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Enregistrement W2020755786 · doi:10.6000/1929-6029.2014.03.03.10

The Current State of Validation of Administrative Healthcare Databases in Italy: A Systematic Review

2014· review· en· W2020755786 sur OpenAlexvenueno aff
Iosief Abraha, Massimiliano Orso, Piero Grilli, Francesco Cozzolino, Paolo Eusebi, Paola Casucci, Mauro Marchesi, Maria Laura Luchetta, Luisa Fruttini, R. Ciappelloni, Rita Florio, Gianni Giovannini, Alessandro Montedori

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabaseScopusHealth careMEDLINEMedical diagnosisMedicineEpidemiologyDiagnosis codeFamily medicineEnvironmental healthPathologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Administrative healthcare databases are widely present in Italy. Our aim was to describe the current state of healthcare databases validity in terms of discharge diagnoses (according to the International Classification of Diseases, ICD-9 code) and their output in terms of research. Methods: A systematic search of electronic databases including Medline and Embase (1995-2013) and of local sources was performed. Inclusion criteria were: healthcare databases in any Italian territory routinely and passively collecting data; medical investigations or procedures at patient level data; the use of a validation process. The quality of studies was evaluated using the STARD criteria. Citations of the included studies were explored using Scopus and Google Scholar. Results: The search strategy allowed the identification of 16 studies of which 3 were in Italian. Thirteen studies used regional administrative databases from Lombardia, Piemonte, Lazio, Friuli-Venezia Giulia and Veneto. The ICD-9 codes of the following diseases were successfully validated: amyotrophic lateral sclerosis (3 studies in four different regional administrative databases), stroke (3 studies), gastrointestinal bleeding (1 study), thrombocytopenia (1 study), epilepsy (1 study), infection (1 study), chronic obstructive pulmonary disease (1 study), Guillain-Barre syndrome (1 study), and cancer diseases (4 studies). The quality of reporting was variable among the studies. Only 6 administrative databases produced further research related to the validated ICD-9 codes. Conclusion: Administrative healthcare databases in Italy need an extensive process of validation for multiple diagnostic codes to perform high quality epidemiological and health services research.

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)0,144
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,433
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1440,433
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0280,034
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,718
Tête enseignante GPT0,733
Écart entre enseignants0,015 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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