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Enregistrement W2434994048 · doi:10.24095/hpcdp.29.1.03

Stroke surveillance in Manitoba, Canada: Estimates from administrative databases

2008· article· en· W2434994048 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dan Moore, Lisa M. Lix, Marina Yogendran, P. C. H. Martens, Arturo Tamayo

Notice bibliographique

RevueChronic diseases in Canada · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of SaskatchewanBrandon Regional Health AuthoritySaskatchewan Health AuthorityManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioStroke (engine)ResidenceMedical prescriptionMedical recordDatabasePopulationEpidemiologyDemographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the use of population-based administrative databases for stroke surveillance. First, a meta-analysis was conducted of four studies, identified via a PubMed search, which estimated the sensitivity and specificity of hospital data for ascertaining cases of stroke when clinical registries or medical charts were the gold standard. Subsequently, case-ascertainment algorithms based on hospital, physician and prescription drug records were developed and applied to Manitoba's administrative data, and prevalence estimates were obtained for fiscal years 1995/96 to 2003/04 by age group, sex, region of residence and income quintile. The meta-analysis results revealed some over-ascertainment of stroke cases from hospital data when the algorithm was based on diagnosis codes for any type of cerebrovascular disease (Mantel-Haenszel Odds-Ratio [OR] - 1.70 [95% confidence interval (CI): 1.53 - 1.88]). Analyses of Manitoba administrative data revealed that while the total number of stroke cases varied substantially across the algorithms, the trend in prevalence was stable regardless of the algorithm adopted.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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