Coding of obesity in administrative hospital discharge abstract data: accuracy and impact for future research studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a pervasive problem and a popular subject of academic assessment. The ability to take advantage of existing data, such as administrative databases, to study obesity is appealing. The objective of our study was to assess the validity of obesity coding in an administrative database and compare the association between obesity and outcomes in an administrative database versus registry. METHODS: This study was conducted using a coronary catheterization registry and an administrative database (Discharge Abstract Database (DAD)). A Body Mass Index (BMI) ≥30 kg/m2 within the registry defined obesity. In the DAD obesity was defined by diagnosis codes E65-E68 (ICD-10). The sensitivity, specificity, negative predictive value (NPV) and positive predictive value (PPV) of an obesity diagnosis in the DAD was determined using obesity diagnosis in the registry as the referent. The association between obesity and outcomes was assessed. RESULTS: The study population of 17380 subjects was largely male (68.8%) with a mean BMI of 27.0 kg/m2. Obesity prevalence was lower in the DAD than registry (2.4% vs. 20.3%). A diagnosis of obesity in the DAD had a sensitivity 7.75%, specificity 98.98%, NPV 80.84% and PPV 65.94%. Obesity was associated with decreased risk of death or re-hospitalization, though non-significantly within the DAD. Obesity was significantly associated with an increased risk of cardiac procedure in both databases. CONCLUSIONS: Overall, obesity was poorly coded in the DAD. However, when coded, it was coded accurately. Administrative databases are not an optimal datasource for obesity prevalence and incidence surveillance but could be used to define obese cohorts for follow-up.
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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 | 0,220 | 0,467 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».