Estimates of Disease Course in Inflammatory Bowel Disease Using Administrative Data: A Population-level Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: We sought develop a predictive model of disease course in inflammatory bowel disease [IBD] using health care utilization measures from administrative health data, and to apply this model to estimate disease course at a population level over time. METHODS: Study participants were IBD patients who were prospectively followed for a 1-year period between 2009 and 2010 in a Canadian clinic setting to assess their IBD disease course [i.e. remission, mild, moderate, severe]. Clinic data were linked with population-based administrative health data. A multivariable partial proportional odds model tested health care utilization measures that discriminated disease course groups. The model was applied to project the distribution of disease course for the Manitoba IBD population for 1995-2013. RESULTS: There were 407 participants (54.3% females, 64.4% Crohn's disease [CD]) with mean age at diagnosis of 29.8 years [SD 14.9]. Forty-one per cent of participants were clinically in remission, while 14.0% had severe IBD. Mild, moderate or severe disease was associated with three or more gastroenterologist visits (odds ratio [OR] = 3.33, 95% confidence interval [CI]: 2.03-5.54) or three or more general practitioner visits [OR = 2.97, 95% CI: 1.44-6.37] with an IBD diagnosis and ≥1 radiology test [OR = 2.22, 95% CI: 1.31-3.80]. The percentages of the Manitoba IBD population in remission rose steadily from 1995 to 2013 [43.6 to 59.9%], while the percentages of individuals with mild, moderate or severe disease declined. CONCLUSION: This study demonstrated that health care utilization measures from administrative data can be used to predict disease course in the IBD population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».