Population health and clinical data linkage: the importance of a population registry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,301 | 0,537 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».