Methods of defining hypertension in electronic medical records: validation against national survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic medical records (EMR) can be a cost-effective source for hypertension surveillance. However, diagnosis of hypertension in EMR is commonly under-coded and warrants the needs to review blood pressure and antihypertensive drugs for hypertension case identification. METHODS: We included all the patients actively registered in The Health Improvement Network (THIN) database, UK, on 31 December 2011. Three case definitions using diagnosis code, antihypertensive drug prescriptions and abnormal blood pressure, respectively, were used to identify hypertension patients. We compared the prevalence and treatment rate of hypertension in THIN with results from Health Survey for England (HSE) in 2011. RESULTS: Compared with prevalence reported by HSE (29.7%), the use of diagnosis code alone (14.0%) underestimated hypertension prevalence. The use of any of the definitions (38.4%) or combination of antihypertensive drug prescriptions and abnormal blood pressure (38.4%) had higher prevalence than HSE. The use of diagnosis code or two abnormal blood pressure records with a 2-year period (31.1%) had similar prevalence and treatment rate of hypertension with HSE. CONCLUSIONS: Different definitions should be used for different study purposes. The definition of 'diagnosis code or two abnormal blood pressure records with a 2-year period' could be used for hypertension surveillance in THIN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,162 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».