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Enregistrement W2328195263 · doi:10.1097/mib.0000000000000161

Pitfalls and Perils of Using Administrative Databases to Evaluate the Incidence of Inflammatory Bowel Disease Overtime

2014· letter· en· W2328195263 sur OpenAlexaff
Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseOvertimeIncidence (geometry)MedicineNational databaseDiseaseDatabaseIntensive care medicineInternal medicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inflammatory bowel diseases (IBD), consisting of Crohn's disease and ulcerative colitis, affect approximately 0.6% of North Americans.1 A systematic review of population-based studies on the incidence of IBD suggests that IBD has become a global disease. The systematic review also demonstrated that since 1980s, the incidence of IBD significantly decreased in only 6% of ulcerative colitis studies and in none of the Crohn's disease studies.1 Thus, the literature suggests that the incidence of IBD has predominantly been rising or stable in regions throughout the world. In this issue of Inflammatory Bowel Disease, 2 articles evaluated the incidence of IBD in 2 provinces of Canada.2,3 In the first article, Bitton et al2 used administrative health databases from Quebec (hereafter called the Quebec IBD Cohort) to demonstrate that the incidence of Crohn's disease and ulcerative colitis decreased significantly from 2001 to 2008. In contrast, Benchimol et al3 used administrative health databases from Ontario (hereafter called the Ontario IBD Cohort) to demonstrate that the incidence of IBD increased in children and adults younger than 64 years from 1999 to 2008. The divergent results may be explained by fundamental differences between Ontario and Quebec patients with IBD including differences in: genetic susceptibility4; environmental exposures such as diet and smoking5,6; socioeconomic factors7; and practice patterns of health care providers and health care delivery.8

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,307
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,307
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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