Development and Validation of an Administrative Case Definition for Inflammatory Bowel Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A population-based database of inflammatory bowel disease (IBD) patients is invaluable to explore and monitor the epidemiology and outcome of the disease. In this context, an accurate and validated population-based case definition for IBD becomes critical for researchers and health care providers. METHODS: IBD and non-IBD individuals were identified through an endoscopy database in a western Canadian health region (Calgary Health Region, Calgary, Alberta). Subsequently, using a novel algorithm, a series of case definitions were developed to capture IBD cases in the administrative databases. In the second stage of the study, the criteria were validated in the Capital Health Region (Edmonton, Alberta). RESULTS: A total of 150 IBD case definitions were developed using 1399 IBD patients and 15,439 controls in the development phase. In the validation phase, 318,382 endoscopic procedures were searched and 5201 IBD patients were identified. After consideration of sensitivity, specificity and temporal stability of each validated case definition, a diagnosis of IBD was assigned to individuals who experienced at least two hospitalizations or had four physician claims, or two medical contacts in the Ambulatory Care Classification System database with an IBD diagnostic code within a two-year period (specificity 99.8%; sensitivity 83.4%; positive predictive value 97.4%; negative predictive value 98.5%). An alternative case definition was developed for regions without access to the Ambulatory Care Classification System database. A novel scoring system was developed that detected Crohn disease and ulcerative colitis patients with a specificity of >99% and a sensitivity of 99.1% and 86.3%, respectively. CONCLUSION: Through a robust methodology, a reproducible set of criteria to capture IBD patients through administrative databases was developed. The methodology may be used to develop similar administrative definitions for chronic diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».