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Enregistrement W2510625620 · doi:10.9778/cmajo.20160009

Using physician billing claims from the Ontario Health Insurance Plan to determine individual influenza vaccination status: an updated validation study

2016· article· en· W2510625620 sur OpenAlexaffvenueabout
Kevin L. Schwartz, Nathaniel Jembere, Michael A. Campitelli, Sarah A. Buchan, Hannah Chung, Jeffrey C. Kwong

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationInfluenza vaccineDiagnosis codePopulationFamily medicineSeasonal influenzaEnvironmental healthInternal medicineImmunologyDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Owing to the absence of a vaccination registry in Ontario, administrative data are currently the best available source to determine population-based individual-level influenza vaccination status. Our objective was to validate physician billing claims for influenza vaccination in the Ontario Health Insurance Plan database against the Canadian Community Health Survey. METHODS: We used self-reported seasonal influenza vaccination status of Ontario residents surveyed between 2007 and 2009 as the reference standard. The survey responses were linked to physician claims database records to validate billing codes for influenza vaccination. We calculated sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value with 95% confidence intervals (CIs). We stratified the data by several covariates and comorbidities to determine stratum-specific performance characteristics. We used these estimates to adjust an estimate of influenza vaccine effectiveness for the 2010/11 influenza season. RESULTS: For the 47 301 patients included in the analysis, the sensitivity for the billing codes was 49.8% (95% CI 49.0%-50.5%), specificity was 95.7% (95% CI 95.5%-96.0%), positive predictive value was 88.4% (95% CI 87.8%-89.0%) and negative predictive value was 74.5% (95% CI 74.0%-74.9%). Performance measures were optimized in patients aged 65 years and older, particularly those with comorbidities. INTERPRETATION: Although administrative data have limitations for determining influenza vaccination status, owing to the high positive predictive value, they are well suited for self-controlled study designs that are often used to assess vaccine safety. For studies of coverage and effectiveness, restricting the cohort to patients aged 65 years and older will minimize misclassification bias. Performance characteristics from this study can be used to mitigate misclassification bias.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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