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Enregistrement W2143314581 · doi:10.1007/s00198-010-1329-8

Osteoporosis quality indicators using healthcare utilization data

2010· article· en· W2143314581 sur OpenAlexafffund
Suzanne M. Cadarette, Susan Jaglal, Lalitha Raman‐Wilms, Dorcas Beaton, J. Michael Paterson

Notice bibliographique

RevueOsteoporosis International · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareConnaught FundUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation InstituteInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineOsteoporosisPharmacotherapyPharmacyHealth careRheumatologyPhysical therapyInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Healthcare utilization data may be used to examine the quality of osteoporosis management by identifying dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) testing (sensitivity = 98%, specificity = 93%) and osteoporosis pharmacotherapy (κ = 0.81) with minimal measurement error. INTRODUCTION: In osteoporosis, key quality indicators among older women include risk assessment by DXA and/or pharmacotherapy within 6 months following fracture. METHODS: The purpose of this study was to examine healthcare utilization data for use as quality indicators of osteoporosis management. We linked data from 858 community-dwelling women aged over 65 years who completed a standardized telephone interview about osteoporosis management to their healthcare utilization (medical and pharmacy claims) data. Agreement between self-report of osteoporosis pharmacotherapy and pharmacy claims was examined using kappa statistics. We examined the sensitivity and specificity of medical claims to identify DXA testing as well as the sensitivity and specificity of medical and pharmacy claims to identify those with DXA-documented osteoporosis (T-score ≤ -2.5). RESULTS: Participants were aged 75 (SD = 6) years on average; 96% were Caucasian. Agreement between self-report and claims-based osteoporosis pharmacotherapy was very good (κ = 0.81; 95% CI = 0.76, 0.86). The sensitivity of medical claims to identify DXA testing was 98% (95% CI = 95.9, 99.1), with estimated specificity of 93% (95% CI = 89.8, 95.4). We abstracted DXA results from test reports of 359 women, of whom 114 (32%) were identified with osteoporosis. Medical (osteoporosis diagnosis) and pharmacy (osteoporosis pharmacotherapy) claims within a year after DXA testing had a sensitivity of 80% (95% CI = 71.3, 86.8) and specificity of 72% (95% CI = 66.2, 77.8) to identify DXA-documented osteoporosis. CONCLUSION: Healthcare utilization data may be used to examine the quality of osteoporosis management by identifying DXA testing and osteoporosis pharmacotherapy (care processes) with minimal measurement error. However, medical and pharmacy claims alone do not provide a good means for identifying women with underlying osteoporosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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