Assessment of a Regression Method to Reclassify Deaths Attributable to Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>BACKGROUND: </strong>Evaluation of cause-specific mortality for public health research depends on accurate death certificates and vital records. However, ill-defined causes of death (termed garbage codes), such as heart failure, are often listed as the underlying cause of death. We examined a regression method proposed by Ahern and colleagues for redistributing deaths attributed to heart failure and compared it to a simulation of the regression method by bootstrapping. </p><p><strong>METHODS: </strong>Deaths attributed to heart failure in four U.S. states (Maryland, Minnesota, Mississippi and North Carolina) were redistributed to a set of underlying causes of death using regression models that identified the proportion of deaths for each target code within a given state-age-sex-education group using ICD-10 mortality data. The results were compared with 3,000 bootstrapped samples with replacement regression.</p><p><strong>RESULTS: </strong>The odds of death from heart failure in the population studied increased with age, was higher in whites and lower in decedents with greater than a high school education compared to those with less than high school education. There were 18 (29.0%) subgroups that showed no significant redistribution targets for the Ahern regression method and 28 (45.2%) for the bootstrapped regression method. Ischemic heart disease was a distribution target for 28 (45.2%) of the Ahern regression subgroups and 22 (35.5%) of the bootstrapped regression subgroups. The Ahern regression method and bootstrapped regression methods were discordant in 19 (30.6%) out of the 62 subgroups examined.</p><p><strong>CONCLUSION: </strong>The Ahern regression method tended to redistribute deaths attributed to heart failure to more target groups compared with the bootstrapped regression method. Both the Ahern regression and the bootstrap regression methods were computationally intensive and inefficient, and results appeared to be influenced by the choices of sex-age-education group strata. Other methods such as coarsened exact matching and improvements to the Ahern approach are desirable additions to the tools available to mitigate the impact of garbage codes on the accuracy of death certification.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».