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Enregistrement W2551584921 · doi:10.1371/journal.pone.0165161

Incidence of Appendicitis over Time: A Comparative Analysis of an Administrative Healthcare Database and a Pathology-Proven Appendicitis Registry

2016· article· en· W2551584921 sur OpenAlexafffund
Stephanie Coward, Hashim Kareemi, Fiona Clement, Scott Zimmer, Elijah Dixon, Chad G. Ball, Steven J. Heitman, Mark G. Swain, Subrata Ghosh, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAppendicitis Diagnosis and Management
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGovernment of AlbertaUniversity of Calgary
Mots-clésAppendicitisMedicineIncidence (geometry)PopulationCancer registryDiagnosis codeCohortEpidemiologyGeneral surgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: At the turn of the 21st century, studies evaluating the change in incidence of appendicitis over time have reported inconsistent findings. OBJECTIVES: We compared the differences in the incidence of appendicitis derived from a pathology registry versus an administrative database in order to validate coding in administrative databases and establish temporal trends in the incidence of appendicitis. DESIGN: We conducted a population-based comparative cohort study to identify all individuals with appendicitis from 2000 to2008. SETTING & PARTICIPANTS: Two population-based data sources were used to identify cases of appendicitis: 1) a pathology registry (n = 8,822); and 2) a hospital discharge abstract database (n = 10,453). INTERVENTION & MAIN OUTCOME: The administrative database was compared to the pathology registry for the following a priori analyses: 1) to calculate the positive predictive value (PPV) of administrative codes; 2) to compare the annual incidence of appendicitis; and 3) to assess differences in temporal trends. Temporal trends were assessed using a generalized linear model that assumed a Poisson distribution and reported as an annual percent change (APC) with 95% confidence intervals (CI). Analyses were stratified by perforated and non-perforated appendicitis. RESULTS: The administrative database (PPV = 83.0%) overestimated the incidence of appendicitis (100.3 per 100,000) when compared to the pathology registry (84.2 per 100,000). Codes for perforated appendicitis were not reliable (PPV = 52.4%) leading to overestimation in the incidence of perforated appendicitis in the administrative database (34.8 per 100,000) as compared to the pathology registry (19.4 per 100,000). The incidence of appendicitis significantly increased over time in both the administrative database (APC = 2.1%; 95% CI: 1.3, 2.8) and pathology registry (APC = 4.1; 95% CI: 3.1, 5.0). CONCLUSION & RELEVANCE: The administrative database overestimated the incidence of appendicitis, particularly among perforated appendicitis. Therefore, studies utilizing administrative data to analyze perforated appendicitis should be interpreted cautiously.

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 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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations67
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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