Validation of colorectal cancer surgery data from administrative data sources
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgery is the primary treatment for colorectal cancer for both curative and palliative intent. Availability of high quality surgery data is essential for assessing many aspects of the quality of colorectal cancer care. The objective of this study was to determine the quality of different administrative data sources in identifying surgery for colorectal cancer with respect to completeness and accuracy. METHODS: All residents in Alberta, Canada who were diagnosed with invasive colorectal cancer in years 2000-2005 were identified from the Alberta Cancer Registry and included in the study. Surgery data for these patients were obtained from the Cancer Registry (which collects the date of surgery for which the primary tumor was removed) and compared to surgery data obtained from two different administrative data sources: Physician Billing and Hospital Inpatient data. Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and observed agreement were calculated compared to the Cancer Registry data. RESULTS: The Physician Billing data alone or combined with Hospital Inpatient data demonstrated equally high sensitivity (97% for both) and observed agreement with the Cancer Registry data (93% for both) for identifying surgeries. The Hospital Inpatient data, however, had the highest specificity (80%). The positive predictive value varied by disease stage and across data sources for stage IV (99% for stages I-III and 83-89% for stage IV), the specificity is better for colon cancer surgeries (72-85%) than for rectal cancer surgeries (60-73%); validation measures did not vary over time. CONCLUSION: Physician Billing data identify the colorectal cancer surgery more completely than Hospital Inpatient data although both sources have a high level of completeness.
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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 | 0,061 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».