In the absence of cancer registry data, is it sensible to assess incidence using hospital separation records?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within the health literature, a major goal is to understand distribution of service utilisation by social location. Given equivalent access, differential incidence leads to an expectation of differential service utilisation. Cancer incidence is differentially distributed with respect to socioeconomic status. However, not all jurisdictions have incidence registries, and not all registries allow linkage with utilisation records. The British Columbia Linked Health Data resource allows such linkage. Consequently, we examine whether, in the absence of registry data, first hospitalisation can act as a proxy measure for incidence, and therefore as a measure of need for service. METHODS: Data are drawn from the British Columbia Linked Health Data resource, and represent 100% of Vancouver Island Health Authority cancer registry and hospital records, 1990-1999. Hospital separations (discharges) with principal diagnosis ICD-9 codes 140-208 are included, as are registry records with ICDO-2 codes C00-C97. Non-melanoma skin cancer (173/C44) is excluded. Lung, colorectal, female breast, and prostate cancers are examined separately. We compare registry and hospital annual counts and age-sex distributions, and whether the same individuals are represented in both datasets. Sensitivity, specificity and predictive values are calculated, as is the kappa statistic for agreement. The registry is designated the gold standard. RESULTS: For all cancers combined, first hospitalisation counts consistently overestimate registry incidence counts. From 1995-1999, there is no significant difference between registry and hospital counts for lung and colorectal cancer (p = 0.42 and p = 0.56, respectively). Age-sex distribution does not differ for colorectal cancer. Ten-year period sensitivity ranges from 73.0% for prostate cancer to 84.2% for colorectal cancer; ten-year positive predictive values range from 89.5% for female breast cancer to 79.35% for prostate cancer. Kappa values are consistently high. CONCLUSION: Claims and registry databases overlap with an appreciable proportion of the same individuals. First hospital separation may be considered a proxy for incidence with reference to colorectal cancer since 1995. However, to examine equity across cancer health services utilisation, it is optimal to have access to both hospital and registry files.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,341 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».