Determination of the optimal case definition for the diagnosis of end-stage renal disease from administrative claims data in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: End-stage renal disease (ESRD) is a major public health problem with increasing prevalence and costs. An understanding of the long-term trends in dialysis rates and outcomes can help inform health policy. We determined the optimal case definition for the diagnosis of ESRD using administrative claims data in the province of Manitoba over a 7-year period. METHODS: We determined the sensitivity, specificity, predictive value and overall accuracy of 4 administrative case definitions for the diagnosis of ESRD requiring chronic dialysis over different time horizons from Jan. 1, 2004, to Mar. 31, 2011. The Manitoba Renal Program Database served as the gold standard for confirming dialysis status. RESULTS: During the study period, 2562 patients were registered as recipients of chronic dialysis in the Manitoba Renal Program Database. Over a 1-year period (2010), the optimal case definition was any 2 claims for outpatient dialysis, and it was 74.6% sensitive (95% confidence interval [CI] 72.3%-76.9%) and 94.4% specific (95% CI 93.6%-95.2%) for the diagnosis of ESRD. In contrast, a case definition of at least 2 claims for dialysis treatment more than 90 days apart was 64.8% sensitive (95% CI 62.2%-67.3%) and 97.1% specific (95% CI 96.5%-97.7%). Extending the period to 5 years greatly improved sensitivity for all case definitions, with minimal change to specificity; for example, for the optimal case definition of any 2 claims for dialysis treatment, sensitivity increased to 86.0% (95% CI 84.7%-87.4%) at 5 years. CONCLUSION: Accurate case definitions for the diagnosis of ESRD requiring dialysis can be derived from administrative claims data. The optimal definition required any 2 claims for outpatient dialysis. Extending the claims period to 5 years greatly improved sensitivity with minimal effects on specificity for all case definitions.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».