Accuracy of Offspring-Reported Parental Hip Fractures: A Novel Population-Based Parent-Offspring Record Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to test the validity of offspring-reported parental hip fracture in a unique bone mineral density (BMD) registry linked to administrative databases spanning 4 decades. Population-based data were from Manitoba, Canada, and included hospital abstracts, health insurance registrations, and the provincewide BMD registry. The cohort included individuals aged ≥40 years with BMD tests and self-reports of parental hip fracture between 2006 and 2014. Population registry data for 1966-2014 were used to link offspring with their parents, and hospital records were used to ascertain parental fractures. Overall, 8,112 offspring met the inclusion criteria; 13.6% had a parental hip fracture diagnosis in administrative data during an average of 32.9 years of follow-up. Agreement between parental hip fracture from offspring reports and diagnoses in administrative data was good (κ = 0.68). The sensitivity of offspring reports was 0.70 (95% confidence interval: 0.67, 0.73), and specificity was 0.96 (95% confidence interval: 0.96, 0.97). Offspring characteristics associated with disagreement included male sex, northern rural residence, early BMD test year, and longer interval between BMD test and parental hip fracture diagnosis. This proof-of-concept study focused on hip fractures, but use of record linkage techniques to validate offspring-reported parental information can be extended to other conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».