Exploring novel diabetes surveillance methods: a comparison of administrative, laboratory and pharmacy data case definitions using THIN
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».