éclairé.
Anonymisation Consentement éclairé
#3

Comment sensibiliser les patients à leur vie privée ?

Informer les patients sur leurs droits et les pratiques de protection des données est essentiel.
Sensibilisation des patients Droits des patients
#4

Quels outils technologiques aident à la prévention ?

Des outils comme les VPN, le chiffrement et les systèmes de gestion des accès sont utiles.
VPN Chiffrement
#5

Comment impliquer les patients dans la protection de leur vie privée ?

Encourager les patients à poser des questions et à exprimer leurs préoccupations est crucial.
Engagement des patients Communication

Traitements 5

#1

Comment traiter une violation de la vie privée ?

Il faut informer les patients, évaluer les dommages et renforcer les mesures de sécurité.
Gestion des crises Réparation des dommages
#2

Quelles lois protègent la vie privée des patients ?

Des lois comme le RGPD en Europe et HIPAA aux États-Unis protègent les données personnelles.
RGPD HIPAA
#3

Comment former le personnel à la vie privée ?

Des formations régulières sur la confidentialité et la sécurité des données sont essentielles.
Formation du personnel Sensibilisation à la sécurité
#4

Quels protocoles pour protéger la vie privée ?

Mettre en place des protocoles de consentement, de stockage et de partage des données est crucial.
Protocoles de sécurité Consentement
#5

Comment évaluer l'efficacité des mesures de protection ?

Des audits réguliers et des évaluations de conformité aident à mesurer l'efficacité des mesures.
Audit de conformité Évaluation de la sécurité

Complications 5

#1

Quelles conséquences d'une violation de la vie privée ?

Les conséquences incluent des poursuites judiciaires, des amendes et une perte de confiance.
Conséquences juridiques Perte de confiance
#2

Comment une violation affecte-t-elle la réputation d'un établissement ?

Une violation peut gravement nuire à la réputation, entraînant une perte de patients et de revenus.
Réputation Perte de patients
#3

Quels impacts sur la relation patient-médecin ?

Les violations peuvent créer de la méfiance, rendant la communication et le traitement plus difficiles.
Relation patient-médecin Communication
#4

Quelles sanctions pour les violations de la vie privée ?

Les sanctions peuvent inclure des amendes, des poursuites et des mesures disciplinaires internes.
Sanctions Mesures disciplinaires
#5

Comment gérer les conséquences psychologiques d'une violation ?

Offrir un soutien psychologique et des ressources d'accompagnement est essentiel pour les patients.
Soutien psychologique Accompagnement

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de violation ?

Des facteurs comme le manque de formation, des systèmes obsolètes et des politiques floues augmentent le risque.
Facteurs de risque Formation
#2

Comment la technologie influence-t-elle la vie privée ?

L'utilisation accrue des technologies numériques peut accroître les risques de violations de données.
Technologie numérique Risques de sécurité
#3

Quels comportements des employés sont risqués ?

Des comportements comme le partage d'identifiants ou l'accès non autorisé aux données sont risqués.
Comportements à risque Accès non autorisé
#4

Comment les politiques de l'établissement influencent-elles la vie privée ?

Des politiques claires et strictes aident à protéger la vie privée, tandis que des politiques laxistes l'exposent.
Politiques de sécurité Protection des données
#5

Quel rôle joue la sensibilisation à la sécurité ?

La sensibilisation à la sécurité aide à réduire les comportements à risque et à protéger les données.
Sensibilisation à la sécurité Comportements sécuritaires
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 06/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Erman Ayday

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Computer Engineering Department, Bilkent University, 06800 Ankara, Turkey.
  • Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106, USA.

Kai-Chih Chang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, USA.
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Suzanne Barber

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, USA.
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Yahan Yang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Centre, Sun Yat-sen University, Guangdong Provincial Key Laboratory of Ophthalmology and Vision Science, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Ocular Diseases, Guangzhou, Guangdong.
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Haotian Lin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Centre, Sun Yat-sen University, Guangdong Provincial Key Laboratory of Ophthalmology and Vision Science, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Ocular Diseases, Guangzhou, Guangdong.
  • Hainan Eye Hospital and Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University, Haikou, Hainan.
  • Centre for Precision Medicine and Department of Genetics and Biomedical Informatics, Zhongshan School of Medicine, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China.
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Xiaoping Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • D'Amore-McKim School of Business, Northeastern University, 360 Huntington Ave, Boston, MA 02115.
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Xiao-Bai Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Operations and Information Systems, Manning School of Business, University of Massachusetts Lowell, Pulichino Tong Business Center, 448, Lowell, MA 01854.
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Shuang Wang

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093.
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Luca Bonomi

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093.
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Feng Chen

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093.
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Xiaoqian Jiang

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093.
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Hao Wang

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Affiliations :
  • Beijing University of Technology, Beijing 100124, China.
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Markus Müller-Trapet

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Affiliations :
  • National Research Council Canada, 1200 Montreal Road, Ottawa, Ontario K1A 0R6, Canadamarkus.mueller-trapet@nrc-cnrc.gc.ca, brad.gover@nrc-cnrc.gc.ca.
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Bradford N Gover

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Affiliations :
  • National Research Council Canada, 1200 Montreal Road, Ottawa, Ontario K1A 0R6, Canadamarkus.mueller-trapet@nrc-cnrc.gc.ca, brad.gover@nrc-cnrc.gc.ca.
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Ayesha Shaukat

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Affiliations :
  • Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Islamabad 45550, Pakistan.
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Adeel Anjum

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Affiliations :
  • Institute of Information Technology, Quaid-e-Azam University Islamabad, Islamabad 15320, Pakistan.
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Saif U R Malik

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Affiliations :
  • Cybernetica AS Tallinn, 12618 Tallinn, Estonia.
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Munam Ali Shah

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Affiliations :
  • Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Islamabad 45550, Pakistan.
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Carsten Maple

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Affiliations :
  • Warwick Manufacturing Group (WMG), University of Warwick, Coventry CV4 7AL, UK.
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T J Kasperbauer

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Affiliations :
  • Center for Bioethics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA tkasperb@iu.edu.
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Sources (10000 au total)

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Mobile applications can facilitate or improve gastrointestinal surgical care by benefiting patients, healthcare providers, or both. The extent to which applications are currently in use in gastrointes... The PubMed, EMBASE and Cochrane databases were searched for articles up to October 6th 2022. Articles were considered eligible if they assessed or described mobile applications used in a gastrointesti... Thirty-eight articles describing twenty-nine applications were included. The applications were classified into seven categories: monitoring, weight loss, postoperative recovery, education, communicati... The interest for applications and their use in gastrointestinal surgery is increasing. From our study, it appears that most studies using applications fail to report adequate clinical evaluation, and ...

Anthropometric evaluation of a 3D scanning mobile application.

Three-dimensional (3D) imaging systems are increasingly being used in health care settings for quantifying body size and shape. The potential exists to provide similar phenotyping capabilities outside... Fifty-nine adults were scanned with the app and SS20; the same software was used to generate circumference estimates from device-acquired object files that were then compared with reference tape measu... The app and SS20 had similar coefficients of variation that were minimally larger than those by the tape (e.g., waist, 0.93%, 0.87%, and 0.06%). Correlations of the app and of SS20 with tape circumfer... These proof-of-concept observations combined with ubiquitous smartphone availability create the possibility of phenotyping adult body size and shape, with important clinical and research implications,...

Design and evaluation of a colon cancer mobile application.

Colorectal cancer (CRC) is the third leading cause of cancer and the second cause of cancer-related deaths in the world. Despite the infrastructure and the availability of organized screening programs... The present research was conducted in two phases: software design and evaluation. In the first phase, the software was prepared using the cascade method. First, all the educational content related to ... In the software evaluation phase, the application was used by 204 users. In this stage, 84 (41.2%) women and 120 (58.8%) men, with an average (Standard Deviation) age of 47.53 (13.68) participated. Pa... The results of the research indicated the positive impact of the Colon Cancer Application on the abilities of the users of self-assessment of colon cancer. Therefore, based on the findings, it can be ... This study was registered in the Iranian Registry of Clinical Trials ( https://irct.behdasht.gov.ir ) on 13/2/2024, with the IRCT ID: IRCT20210131050189N9....

Are Mobile Applications in Laryngology Designed for All Patients?

Mobile applications (apps) are multiplying in laryngology, with little standardization of content, functionality, or accessibility. The purpose of this study is to evaluate the quality, functionality,... Of the 3230 apps identified from the Apple and Google Play stores, 28 patient-facing apps met inclusion criteria. Apps were evaluated using validated scales assessing quality and functionality: the Mo... Twenty-six apps (92%) had adequate quality (MARS score > 3). The mean PEMAT score was 89% for actionability and 86% for understandability. On average, apps utilized 25/33 health literate strategies. T... While most apps scored well in quality and functionality, many laryngology apps did not meet standards for health literacy. Most apps were written at a reading level above the national average, lacked...

Applications of Federated Learning in Mobile Health: Scoping Review.

The proliferation of mobile health (mHealth) applications is partly driven by the advancements in sensing and communication technologies, as well as the integration of artificial intelligence techniqu... The goal of this scoping review is to gain an understanding of FL and its potential in dealing with sensitive and heterogeneous data in mHealth applications. Through this review, various stakeholders,... We conducted a scoping review following the guidelines of PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews). We searched 7 commonly used dat... A total of 1095 articles were retrieved during the database search, and 26 articles that met the inclusion criteria were included in the review. The analysis of these articles revealed 2 main applicat... This scoping review has highlighted the potential of FL as a privacy-preserving approach in mHealth applications and identified the technical limitations associated with its use. The challenges and op...