Validation of a Pediatric Diabetes Case Definition Using Administrative Health Data in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate a case definition for diabetes in the pediatric age-group using administrative health data. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Population-based administrative data from Manitoba, Canada for the years 2004-2006 were anonymously linked to a clinical registry to evaluate the validity of algorithms based on a combination of hospital claim, outpatient physician visit, and drug use data over 1-3 years in youth 1-18 years of age. Agreement between data sources, sensitivity, specificity, negative (NPV) and positive predictive value (PPV) were evaluated for each algorithm. In addition, ascertainment rate of each data source, prevalence, and differences between subtypes of diabetes were evaluated. RESULTS: Agreement between data sources was very good. The diabetes definition including one or more hospitalizations or two or more outpatient claims over 2 years provided a sensitivity of 94.2%, specificity of 99.9%, PPV of 81.6% and NPV of 99.9%. The addition of one or more prescription claims to the same definition over 1 year provided similar results. Case ascertainment rates of both sources were very good to excellent and the ascertainment-corrected prevalence for youth-onset diabetes for the year 2006 was 2.4 per 1,000. It was not possible to distinguish between subtypes of diabetes within the administrative database; however, this limitation could be overcome with an anonymous linkage to the clinical registry. CONCLUSIONS: Administrative data are a valid source for the determination of pediatric diabetes prevalence that can provide important information for health care planning and evaluation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».