Validation of Diagnostic Groups Based on Health Care Utilization Data Should Adjust for Sampling Strategy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Valid measurement of outcomes such as disease prevalence using health care utilization data is fundamental to the implementation of a "learning health system." Definitions of such outcomes can be complex, based on multiple diagnostic codes. The literature on validating such data demonstrates a lack of awareness of the need for a stratified sampling design and corresponding statistical methods. We propose a method for validating the measurement of diagnostic groups that have: (1) different prevalences of diagnostic codes within the group; and (2) low prevalence. METHODS: We describe an estimation method whereby: (1) low-prevalence diagnostic codes are oversampled, and the positive predictive value (PPV) of the diagnostic group is estimated as a weighted average of the PPV of each diagnostic code; and (2) claims that fall within a low-prevalence diagnostic group are oversampled relative to claims that are not, and bias-adjusted estimators of sensitivity and specificity are generated. APPLICATION: We illustrate our proposed method using an example from population health surveillance in which diagnostic groups are applied to physician claims to identify cases of acute respiratory illness. CONCLUSIONS: Failure to account for the prevalence of each diagnostic code within a diagnostic group leads to the underestimation of the PPV, because low-prevalence diagnostic codes are more likely to be false positives. Failure to adjust for oversampling of claims that fall within the low-prevalence diagnostic group relative to those that do not leads to the overestimation of sensitivity and underestimation of specificity.
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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 | 0,257 | 0,600 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».