Identifying Patients with Physician‐Diagnosed Asthma in Health Administrative Databases
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asthma imposes a heavy and expensive burden on individuals and populations. A population-based surveillance and research program based on health administrative data could measure and study the burden of asthma; however, the validity of a health administrative data diagnosis of asthma must first be confirmed. OBJECTIVE: To evaluate the accuracy of population-based provincial health administrative data in identifying adult patients with asthma for ongoing surveillance and research. METHODS: Patients from randomly selected primary care practices were assigned to four categories according to their previous diagnoses: asthma, chronic obstructive pulmonary disease, related respiratory conditions and nonasthma conditions. In each practice, 10 charts from each category were randomly selected, abstracted, then reviewed by a blinded expert panel who identified them as asthma or nonasthma. These reference standard diagnoses were then linked to the patients' provincial records and compared with health administrative algorithms designed to identify asthma. Analyses were performed using the concepts of diagnostic test evaluation. RESULTS: A total of 518 charts, including 160 from individuals with asthma, were reviewed. The algorithm of two or more ambulatory care visits and/or one or more hospitalization(s) for asthma in two years had a sensitivity of 83.8% (95% CI 77.1% to 89.1%) and a specificity of 76.5% (95% CI 71.8% to 80.8%). CONCLUSION: Definitions of adult asthma using health administrative data are sensitive and specific for identifying adults with asthma. Using these definitions, cohorts of adults with asthma for ongoing population-based surveillance and research can be developed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle