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Enregistrement W1986493256 · doi:10.1111/j.1467-985x.2005.00380.x

Comparing Clinical Data with Administrative Data for Producing Acute Myocardial Infarction Report Cards

2005· article· en· W1986493256 sur OpenAlexafffundabout
Peter C. Austin, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Statistical Society Series A (Statistics in Society) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute for Clinical Evaluative SciencesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésDecileMedicineMyocardial infarctionEmergency medicineStandardizationMedical emergencyInternal medicineStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We compared measures of hospital performance by using both administrative and clinical data sources. Hospital-specific mortality outcomes on 10086 patients who had been admitted to 102 hospitals with a diagnosis of acute myocardial infarction in Ontario, Canada, were used as a test-case. Four and six hospitals were identified as having mortality that was statistically significantly higher than expected by using administrative and clinical data respectively, when model-based indirect standardization was used. When using random-effects models, zero and two hospitals were identified as having significantly higher mortality by using administrative and clinical data respectively. Approximately one in four hospitals changed at least two decile rankings when clinical data were used compared with when administrative data were used.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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