LIKE NEW Anonymizing Health Case Studies and Methods to Get You Started

walkinwisdom
(615)
Registrato come venditore privato
Non si applicano i diritti dei consumatori derivanti dalla normativa europea. La Garanzia cliente eBay è comunque applicabile alla maggior parte degli acquisti. Ulteriori informazioni
Altre inserzioni del venditore
Contatta il venditore
US $15,00
CircaEUR 12,91
o Proposta d'acquisto
Condizione:
Come Nuovo
Non lasciartelo sfuggire. 1 persona osserva questo oggetto.
Spedizione:
US $4,47 (circa EUR 3,85) spedizione in 2-4 giorni
Ricevilo tra il gio 16 ott e il sab 18 ott a 94104.
Oggetto che si trova a: San Mateo, California, Stati Uniti
Restituzioni:
Restituzioni non accettate.
Pagamenti:
    Diners Club

Fai shopping in tutta sicurezza

Garanzia cliente eBay
Se non ricevi l'oggetto che hai ordinato, riceverai il rimborso. Scopri di piùGaranzia cliente eBay - viene aperta una nuova finestra o scheda
Il venditore si assume la piena responsabilità della messa in vendita dell'oggetto.
Numero oggetto eBay:295077551210
Ultimo aggiornamento: 22 set 2023 16:06:50 CESTVedi tutte le revisioniVedi tutte le revisioni

Specifiche dell'oggetto

Condizione
Come Nuovo: Libro che sembra nuovo anche se è già stato letto. La copertina non presenta segni di ...
Subject Area
Data Analysis
Subject
Computer Science
ISBN
9781449363079
Categoria

Informazioni su questo prodotto

Product Identifiers

Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1449363075
ISBN-13
9781449363079
eBay Product ID (ePID)
166714146

Product Key Features

Number of Pages
225 Pages
Publication Name
Anonymizing Health Data : Case Studies and Methods to Get You Started
Language
English
Publication Year
2014
Subject
Social Aspects / General, Security / Online Safety & Privacy, Data Processing
Type
Textbook
Author
Luk Arbuckle, Khaled El Emam
Subject Area
Computers
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Height
0.6 in
Item Weight
16.1 Oz
Item Length
9.1 in
Item Width
7 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
610.72
Synopsis
Updated as of August 2014, this practical book will demonstrate proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to de-identify hundreds of datasets. Clinical data is valuable for research and other types of analytics, but making it anonymous without compromising data quality is tricky. This book demonstrates techniques for handling different data types, based on the authors' experiences with a maternal-child registry, inpatient discharge abstracts, health insurance claims, electronic medical record databases, and the World Trade Center disaster registry, among others. Understand different methods for working with cross-sectional and longitudinal datasets Assess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasets Reduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacy Use methods to anonymize unstructured free-form text data Minimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health information Look at ways to anonymize coding information in health data Learn the challenge of anonymously linking related datasets, Clinical and research organizations increasingly want to share patient data, and robust de-identification is crucial to meet legal obligations and or ethical reasons. This book, written by two leading experts in de-identification, explains how to adhere to regulations in a defensible way to protect sensitive patient data. Numerous case studies are included from settings that range from typical clinical treatment to disease registries. The metrics used to determine that reidentification is unlikely, and special cases such as continuously released data, will be covered. The authors finish with a discussion of the effects of de-identification on data quality and analysis., This book, written by two leading experts in de-identification, explains how to adhere to regulations in a defensible way to protect sensitive patient data. Numerous case studies are included from settings that range from typical clinical treatment to disease registries.
LC Classification Number
R853.C3

Descrizione dell'oggetto fatta dal venditore

Informazioni su questo venditore

walkinwisdom

100% di Feedback positivi•855 oggetti venduti

Su eBay da set 2002
Registrato come venditore privatoPertanto non si applicano i diritti dei consumatori derivanti dalla normativa europea. La Garanzia cliente eBay è comunque applicabile alla maggior parte degli acquisti. Scopri di piùScopri di più
Altri oggetti del venditoreContatta

Valutazione dettagliata del venditore

Media degli ultimi 12 mesi
Descrizione
4.8
Spese spedizione
4.4
Tempi di spedizione
4.7
Comunicazione
4.7

Feedback sul venditore (361)

Tutti i punteggiselected
Positivo
Neutro
Negativo
  • h***g (836)- Feedback lasciato dall'acquirente.
    Mese scorso
    Acquisto verificato
    Fast shipping, well packaged, item exactly as described
    Robot Turtle Programming Board Game Original Kickstarter Coding STEM Educational (N° 295047347041)
  • e***t (862)- Feedback lasciato dall'acquirente.
    Ultimo anno
    Acquisto verificato
    Pictures were very well packaged and arrived in good time. Great seller!
    Set of 3 Chinese Warriors Terracotta Qin Dynasty In Shadow Boxes w/ Calligraphy (N° 295932146364)
  • n***i (1786)- Feedback lasciato dall'acquirente.
    Ultimo anno
    Acquisto verificato
    Great service from this seller - they shipped quickly, and item was as described and well packed! A great seller to buy form - THanks!
    Scattergories Game Die Replacement Pieces Parts 20 Sided Letter (N° 295993840218)
Vedi tutti i feedback