Validation of congenital anomaly coding in Canada's administrative databases compared with a congenital anomaly registry
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: Congenital anomaly (CA) surveillance provides epidemiologic data that are necessary for health planning. Approaches to CA surveillance vary; however, an increasing number of jurisdictions rely on administrative health databases for case ascertainment. This study aimed to assess the validity of CA coding in three administrative databases compared with a CA registry. METHODS: A cohort of 5862 live and stillborn infants from Calgary Alberta Canada was created through linking 12 clinical and administrative databases. Diagnostic codes for all health care contacts (hospitalizations, emergency room visits, out-patient physician visits) in the first 3 months of life were examined for relevant International Classification of Disease codes. Sensitivity, positive predictive values, and kappa coefficients were calculated, and data from the Alberta Congenital Anomalies Surveillance System was used as the reference standard. RESULTS: The ability of administrative data to accurately ascertain CAs varied by data source and the specificity of the diagnosis. Consistently, hospitalization data out-performed other administrative data sources in terms of sensitivity, positive predictive values, and kappa. Kappa scores for CAs easily visible at birth ranged from moderate (0.62 for emergency room visits and 0.65 for out-patient physician claims) to good (0.83 for hospitalization data) depending on the data source. CONCLUSION: The validity of CA coding in administrative databases compared with a CA registry varies by database used and by CA studied. This has important implications for national surveillance efforts. Condition-specific validity should be assessed locally before use of these data sources for research or planning purposes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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