Validity of administrative data for the diagnosis of primary sclerosing cholangitis: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Administrative databases could be useful in studying the epidemiology of primary sclerosing cholangitis (PSC); however, there is no information regarding the validity of the diagnostic code in administrative databases. The aims of this study were to determine the validity of administrative data for a diagnosis of PSC and generate algorithms for the identification of PSC patients. METHODS: The sensitivity (Se) and positive predictive value (PPV) of a PSC diagnosis based on administrative data from 2000 to 2003 were determined through chart review data. Algorithms were developed by considering variables associated with PSC and coding details. A logistic regression model was constructed using covariates associated with PSC. Based on this model, each subject was assigned a probability of having PSC. A cutoff value was selected that maximized the Se and specificity (Sp) of correctly predicting PSC cases. RESULTS: In the administrative data, the initial Se and PPV were 83.7 and 7.2% respectively. The optimal algorithm included one PSC code and one inflammatory bowel disease code and had Se 56% and PPV 59%. Overall, the algorithms yielded inadequate PPV and Se estimates to identify a cohort of true PSC cases. The predictive model was constructed using six covariates. For this model, the area under the receiver operating characteristic curve was 93.5%. A cutoff of 0.0729 was used, which maximized the Se 81.9% and Sp 90.7%; however, the PPV was 41.0%. CONCLUSION: An algorithm for the identification of true PSC cases from administrative data was not possible. We recommend that PSC receives a distinct ICD code from ascending cholangitis.
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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 | 0,028 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».