Validation of infant immunization billing codes in administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Ontario has a single payer provincial health insurance program. Administrative data may provide a potentially robust source of information for post-marketing vaccine studies. Vaccine-specific immunization billing codes were introduced in 2011. Our objective was to validate Ontario's universal health care administrative datasets to assess infant immunization status. Electronic medical record data from the Electronic Medical Record Administrative data Linked Database (EMRALD) was used as the reference standard to calculate performance characteristics of the Ontario Health Insurance Plan (OHIP) database vaccine-specific and general immunization codes for 4 primary infant immunizations: diphtheria, tetanus, acellular pertussis, inactivated polio, Haemophilus influenzae type B (DTaP-IPV-Hib) combination vaccine, pneumococcal conjugate vaccine, measles, mumps, rubella (MMR) vaccine, and meningococcal conjugate serogroup C vaccine. OHIP billing claims had specificity ranging from 81% to 92%, sensitivity 70% to 83%, positive predictive value (PPV) 97% to 99%, and negative predictive value (NPV) 13% to 46% for identifying the various specific vaccines in administrative data. For cohorts vaccinated in the new code introduction phase, using both the vaccine-specific and general codes had higher sensitivity than the vaccine-specific codes alone. In conclusion, immunization billing claims from administrative data in Ontario had high specificity and PPV, moderate sensitivity, and low NPV. This study identifies some of the applications of utilizing administrative data for post-marketing vaccine studies. However, limitations of these data decrease their utility for measuring vaccine coverage and effectiveness. Therefore, the establishment of a comprehensive and linkable immunization registry should be a provincial priority.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».