Determining the test characteristics of claims‐based diagnostic codes for the diagnosis of venous thromboembolism in a medical service claims database
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the test characteristics of diagnostic codes within a medical service claims database for deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE). METHODS: The Regie de l' Assurance Maladie du Québec (RAMQ) administers the health insurance program in Québec, Canada. RAMQ claims data were obtained for subjects with objectively diagnosed DVT with or without PE who were participants in the Venous Thrombosis Outcomes (VETO) Study from April 2001 to July 2002. Using the date of DVT and PE diagnosis in the VETO record as the reference standard, the proportion of subjects correctly classified by RAMQ diagnostic codes was determined for the exact date of DVT and PE occurrence and for four expanded time windows around this date. RESULTS: In all, 355 VETO patients were included, 301 with DVT alone and 54 with DVT and PE. Overall, 97% of VETO cases had a RAMQ diagnostic code for DVT and 82% of VETO cases with PE had a RAMQ diagnostic code for PE. Sensitivity for DVT and PE was 52% (95% confidence interval (CI), 47-57) and 35% (95% CI, 23-49), respectively for the exact date of diagnosis, and 87% (95% CI, 83-90) and 78% (95% CI, 64-88), respectively for a 60-day window around this date. As all VETO participants had DVT, specificity for the diagnosis of DVT could not be determined. CONCLUSION: Diagnostic codes within a medical service claims database are relatively sensitive indicators for DVT and PE, and use of claims data for VTE research purposes can be considered.
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 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 | 0,005 | 0,042 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».