Physician's manual reporting underestimates mortality: evidence from a population-based HIV/AIDS treatment program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In clinical and cohort research, mortality estimates are often derived from manual reports generated by physicians or electronic reports from vital event registries. We examined the rate of underreporting of deaths by manual methods as compared with electronic reports from a vital event registry. METHODS: The retrospective analyses included deaths among participants registered in an observational cohort who initiated highly-active antiretroviral therapy (HAART) between August 1, 1996 and June 30, 2006. Deaths were routinely reported manually by physicians and through annual electronic record linkages with a population-based vital event registry. Multivariate logistic regression was carried out to assess independent predictors of death reporting by manual methods. RESULTS: Of the 3,116 individuals included in the analyses, 622 (20.0%) died during follow-up. Manual reporting by physicians only identified 377 (60.6%), while electronic linkages captured 598 (96.1%) of all deaths. Multivariate analysis indicated that deaths among individuals with lower CD4 cell count, higher HIV plasma viral load, a history of injection drug use, and under the care of an HIV-experienced physicians were more likely to be reported manually. Furthermore, non-accidental deaths were more likely to be reported manually, and manual reporting of deaths increased over time. CONCLUSIONS: Relying only on manual reports to ascertain deaths significantly underestimates the total number of deaths in the population. This can generate important biases when evaluating the impact of therapeutic interventions in the populational setting.
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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 | 0,084 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; 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 ».