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Enregistrement W2606165586 · doi:10.23889/ijpds.v1i1.30

A population-based study comparing multiple sclerosis clinic users and non-users in British Columbia, Canada

2017· article· en· W2606165586 sur OpenAlexaffabout
Kyla A. McKay, Helen Tremlett, Feng Zhu, Lorne F. Kastrukoff, Ruth Ann Marrie, Elaine Kingwell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyFamily medicinePopulationMedical prescriptionCohortComorbidityMultiple sclerosisInternal medicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTObjectivesMuch clinical knowledge about multiple sclerosis (MS) has been gained from patients who attend MS specialty clinics. However, there is limited information about whether these patients are representative of the wider MS population. The objective of this study was to compare incident MS cases who were MS clinic users to non-users of the specialty MS clinics in British Columbia, Canada. ApproachThis was a retrospective record linkage cohort study using prospectively collected data from the BCMS database and province-wide health administrative databases. Incident MS cases were identified in the general population using a validated algorithm of hospital and physician diagnostic codes. Results There were 2,841 incident MS cases between 1996 and 2004 including 1,648 (58%) that had registered at an MS clinic (‘clinic cases’) and 1,193 (42%) that had not (‘non-clinic cases’). Sex and socioeconomic status distributions were similar; however, non-clinic cases were older, accessed health services more frequently, and had a higher burden of comorbidity than clinic cases. Only 1% of the non-clinic cases had filled a prescription for an MS-specific disease-modifying therapy, compared to 51% of the clinic cases. ConclusionOur findings have several important implications: even within a publicly funded healthcare system, a high proportion of individuals with MS may not access a specialty MS clinic; the needs of MS patients managed in the community may differ from those referred to an MS clinic; findings from studies involving clinic-based MS cohorts may not always be generalizable to the wider MS population; and access to population-based health administrative data offers the opportunity to gain a broader understanding of MS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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