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Enregistrement W2052414252 · doi:10.1111/j.1753-6405.2007.00118.x

Population health and clinical data linkage: the importance of a population registry

2007· article· en· W2052414252 sur OpenAlexaff
Cate M Cameron, David M. Purdie, Erich V. Kliewer, Rod McClure, Andre Wajda

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinkage (software)Record linkagePopulationMedicinePopulation healthEnvironmental healthGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Australian National Collaborative Research Infrastructure Strategy supports development of a national research capability in population health and clinical data linkage. This paper illustrates the importance of incorporating a population registry within such a system using an example provided by the Manitoba Injury Outcome Study (MIOS) that quantified the long-term burden of mortality attributable to injury in working-age adults. METHODS: MIOS is a population-based matched cohort study that used administrative health data from Manitoba, Canada. An inception cohort of injured cases (ICD-9-CM 800-995) aged 18-64 years was identified from all Manitoba hospital admissions between 1988 and 1991. A matched non-injured comparison group was randomly selected from the total provincial population using the Manitoba Population Registry. Mortality outcomes were obtained by linking the two cohorts with the deaths data over 10 years. Mortality rate ratios (MRRs) were calculated to compare the injured and non-injured cohorts. RESULTS: A total of 21,032 matched pairs were identified. Using the population registry, the 10-year adjusted all-cause MRR comparing injured and non-injured cohort was 1.80 (95% CI 1.65-1.98). Without the registry, the unadjusted standardised morality ratio was 2.76 (95% CI 2.52-3.02). CONCLUSIONS: The effect of injury on mortality outcomes was over-estimated using only the injured cases, without use of the population registry. Use of the population registry enabled the selection of a matched non-injured group for comparison purposes, ensured comprehensive follow-up of almost all participants, and provided more accurate estimates of exposure time, incidence of mortality and relative risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,301
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,537
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3010,537
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0170,019
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0140,031
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,542
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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