Identifying Persons with Treated Asthma Using Administrative Data via Latent Class Modelling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a parsimonious model of the respiratory patient population in British Columbia (BC), Canada through latent class modelling (LCM), using administrative data records and to assess conventional case definitions for asthma in relation to model-based case selection. DATA SOURCES: 1996-2001 data from linked provincial databases containing fee-for-service physician billing records, hospital inpatient separation abstracts, and prescription drug purchase records for 1.9 million BC respiratory patients. STUDY DESIGN: This is a retrospective methodological/descriptive study that assesses case definitions for asthma in terms of sensitivity and specificity using a model fitted to seven physician, hospital and medication utilization markers in place of a conventional gold standard. DATA COLLECTION: We computed values of the treatment markers for each of the 5 years for each patient aged 5-55 years who had had at least one occurrence of a respiratory diagnosis code. PRINCIPAL FINDINGS: The marker for prescription of short-acting beta agonists (SABAs) consistently had the highest sensitivity. Markers' specificities ranged from 0.97 to 1.0. The conventional case definitions' sensitivities were 0.41-0.87; specificities ranged from 0.98 to 0.997. Model-based estimates of asthma prevalence increased from 827/10,000 in 1996 to 992/10,000 in 2001. Conventional case definitions' estimates were consistently lower. CONCLUSIONS: The linkage between utilization and case status is more complex than conventional case definitions allow for. LCM-based case classification was consistent over time and tends to lead to larger prevalence estimates than conventional definitions. The estimated increases in asthma prevalence are reliable. LCM provides health services planners with a useful probability-based approach for developing and assessing case definitions and estimating case prevalence.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».