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Enregistrement W2341545044 · doi:10.1513/annalsats.201508-493oc

Validation of a New Risk Measure for Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbation Using Health Insurance Claims Data

2016· article· en· W2341545044 sur OpenAlexaff
Richard H. Stanford, Arpita Nag, Douglas W. Mapel, Todd A. Lee, Richard Rosiello, Francis Vekeman, Marjolaine Gauthier‐Loiselle, Mei Sheng Duh, J. F. Philip Merrigan, Michael Schätz

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDExacerbationOdds ratioConfidence intervalEmergency medicinePharmacyRetrospective cohort studyEmergency departmentIntensive care medicineInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Current chronic obstructive pulmonary disease (COPD) exacerbation risk prediction models are based on clinical data not easily accessible to national quality-of-care organizations and payers. Models developed from data sources available to these organizations are needed. OBJECTIVES: This study aimed to validate a risk measure constructed using pharmacy claims in patients with COPD. Administrative claims data were used to construct a risk model to test and validate the ratio of controller (maintenance) medications to total COPD medications (CTR) as an independent risk measure for COPD exacerbations. The ability of the CTR to predict the risk of COPD exacerbations was also assessed. METHODS: This was a retrospective study using health insurance claims data from the Truven MarketScan database (2006-2011), whereby exacerbation risk factors of patients with COPD were observed over a 12-month period and exacerbations monitored in the following year. Exacerbations were defined as moderate (emergency department or outpatient treatment with oral corticosteroid dispensings within 7 d) or severe (hospital admission) on the basis of diagnosis codes. Models were developed and validated using split-sample data from the MarketScan database and further validated using the Reliant Medical Group database. The performance of prediction models was evaluated using C-statistics. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 258,668 patients with COPD from the MarketScan database were included. A CTR of greater than or equal to 0.3 was significantly associated with a reduced risk for any (adjusted odds ratio [OR], 0.91; 95% confidence interval [CI], 0.85-0.97); moderate (OR, 0.93; 95% CI, 0.87-1.00), or severe (OR, 0.87; 95% CI, 0.80-0.95) exacerbation. The CTR, at a ratio of greater than or equal to 0.3, was predictive in various subpopulations, including those without a history of asthma and those with or without a history of moderate/severe exacerbations. The C-statistics ranged from 0.750 to 0.761 for the development set and 0.714 to 0.761 in the validation sets, indicating the CTR performed well in predicting exacerbation risk. CONCLUSIONS: The ratio of controller to total medications dispensed for COPD is a measure that can easily be calculated using only pharmacy claims data. A CTR of greater than or equal to 0.3 can potentially be used as a quality-of-care measurement for prevention of exacerbations.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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