Discordance Between Self-report of Physician Diagnosis and Administrative Database Diagnosis of Arthritis and Its Predictors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study predictors of discordance between self-reported physician diagnosis and administrative database diagnosis of arthritis. METHODS: A cohort of all veterans who utilized Veterans Integrated Service Network (VISN)-13 medical facilities were mailed a questionnaire that included patient self-report of physician diagnosis of arthritis and questions regarding demographics, functional limitation, and SF-36V (a validated version of the Medical Outcomes Study Short-Form 36). Kappa coefficient was used to assess the extent of agreement between self-report of physician diagnosis and administrative database definitions that incorporated International Classification of Diseases (ICD) codes and use of medications for arthritis. We identified predictors of overall discordance between self-report and administrative database diagnosis using multivariable logistic regression analyses. RESULTS: Among 70,334 eligible veterans surveyed, 19,749 subjects had an ICD diagnosis of arthritis in the administrative database in the year prior to the survey; 34,440 answered the arthritis question and 18,464 self-reported a physician diagnosis of arthritis. Kappa coefficient showed slight to fair agreement of 0.19-0.32 between self-report and administrative database definitions of arthritis. We found significantly higher overall discordance among veterans with more comorbidities, greater age, worse functional status, lower use of outpatient and inpatient services, lower education level, and among single medical-site users. CONCLUSION: Low level of agreement between self-report and database diagnosis of arthritis and its significant association with patient demographic, clinical, and functional characteristics highlights the limitation of use of these strategies for identification of patients with arthritis in epidemiological 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 | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».