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Enregistrement W2418617356 · doi:10.1155/2016/1690482

Identifying Primary Spontaneous Pneumothorax from Administrative Databases: A Validation Study

2016· article· en· W2418617356 sur OpenAlexafffund
Éric Fréchette, Keegan Guidolin, Ayman Seyam, Yun‐Hee Choi, Sarah Jones, J. Andrew McClure, Jennifer Winick‐Ng, Blayne Welk, Richard Malthaner

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePleural and Pulmonary Diseases
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesWestern University
Mots-clésMedicinePneumothoraxAlgorithmDatabasePediatricsSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Primary spontaneous pneumothorax (PSP) is a disorder commonly encountered in healthy young individuals. There is no differentiation between PSP and secondary pneumothorax (SP) in the current version of the International Classification of Diseases (ICD-10). This complicates the conduct of epidemiological studies on the subject. Objective. To validate the accuracy of an algorithm that identifies cases of PSP from administrative databases. Methods. The charts of 150 patients who consulted the emergency room (ER) with a recorded main diagnosis of pneumothorax were reviewed to define the type of pneumothorax that occurred. The corresponding hospital administrative data collected during previous hospitalizations and ER visits were processed through the proposed algorithm. The results were compared over two different age groups. Results. There were 144 cases of pneumothorax correctly coded (96%). The results obtained from the PSP algorithm demonstrated a significantly higher sensitivity (97% versus 81%, p = 0.038) and positive predictive value (87% versus 46%, p < 0.001) in patients under 40 years of age than in older patients. Conclusions. The proposed algorithm is adequate to identify cases of PSP from administrative databases in the age group classically associated with the disease. This makes possible its utilization in large population-based studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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