Validity of Myocardial Infarction Diagnoses in Administrative Databases: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Though administrative databases are increasingly being used for research related to myocardial infarction (MI), the validity of MI diagnoses in these databases has never been synthesized on a large scale. OBJECTIVE: To conduct the first systematic review of studies reporting on the validity of diagnostic codes for identifying MI in administrative data. METHODS: MEDLINE and EMBASE were searched (inception to November 2010) for studies: (a) Using administrative data to identify MI; or (b) Evaluating the validity of MI codes in administrative data; and (c) Reporting validation statistics (sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value, or Kappa scores) for MI, or data sufficient for their calculation. Additonal articles were located by handsearch (up to February 2011) of original papers. Data were extracted by two independent reviewers; article quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. RESULTS: Thirty studies published from 1984-2010 were included; most assessed codes from the International Classification of Diseases (ICD)-9th revision. Sensitivity and specificity of hospitalization data for identifying MI in most [≥50%] studies was ≥86%, and PPV in most studies was ≥93%. The PPV was higher in the more-recent studies, and lower when criteria that do not incorporate cardiac troponin levels (such as the MONICA) were employed as the gold standard. MI as a cause-of-death on death certificates also demonstrated lower accuracy, with maximum PPV of 60% (for definite MI). CONCLUSIONS: Hospitalization data has higher validity and hence can be used to identify MI, but the accuracy of MI as a cause-of-death on death certificates is suboptimal, and more studies are needed on the validity of ICD-10 codes. When using administrative data for research purposes, authors should recognize these factors and avoid using vital statistics data if hospitalization data is not available to confirm deaths from MI.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle