Diagnostic data for neurological conditions in interRAI assessments in home care, nursing home and mental health care settings: a validity study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The interRAI suite of assessment instruments can provide valuable information to support person-specific care planning across the continuum of care. Comprehensive clinical information is collected with these instruments, including disease diagnoses. In Canada, interRAI data holdings represent some of the largest repositories of clinical information in the country for persons with neurological conditions. This study examined the accuracy of the diagnostic information captured by interRAI instruments designed for use in the home care, long-term care and mental health care settings as compared with national administrative databases. METHODS: The interRAI assessments were matched with an inpatient hospital record and emergency department (ED) visit record in the preceding 90 days. Diagnoses captured on the interRAI instruments were compared to those recorded in either administrative record for each individual. Diagnostic validity was examined through sensitivity, specificity and positive predictive value analysis for the following conditions: multiple sclerosis, epilepsy, Alzheimer's disease and other dementias, Parkinson's disease, traumatic brain injury, stroke, diabetes mellitus, heart failure and reactive airway disease. RESULTS: In the three large study samples (home care: n = 128,448; long-term care: n = 26,644; mental health: n = 13,812), interRAI diagnoses demonstrated high specificity when compared to administrative records, for both neurological conditions (range 0.80-1.00) and comparative chronic diseases (range 0.83-1.00). Sensitivity and positive predictive values (PPV) were more varied by specific diagnosis, with sensitivities and PPV for neurological conditions ranging from 0.23 to 0.94 and 0.14 to 0.77, respectively. The interRAI assessments routinely captured more cases of the diagnoses of interest than the administrative records. CONCLUSIONS: The interRAI assessment collected accurate information about disease diagnoses when compared to administrative records within three months. Such information is likely relevant to day-to-day care in these three environments and can be used to inform care planning and resource allocation decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».