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Enregistrement W1976898658 · doi:10.1371/journal.pone.0111772

Strong Agreement of Nationally Recommended Retention Measures from the Institute of Medicine and Department of Health and Human Services

2014· article· en· W1976898658 sur OpenAlexafffund
Peter F. Rebeiro, Michael A. Horberg, Stephen J. Gange, Kelly A. Gebo, Baligh R. Yehia, John T. Brooks, Kate Buchacz, Michael J. Silverberg, M. John Gill, Richard D. Moore, Keri N. Althoff

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Eye InstituteNational Institute of Mental HealthNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGovernment of AlbertaAgency for Healthcare Research and QualityNational Center for Advancing Translational SciencesHealth Resources and Services AdministrationNational Institute on Drug AbuseU.S. Public Health ServiceNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineHuman servicesCohortLogistic regressionPopulationCohort studyFamily medicineDemographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We sought to quantify agreement between Institute of Medicine (IOM) and Department of Health and Human Services (DHHS) retention indicators, which have not been compared in the same population, and assess clinical retention within the largest HIV cohort collaboration in the U.S. DESIGN: Observational study from 2008-2010, using clinical cohort data in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design (NA-ACCORD). METHODS: Retention definitions used HIV primary care visits. The IOM retention indicator was: ≥2 visits, ≥90 days apart, each calendar year. This was extended to a 2-year period; retention required meeting the definition in both years. The DHHS retention indicator was: ≥1 visit each semester over 2 years, each ≥60 days apart. Kappa statistics detected agreement between indicators and C statistics (areas under Receiver-Operating Characteristic curves) from logistic regression analyses summarized discrimination of the IOM indicator by the DHHS indicator. RESULTS: Among 36,769 patients in 2008-2009 and 34,017 in 2009-2010, there were higher percentages of participants retained in care under the IOM indicator than the DHHS indicator (80% vs. 75% in 2008-2009; 78% vs. 72% in 2009-2010, respectively) (p<0.01), persisting across all demographic and clinical characteristics (p<0.01). There was high agreement between indicators overall (κ = 0.83 in 2008-2009; κ = 0.79 in 2009-2010, p<0.001), and C statistics revealed a very strong ability to predict retention according to the IOM indicator based on DHHS indicator status, even within characteristic strata. CONCLUSIONS: Although the IOM indicator consistently reported higher retention in care compared with the DHHS indicator, there was strong agreement between IOM and DHHS retention indicators in a cohort demographically similar to persons living with HIV/AIDS in the U.S. Persons with poorer retention represent subgroups of interest for retention improvement programs nationally, particularly in light of the White House Executive Order on the HIV Care Continuum.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,156
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,156
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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