Identifying Obstructive Sleep Apnea in Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
AbstractAbstract In approximately 5,000 patients who underwent preoperative polysomnography, 56% met criteria for a diagnosis of obstructive sleep apnea (OSA). In these patients with known or excluded OSA, none of the health administrative diagnostic codes, diagnostic procedures, or therapeutic interventions by themselves or in combination identified OSA with adequately high sensitivity and specificity. Existing studies using administrative codes to identify OSA should be interpreted with caution. Background: Health administrative (HA) databases are increasingly used to identify surgical patients with obstructive sleep apnea (OSA) for research purposes, primarily using diagnostic codes. Such means to identify patients with OSA are not validated. The authors determined the accuracy of case-ascertainment algorithms for identifying patients with OSA with the use of HA data. Methods: Clinical data derived from an academic health sciences network within a universal health insurance plan were used as the reference standard. The authors linked patients to HA data and retrieved all claims in the 2 yr before surgery to determine the presence of any diagnostic codes, diagnostic procedures, or therapeutic interventions consistent with OSA. Results: The authors identified 4,965 patients (2003 to 2012) who underwent preoperative polysomnogram. Of these, 4,353 patients were linked to HA data; 2,427 of these (56%) had OSA based on diagnosis by a sleep physician or the apnea hypopnea index. A claim for a polysomnogram and receipt of a positive airway pressure device had a sensitivity, specificity, and positive likelihood ratio (+LR) for OSA of 19, 98, and 10.9%, respectively. An International Classification of Diseases, Tenth Revision , code for sleep apnea in hospitalization abstracts was 9% sensitive and 98% specific (+LR, 4.5). A physician billing claim for OSA ( International Classification of Diseases, Ninth Revision , 780.5) was 58% sensitive and 38% specific (+LR, 0.9). A polysomnogram and a positive airway pressure device or any code for OSA was 70% sensitive and 36% specific (+LR, 1.1). Conclusions: No code or combination of codes provided a +LR high enough to adequately identify patients with OSA. Existing studies using administrative codes to identify OSA should be interpreted with caution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».