Diagnosing Asthma: The Fit between Survey and Administrative Database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standard methods for population studies of asthma include surveying population samples using questionnaires and examining people in laboratories. These procedures are extremely expensive. It would be helpful if, at least for some purposes, they could be replaced by cheaper techniques with adequate validity. OBJECTIVES: To determine agreement between survey and database in regard to the prevalence of asthma. METHODS: Responses to survey questions about asthma symptoms in the past 12 months were linked to physician claims in the Manitoba Population Health Repository. RESULTS: The overall agreement was moderate (k=0.45 to 0.50) and increased if two years of physician claims were studied (k=0.55 to 0.59); studying additional years had no further effect on agreement. Sex and smoking did not significantly affect the kappa scores. CONCLUSIONS: There were several plausible reasons for discrepancies. Symptoms recorded on the survey were intrinsically different from those recorded for physician visits. Physicians also used other respiratory codes instead of asthma, and survey participants did not see a physician every year for asthma. The estimates of prevalence derived from the survey and the administrative database included two overlapping groups of people. In each, the diagnosis of asthma seems justifiable, although the agreement between the two groups was only moderate to substantial. Both methods are useful, although they are useful for different purposes. Health care utilization estimates may be particularly useful for studying trends over time.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle