Systematic analysis of self-reported comorbidities in the COSYCONET COPD cohort study by stepwise evaluation of medication
Notice bibliographique
Résumé
Background: In large cohort studies comorbidities are commonly self-reported by the patients. Although this is a feasible way to collect information, it only represents conditions memorized. In order to improve the use of all available information, we developed a detailed procedure to compare self-reported comorbidities with medication and applied this to the data of the German COPD cohort COSYCONET. Methods: Approach I was based solely on ICD-10-codes for the diseases and the indications of medications. To deal with the non-specificity of medications, Approach II focused on disease-specific medication and ATC-codes. The relationship between comorbidities and medication was expressed by a four-level concordance score. Results: Approach I and II demonstrated that the patterns of concordance scores markedly differed between diseases. On average, Approach I resulted in more than 50% concordance of all reported diseases to at least one medication. Approach II showed particularly large differences in its ability of matching with medications, due to large differences in the disease-specificity of drugs, e.g. for diabetes versus specific cardiovascular disorders. Conclusion: Both approaches provide defined strategies to confirm self-reported diagnoses via medication. Approach I covers a broad spectrum of diseases and medications but is limited regarding disease-specific information. Approach II is based on medications specific for a disease and can reach higher concordance. The strategies described are generally applicable in large studies to extract as much information as possible from the available data. Funded by BMBF COSYCONET and Mundipharma GmbH.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».