MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1509746132 · doi:10.1111/j.1528-1167.2011.03292.x

Development of an epilepsy-specific risk adjustment comorbidity index

2011· article· en· W1509746132 sur OpenAlexafffundabout
Christine Smith, Mingfu Liu, Hude Quan, Samuel Wiebe, Nathalie Jetté

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthAlberta Health ServicesHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésEpilepsyComorbidityMedicineHazard ratioInternal medicinePopulationCharlson comorbidity indexDepression (economics)Proportional hazards modelMortality ratePsychiatryConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop an epilepsy-specific comorbidity risk adjustment index for mortality outcomes research. METHODS: Data were extracted from five linked administrative databases in Calgary, Canada from April 1, 1996 to March 31, 2004. Epilepsy patients were defined using a validated ICD-9-CM- and ICD-10-CA-based case definition. An epilepsy-specific comorbidity index was developed using comorbidities from the Charlson and Elixhauser indexes and other relevant epilepsy comorbidities. In the final model, 14 comorbidities significantly associated with mortality remained and each was assigned a value of 1-6 based on the hazard ratio from the survival analysis. Total prognostic scores were calculated and compared for all subjects using the epilepsy-specific index and the Charlson index. Crude mortality and survival curves of both indices were compared. KEY FINDINGS: We identified 7,253 subjects who met our case definition for epilepsy. The mean age of participants was 38 years (range 0.03-96), and 52% were male. The mortality rate was 7.9%. High rates of chronic pulmonary disease (20.3%), hypertension (19.6%), cerebrovascular disease (13.7%), fracture (12.1%), depression (28.2%), and alcohol abuse (10.1%) were noted. Patients with lower total prognostic scores were more likely to survive than patients with higher scores, using both indices. However, increasing prognostic scores were more strongly associated with reduced survival using the epilepsy-specific index compared to the Charlson index. SIGNIFICANCE: A new comorbidity index for epilepsy, designed to include clinically relevant conditions, provided better discrimination of crude mortality in a population-based group of epilepsy patients compared with the Charlson index.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEpilepsiaMême sujetEpilepsy research and treatmentTravaux en français237 207