Advantages and limitations of using national administrative data on obstetric blood transfusions to estimate the frequency of obstetric hemorrhages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstetric hemorrhages are a frequent cause of maternal death all over the world, but are not routinely monitored. Health systems administrative databases could be used for this purpose, but data quality needs to be assessed. OBJECTIVES: Using blood transfusion data recorded in administrative databases to estimate the frequency of obstetric hemorrhages. Research design A population-based study. Subjects Validation sub-sample: all mothers who gave birth in a French region in 2006-07 (35 123 pregnancies). Main study: all mothers who gave birth in France in 2006-07 (1 629 537 pregnancies). METHOD: Linkage and comparison of administrative data on blood transfusions with data from the French blood agency ('gold standard'), and, based on this validation, the construction of a multivariable regression model to correct the number of pregnant women identified as having received a transfusion in the national administrative database. RESULTS: The blood transfusion rate observed in the gold standard was 7.12‰. The sensitivity of the administrative data was estimated at 66.3% and the positive predictive value at 91.3%. The estimated total number of pregnant women who received blood transfusions in France in 2006-07 was 10 941 (6.71‰). CONCLUSIONS: The administrative data, available in most countries, can be used to estimate the frequency of obstetric hemorrhages.
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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 | 0,150 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».