Validation of Algorithms to Identify Invasive Electrophysiology Procedures Using Administrative Data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administrative database research can provide insight into the real-world effectiveness of invasive electrophysiology procedures. However, no validated algorithm to identify these procedures within administrative data currently exists. OBJECTIVE: To develop and validate algorithms to identify atrial fibrillation (AF), atrial flutter (AFL), supraventricular tachycardia (SVT) catheter ablation procedures, and diagnostic electrophysiology studies (EPS) within administrative data. METHODS: Algorithms consisting of physician procedural billing codes and their associated most responsible hospital diagnosis codes were used to identify potential AF, AFL, SVT catheter ablation procedures and diagnostic EPS within large administrative databases in Ontario, Canada. The potential procedures were then limited to those performed between October 1, 2011 and March 31, 2013 at a single large regional cardiac center (Sunnybrook Health Sciences Center) in Ontario, Canada. These procedures were compared with a gold-standard cohort of patients known to have undergone invasive electrophysiology procedures during the same time period at the same institution. The sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of each algorithm was determined. RESULTS: Algorithms specific to each of AF, AFL, and SVT ablation were associated with a moderate sensitivity (75%-86%), high specificity (95%-98%), positive (95%-98%), and negative (99%) predictive values. The best algorithm to identify diagnostic EPS was less optimal with a sensitivity of 61% and positive predictive value of 88%. CONCLUSIONS: Algorithms using a combination of physician procedural billing codes and accompanying most responsible hospital diagnosis may identify catheter ablation procedures within administrative data with a high degree of accuracy. Diagnostic EPS may be identified with reduced accuracy.
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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 | 0,002 |
| 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 ».