An innovative application of Bayesian disease mapping methods to patient safety research: a Canadian adverse medical event study
Notice bibliographique
Résumé
Recently developed disease mapping and ecological regression methods have become important techniques in studies of disease epidemiology and in health services research. This increase in importance is partially a result of the development of Bayesian statistical methodologies that make it possible to study associations between health problems and risk factors at an aggregate (i.e. areal) level while taking into account such matters as unmeasured confounding and spatial relationships. In this paper we present a demonstration of the joint use of empirical Bayes (EB) and full Bayesian inferential techniques in a small area study of adverse medical events (also known as 'iatrogenic injury') in British Columbia, Canada. In particular, we illustrate a unified Bayesian hierarchical spatial modelling framework that enables simultaneous examinations of potential associations between adverse medical event occurrence and regional characteristics, age effects, residual variation and spatial autocorrelation. We propose an analytic strategy for complementary use of EB and FB inferential techniques for risk assessment and model selection, presenting an EB-FB combined approach that draws on the strengths of each method while minimizing inherent weaknesses. The work was motivated by the need to explore relatively efficient ways to analyse regional variations of health services outcomes and resource utilization when a considerable amount of statistical modelling and inference are required.
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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 | 0,044 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».