Comparison of administrative/billing data to expected protocol‐mandated chemotherapy exposure in children with acute myeloid leukemia: A report from the Children's Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently investigators have used analysis of administrative/billing datasets to answer clinical and pharmacoepidemiology questions in pediatric oncology. However, the accuracy of pharmacy data from administrative/billing datasets have not yet been evaluated. The primary objective of this study was to determine the concordance of Pediatric Health Information System (PHIS) administrative/billing chemotherapy data with Children's Oncology Group (COG) protocol-mandated chemotherapy and to assess the implications of this level of concordance for further PHIS research. PROCEDURE: Data from 384 pediatric patients (1,060 courses of chemotherapy) with acute myeloid leukemia treated on COG clinical trial AAML0531 were previously merged with PHIS data. PHIS chemotherapy administrative/billing data were reviewed for the first three courses of chemotherapy. Accuracy was assessed using three metrics: recognizability of chemotherapy pattern by course, chemotherapy administration pattern by individual medication, and concordance with the number of days of protocol-defined chemotherapy. RESULTS: The chemotherapy pattern was recognizable in 87.3% of courses when course-wide accuracy was assessed. Chemotherapy administration pattern varied by medication. Cytarabine had perfect concordance 70.9% of the time, daunorubicin had perfect concordance 77.4% of the time, and etoposide had perfect concordance 67.8% of the time. CONCLUSIONS: The accuracy of chemotherapy administrative/billing data supports the continued use of PHIS data for epidemiology studies as long as investigators perform data quality control checks and evaluate each specific medication prior to undertaking definitive analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».