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Enregistrement W2533963320 · doi:10.1186/s12911-016-0375-3

Describing the linkages of the immigration, refugees and citizenship Canada permanent resident data and vital statistics death registry to Ontario’s administrative health database

2016· article· en· W2533963320 sur OpenAlexafffundabout
Maria Chiu, Michael Lebenbaum, Kelvin Lam, Nelson W. Chong, Mahmoud Azimaee, Karey Iron, Douglas G. Manuel, Astrid Guttmann

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensCollege of Physicians and Surgeons of OntarioOttawa HospitalCanadian Institute for Health InformationInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésHealth informaticsRefugeeCitizenshipImmigrationHealth statisticsDatabaseHealth services researchOfficial statisticsNationalityData scienceMedicinePublic healthPolitical scienceComputer scienceNursingEnvironmental healthLawPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ontario, the most populous province in Canada, has a universal healthcare system that routinely collects health administrative data on its 13 million legal residents that is used for health research. Record linkage has become a vital tool for this research by enriching this data with the Immigration, Refugees and Citizenship Canada Permanent Resident (IRCC-PR) database and the Office of the Registrar General's Vital Statistics-Death (ORG-VSD) registry. Our objectives were to estimate linkage rates and compare characteristics of individuals in the linked versus unlinked files. METHODS: We used both deterministic and probabilistic linkage methods to link the IRCC-PR database (1985-2012) and ORG-VSD registry (1990-2012) to the Ontario's Registered Persons Database. Linkage rates were estimated and standardized differences were used to assess differences in socio-demographic and other characteristics between the linked and unlinked records. RESULTS: The overall linkage rates for the IRCC-PR database and ORG-VSD registry were 86.4 and 96.2 %, respectively. The majority (68.2 %) of the record linkages in IRCC-PR were achieved after three deterministic passes, 18.2 % were linked probabilistically, and 13.6 % were unlinked. Similarly the majority (79.8 %) of the record linkages in the ORG-VSD were linked using deterministic record linkage, 16.3 % were linked after probabilistic and manual review, and 3.9 % were unlinked. Unlinked and linked files were similar for most characteristics, such as age and marital status for IRCC-PR and sex and most causes of death for ORG-VSD. However, lower linkage rates were observed among people born in East Asia (78 %) in the IRCC-PR database and certain causes of death in the ORG-VSD registry, namely perinatal conditions (61.3 %) and congenital anomalies (81.3 %). CONCLUSIONS: The linkages of immigration and vital statistics data to existing population-based healthcare data in Ontario, Canada will enable many novel cross-sectional and longitudinal studies to be conducted. Analytic techniques to account for sub-optimal linkage rates may be required in studies of certain ethnic groups or certain causes of death among children and infants.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,016
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,427
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

Citations204
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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