Validation of congenital anomaly coding in Canada's administrative databases compared with a congenital anomaly registry
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».