Linking the Canadian Community Health Survey and the Canadian Mortality Database: An enhanced data source for the study of mortality.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study summarizes the linkage of the Canadian Community Health Survey (CCHS) and the Canadian Mortality Database (CMDB), which was performed to examine relationships between social determinants, health behaviours and mortality in the household population. DATA AND METHODS: The 2000/2001-to-2011 Canadian Community Health Surveys were linked to the 2000-to-2011 CMDB using probabilistic methods based on common identifiers (names, date of birth, postal code and sex) for eligible respondents (85%; n = 614,774). Mortality records from January 1, 2000 through December 31, 2011 for people aged 12 or older were eligible for linkage (n = 2.774 million). The linkage was enhanced with information from the Historical Tax Summary File. Quality assessment consisted of internal and external validation. Cox survival analysis (age-adjusted) was conducted to estimate hazard ratios (HRs) associated with selected health behaviours. RESULTS: Overall, 5.3% of eligible CCHS respondents linked to a mortality record; false positive and false negative rates were 0.04% and 2.43%, respectively. Linkage rates were higher among males (5.8%) and people aged 75 or older (20.2%), reflecting known mortality risks. Survival analyses confirmed elevated mortality risk associated with heavy (HR 2.36, CI 1.84, 2.89) and light smoking (HR 1.91, CI 1.52, 2.33), compared with not smoking; underweight and obesity, compared with normal and overweight; low fruit and vegetable consumption; and lack of physical activity. INTERPRETATION: Linking health behaviour information from the CCHS to mortality data from the CMDB allows for a greater understanding of modifiable determinants of mortality.
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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 | 0,022 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».