Predictive performance of comorbidity measures in administrative databases for diabetes cohorts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The performance of comorbidity measures for predicting mortality in chronic disease populations and using ICD-9 diagnosis codes in administrative health data has been investigated in several studies, but less is known about predictive performance with ICD-10 data and for other health outcomes. This study investigated predictive performance of five comorbidity measures for population-based diabetes cohorts in administrative data. The objectives were to evaluate performance for: (a) disease-specific and general health outcomes, (b) data based on the ICD-9 and ICD-10 diagnoses, and (c) different age groups. METHODS: Performance was investigated for heart attack, stroke, amputation, renal disease, hospitalization, and death in all-age and age-specific cohorts. Hospital records, physician billing claims, and prescription drug records from one Canadian province were used to identify diabetes cohorts and measure comorbidity. The data were analysed using multiple logistic regression models and summarized using measures of discrimination, accuracy, and fit. RESULTS: In Cohort 1 (n = 29,058), for which only ICD-9 diagnoses were recorded in administrative data, the Elixhauser index showed good or excellent prediction for amputation, renal disease, and death and performed better than the Charlson index. Number of diagnoses was a good predictor of hospitalization. Similar results were obtained for Cohort 2 (n = 41,925), in which both ICD-9 and ICD-10 diagnoses were recorded in administrative data, although predictive performance was sometimes higher. For age-specific models of mortality, the Elixhauser index resulted in the largest improvement in predictive performance in all but the youngest age group. CONCLUSIONS: Cohort age and the health outcome under investigation, but not the diagnosis coding system, may influence the predictive performance of comorbidity measure for studies about diabetes populations using administrative health data.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle