Verifying a questionnaire diagnosis of asthma in children using health claims data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood asthma prevalence is widely measured by parental proxy report of physician-diagnosed asthma in questionnaires. Our objective was to validate this measure in a North American population. METHODS: The 2884 study participants were a subsample of 5619 school children aged 5 to 9 years from 231 schools participating in the Toronto Child Health Evaluation Questionnaire study in 2006. We compared agreement between "questionnaire diagnosis" and a previously validated "health claims data diagnosis". Sensitivity, specificity and kappa were calculated for the questionnaire diagnosis using the health claims diagnosis as the reference standard. RESULTS: Prevalence of asthma was 15.7% by questionnaire and 21.4% by health claims data. Questionnaire diagnosis was insensitive (59.0%) but specific (95.9%) for asthma. When children with asthma-related symptoms were excluded, the sensitivity increased (83.6%), and specificity remained high (93.6%). CONCLUSIONS: Our results show that parental report of asthma by questionnaire has low sensitivity but high specificity as an asthma prevalence measure. In addition, children with "asthma-related symptoms" may represent a large fraction of under-diagnosed asthma and they should be excluded from the inception cohort for risk factor studies.
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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 | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».