Coding of heart failure diagnoses in Saskatchewan: a validation study of hospital discharge abstracts.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Validity of Heart Failure (HF) diagnoses from administrative records has not been extensively evaluated, especially with respect to small / unselected hospitals. OBJECTIVES: To determine the positive predictive value of a primary / most responsible diagnosis of HF among a general population of subjects discharged from Saskatchewan hospitals. METHODS: Using administrative health records from the Province of Saskatchewan, Canada, we identified subjects experiencing their first HF hospitalization between 1994 and 2003. From this cohort, we randomly selected 500 subjects for individual validation using Framingham and Carlson criteria. RESULTS: The 466 charts available for analysis, 74% (345/466) and 63.9% (298/466) of subjects met criteria for a clinical diagnosis of HF based on Framingham or Carlson criteria, respectively; 57.5% (268/466) met both criterion. Provincial hospitals (located in the largest urban centres) were associated with the highest proportion of confirmed HF diagnoses (87.8% by Framingham criteria) compared to progressively smaller hospitals (regional 77.9%; district 64.2%; and community 60.0%). Accuracy also differed when stratified by physician category. Cardiologists and internists were associated with the highest rates of confirmed diagnoses [(97.5% (39 / 40) and 85.0% (34 / 40)]) compared to general practitioners [(73.1% (95 / 130)]) and other physicians [(69.1% (177 / 256)]), by Framingham criteria. CONCLUSIONS: Hospital discharge abstracts indicating HF are frequently inaccurate. These findings have important implications for the epidemiologic study of HF as well as the clinical management of patients.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».