POLSKA ADAPTACJA NARZĘDZI DO POMIARU  BEZPIECZEŃSTWA INFORMACYJNEGO WŚRÓD  PERSONELU MEDYCZNEGO

Andrzej Piotrowski

doi:10.34813/29coll2026

Autor

Andrzej Piotrowski Uniwersytet Gdański, Polska https://orcid.org/0000-0003-1192-2695

DOI:

https://doi.org/10.34813/29coll2026

Słowa kluczowe:

ochrona informacji, bezpieczeństwo informacji, analiza ryzyka

Abstrakt

Naruszanie prawa związane z ujawnianiem tzw. danych wrażliwych pacjentów jest niezwykle ważnym problemem. Przyczyną większości przypadków jest zaniedbanie i/lub niedbalstwo pracowników. Przeprowadzono adaptację kulturową kwestionariusza Information Security Climate Scale oraz Safety Indicators to the Information Security Domain służących od oceny klimatu organizacyjnego dbania o bezpieczeństwo informacji. Badanie przeprowadzono na grupie 238 pielęgniarek. Dokonano analizy rzetelności skal oraz przeprowadzono czynnikową analizę konfirmacyjną. Analizy wykazały, że kwestionariusze mają zadowalające właściwości psychometryczne. W Information Security Climate Scale α Cronbacha wynosi 0,78, a dla skali Safety Indicators to the Information Security Domain ma wartość 0,94. Wykonane analizy konfirmacyjne odpowiadają pozytywnie na pytanie, czy hipotetycznie założony model może być zweryfikowany rozkładem wyników pochodzących z macierzy danych. Dobre właściwości psychometryczne sprawiają, że adaptowane skale są dokładnymi i rzetelnymi narzędziami, które mogą być wykorzystywane do diagnozy bezpieczeństwa informacyjnego w organizacjach medycznych.

Bibliografia

Anderson, C., Baskerville, R. L., Kaul, M. (2017). Information security control theory: Achieving a sustainable reconciliation between sharing and protect-ing the privacy of information. Journal of Management Information Sys-tems, 34(4), 1082–1112. https://doi.org/10.1080/07421222.2017.1394063

Apkan, N. (2016). Hacking health care records reaches epidemic proportions. https://www.scientificamerican.com/article/hacking-health-care-records-reaches-epidemic-proportions/ (dostęp: 29.12.2022).

Blumenthal, D., McGraw, D. (2015). Keeping personal health information safe: the importance of good data hygiene. JAMA, 313(14), 1424. https://doi.org/10.1001/jama.2015.2746

Browne, M. W., Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. W: K.A. Bollen, J.S. Long (Eds.), Testing structural equation models (136–162). Sage.

Chen, H., Chau, P. Y. K., Li, W. (2019). The effects of moral disengagement and organizational ethical climate on insiders’ information security policy violation behavior. Information Technology & People, 32(4), 973–992. https://doi.org/10.1108/ITP-12-2017-0421

Fernández-Alemán, J. L., Sánchez-Henarejos, A., Toval, A., Sánchez-García, A. B., Hernández-Hernández, I., Fernandez-Luque, L. (2015). Analysis of health professional security behaviors in a real clinical setting: an empirical study. International Journal of Medical Informatics, 84(6), 454–467. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2015.01.010

Hornowska, E., Paluchowski, J. (2004). Kulturowa adaptacja testów psycholo-gicznych. W: J. Brzeziński (red.), Metodologia badań psychologicznych. Wybór tekstów (151–191). PWN.

Jackowski, M. (2018). Ochrona danych medycznych. RODO w ochronie zdro-wia. Wolters Kluwer.

Joreskog, K., Sorbom, D. (1993) LISREL 8: Structural Equation Modelling with the SIMPLIS Command Language. Scientific Software International Inc.

Karasiewicz, K., Lewandowska-Walter, A., Godlewska-Werner, D., Piotrowski, A. (2004). Równowaga praca-dom według Polaków: prezentacja konstruktu i właściwości psychometrycznych kwestionariusza WLB. W: T. Rostowska, W. Budziński (red.), Zawodowe i zdrowotne problemy człowieka w różnych okresach dorosłości: perspektywa psychologiczna (38–63). Wydawnictwo Adam Marszałek.

Kessler, S. R., Pindek, S., Kleinman, G., Andel, S. A., Spector, P. E. (2020). Information security climate and the assessment of information security risk among healthcare employees. Health Informatics Journal, 26(1), 461–473. https://doi.org/10.1177/1460458219832048

Liu, V., Musen, M. A., Chou, T. (2015). Data breaches of protected health in-formation in the United States. JAMA, 313(14), 1471–1473. https://doi.org/10.1001/jama.2015.2252

Ludwikowska-Świeboda, K., Lachowska, B. (2019). Polish version of the In-ventory of Complicated Grief – preliminary validation. Psychiatria Polska, 53(5), 1069–1086. https://doi.org/10.12740/PP/91729

Madera, J. M., Dawson, M., Guchait, P. (2016). Psychological diversity climate: Justice, racioethnic minority status and job satisfaction. International Jour-nal of Contemporary Hospitality Management, 28(11), 2514–2532. https://doi.org/10.1108/IJCHM-06-2015-0304

McCoy, T. H., Jr, Perlis, R. H. (2018). Temporal trends and characteristics of reportable health data breaches, 2010–2017. JAMA, 320(12), 1282–1284. https://doi.org/10.1001/jama.2018.9222

McDonald, R. P., Marsh, H. W. (1990). Choosing a multivariate model: Non-centrality and goodness of fit. Psychological Bulletin, 107(2), 247–255. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.247

Nicholas, P. K., Breakey, S. (2017). Climate change, climate justice, and envi-ronmental health: Implications for the nursing profession. Journal of Nurs-ing Scholarship, 49(6), 606–616. https://doi.org/10.1111/jnu.12326

Peikari, H. R., Shah, M. H., Lo, M. C. (2018). Patients' perception of the infor-mation security management in health centers: the role of organizational and human factors. BMC Medical Informatics and Decision Making, 18(1), 102. https://doi.org/10.1186/s12911-018-0681-z

Piotrowski, A. (2014). Stres zawodowy a konflikty pomiędzy pracą a rodziną personelu medycznego Służby Więziennej. Edukacja dla Bezpieczeństwa, 2(7), 295–306.

Piotrowski, A., Jurek, P. (2019). A preliminary adaptation and validation of the Overwork Climate Scale by Mazzetti, Schaufeli, Guglielmi and Depolo. Me-dycyna pracy, 70(2), 177–188. https://doi.org/10.13075/mp.5893.00771

Potter, R. E., Dollard, M. F., Owen, M. S., O'Keeffe, V., Bailey, T., Leka, S. (2017). Assessing a national work health and safety policy intervention us-ing the psychosocial safety climate framework. Safety Science, 100, 91–102. https://psycnet.apa.org/doi/10.1016/j.ssci.2017.05.011

Reichers, A. E., Schneider, B. (1990). Climate and culture: An evolution of con-structs. W: B. Schneider, (red.), Organizational Climate and Culture (5–39). Jossey–Bass.

Samy, G. N., Ahmad, R., Ismail, Z. (2010). Security threats categories in healthcare information systems. Health Informatics Journal, 16(3), 201–209. https://doi.org/10.1177/1460458210377468

Schatz, D., Bashroush, R. (2019). Security predictions – a way to reduce uncer-tainty. Journal of Information Security and Applications, 45, 107–116. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2019.01.009

Schneider, B., Ehrhart, M. G., Macey, W. H. (2013). Organizational climate and culture. Annual Review of Psychology, 64, 361–388. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143809

Simmonds, M. (2021). Instilling a culture of data security throughout the organ-isation. Network Security, 2018(6), 9–12. https://doi.org/10.1016/S1353-4858(18)30055-2

Steiger, J. H. (2007). Understanding the limitations of global fit assessment in structural equation modeling. Personality and Individual differences, 42(5), 893–898. https://doi.org/10.1016/j.paid.2006.09.017

Štarchoň, P., Pikulík, T. (2019). GDPR principles in Data protection encourage pseudonymization through most popular and full-personalized devices-mobile phones. Procedia Computer Science, 151, 303–312. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.043

Szymańska-Pytlińska, M. (2019). Adaptation of the Body Image Self-Consciousness Scale (BISC-PL) in Polish females. Psychiatria Polska, 53(5), 1087–1101. https://doi.org/10.12740/PP/95085

Verizon Risk Team. (2022). Data breach investigations report. https://www.verizon.com/business/en-gb/resources/2022-data-breach-investigations--report-dbir.pdf