Identifying Children with Persistent Asthma from Health Care Administrative Records
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigation into the origins of asthma is contingent on definitions of asthma, which can differentiate asthma from transient wheezing syndromes in children. OBJECTIVES: This research was undertaken to develop a definition for asthma derived from health care administrative records, which would identify children with persistent asthma. PATIENTS AND METHODS: Using population-based, health care administrative data, children with possible asthma were identified as having one or more physician visits or hospitalizations for asthma or bronchitis diagnoses from January 1995 to December 1995, or, in the absence of asthma-like diagnoses, one or more prescriptions for asthma prophylaxis drugs or ketotifen concomitant with a beta-agonist, or two or more prescriptions for beta-agonists. RESULTS: The likelihood of persistent asthma, defined as repeated health care and prescription use for asthma from 1996 to 1998, was assessed for various asthma markers and risk factors in 29,198 children with possible asthma. Children with asthma prescription drugs or asthma health care use not limited to the winter season were three to six times more likely than children without these characteristics to have persistent asthma. The likelihood of persistent asthma was elevated to a substantial degree in the presence of both of these markers. CONCLUSIONS: The inclusion of these measures in a diagnosis-based definition improves the ability to identify persistent asthma in children.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».