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A systematic review of validated methods for identifying atrial fibrillation using administrative data

2012· review· en· 339 citations· W1539721984 sur OpenAlex· 10.1002/pds.2317

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

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

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.

Tête enseignante Opus0,637
Tête enseignante GPT0,623
Écart entre enseignants
0,014 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

PURPOSE: The objectives of this study were to characterize the validity of algorithms to identify AF from electronic health data through a systematic review of the literature and to identify gaps needing further research. METHODS: Two reviewers examined publications during 1997-2008 that identified patients with atrial fibrillation (AF) from electronic health data and provided validation information. We abstracted information including algorithm sensitivity, specificity, and positive predictive value (PPV). RESULTS: We reviewed 544 abstracts and 281 full-text articles, of which 18 provided validation information from 16 unique studies. Most used data from before 2000, and 10 of 16 used only inpatient data. Three studies incorporated electronic ECG data for case identification or validation. A large proportion of prevalent AF cases identified by ICD-9 code 427.31 were valid (PPV 70%-96%, median 89%). Seven studies reported algorithm sensitivity (range, 57%-95%, median 79%). One study validated an algorithm for incident AF and reported a PPV of 77%. CONCLUSIONS: The ICD-9 code 427.31 performed relatively well, but conclusions about algorithm validity are hindered by few recent data, use of nonrepresentative populations, and a disproportionate focus on inpatient data. An optimal contemporary algorithm would likely draw on inpatient and outpatient codes and electronic ECG data. Additional research is needed in representative, contemporary populations regarding algorithms that identify incident AF and incorporate electronic ECG data.

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.

La notice

Revue
Pharmacoepidemiology and Drug Safety
Thématique
Atrial Fibrillation Management and Outcomes
Domaine
Medicine
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
National Institute on AgingNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences FoundationU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clés
MedicineDiagnosis codeAtrial fibrillationElectronic dataPredictive valuePharmacoepidemiologyData miningInformation retrievalInternal medicineComputer sciencePopulation
Résumé présent dans OpenAlex
oui