Two approaches to linking census and hospital data.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study compares registry and non-registry approaches to linking 2006 Census of Population data for Manitoba and Ontario to hospital data from the Discharge Abstract Database (DAD). DATA AND METHODS: Using a probabilistic linkage, the registry approach linked the census data to provincial health insurance registries, followed by a deterministic linkage to the DAD based on health insurance number (HIN). The non-registry approach used hierarchical deterministic exact matching based on three variables common to both files to link census data to the DAD. The approaches were compared in terms of linkage and coverage rates, sensitivity and specificity, and consistency of HINs on the linked records. RESULTS: Results of the registry and non-registry linkage approaches were similar. In Manitoba, 7% and 6% of census long-form respondents linked to the DAD with the registry and non-registry linkage approaches, respectively; in Ontario, the linkage rate was 5% for both approaches. With the registry approach, the linked census-DAD data represented 84% (weighted) of hospital admissions in the 2006/2007 DAD in both provinces, compared with 82% in Manitoba and Ontario with the non-registry approach. INTERPRETATION: In the absence of access to provincial health insurance registries with which census data can be linked, a non-registry approach can be used to create a research-quality dataset.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle