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Enregistrement W2154963588 · doi:10.1093/pubmed/fdx096

Exploring novel diabetes surveillance methods: a comparison of administrative, laboratory and pharmacy data case definitions using THIN

2017· article· en· W2154963588 sur OpenAlexafffund
Bushra Khokhar, Hude Quan, Gilaad G. Kaplan, Sonia Butalia, Doreen M. Rabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésMedicinePharmacyDiabetes mellitusMedical recordMedical prescriptionPopulationCohortFamily medicinePediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The objective of this study was to identify patients with diabetes in a comprehensive primary care electronic medical records database using a number of different case definitions (clinical, pharmacy, laboratory definitions and a combination thereof) and understand the differences in patient populations being captured by each definition. Methods: Data for this population-based retrospective cohort study was obtained from The Health Information Network (THIN). THIN is a longitudinal, primary care medical records database of over 9 million patients in UK. Primary outcome was a diagnosis of diabetes, defined by the presence of a diabetes read code, or an abnormal laboratory result, or a prescription for an Oral Anti-diabetic drug or insulin. A 2-year washout period was applied prior to the index of diabetes to avoid inclusion of prevalent cases for each case definition. Results: This study demonstrated that different case definitions of diabetes identify different sub-populations of patients. When the cohorts were observed based on any measure of central tendency, each of the cohorts were reasonably comparable to each other. However, the distribution of each of the cohorts when grouped by age categories and sex, reveal differences. For example, using pharmacy case definition results in a bimodal distribution among women, one between 1-19 year and 35-39 age categories, and then again between 60-64 and 85 years-however, the histogram becomes more normally distributed when metformin was removed from the case definition. Conclusion: Our results suggest that clinical, pharmacy, laboratory case definitions identify different sub-populations and using multiple case definitions is likely required to optimally identify the entire diabetes population within THIN. Our study also suggests that age and sex of patients may affect the indexing of diabetes in THIN and is critical to better understand these variations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,818
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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