Validation of a Case Definition to Define Hypertension Using Administrative Data
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
We validated the accuracy of case definitions for hypertension derived from administrative data across time periods (year 2001 versus 2004) and geographic regions using physician charts. Physician charts were randomly selected in rural and urban areas from Alberta and British Columbia, Canada, during years 2001 and 2004. Physician charts were linked with administrative data through unique personal health number. We reviewed charts of approximately 50 randomly selected patients >35 years of age from each clinic within 48 urban and 16 rural family physician clinics to identify physician diagnoses of hypertension during the years 2001 and 2004. The validity indices were estimated for diagnosed hypertension using 3 years of administrative data for the 8 case-definition combinations. Of the 3,362 patient charts reviewed, the prevalence of hypertension ranged from 18.8% to 33.3%, depending on the year and region studied. The administrative data hypertension definition of "2 claims within 2 years or 1 hospitalization" had the highest validity relative to the other definitions evaluated (sensitivity 75%, specificity 94%, positive predictive value 81%, negative predictive value 92%, and kappa 0.71). After adjustment for age, sex, and comorbid conditions, the sensitivities between regions, years, and provinces were not significantly different, but the positive predictive value varied slightly across geographic regions. These results provide evidence that administrative data can be used as a relatively valid source of data to define cases of hypertension for surveillance and research purposes.
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.
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 découle