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Enregistrement W2623835537 · doi:10.1089/jpm.2017.0028

The Validity of Using Health Administrative Data To Identify the Involvement of Specialized Pediatric Palliative Care Teams in Children with Cancer in Ontario, Canada

2017· article· en· W2623835537 sur OpenAlexafffundabout
Kimberley Widger, Christina Vadeboncoeur, Shayna Zelcer, Ying Liu, Alisha Kassam, Rinku Sutradhar, Adam Rapoport, Katherine Nelson, Joanne Wolfe, Craig C. Earle, Jason D. Pole, Sumit Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSouthlake Regional Health CenterPediatric Oncology GroupUniversity of TorontoUniversity of OttawaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineCohortHealth carePediatric cancerMEDLINEPopulationRetrospective cohort studyDiagnosis codeFamily medicinePalliative careAcute careCohort studyCancerDatabasePediatricsEmergency medicineInternal medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population-based research to identify underserviced populations and the impact of palliative care (PC) is limited as the validity of such data to identify PC services is largely unknown. OBJECTIVE: To determine the validity of using such data to identify the involvement of specialized pediatric PC teams among children with cancer. DESIGN: Retrospective cohort. SUBJECTS: Ontario children with cancer who died between 2000 and 2012, received care through a pediatric institution with a specialized PC team and a clinical PC database. MEASUREMENTS: All patients in the clinical databases were linked to population-based health services administrative databases. Six algorithms were created to indicate the use of formal pediatric PC teams based on the record type (physician billings vs. inpatient records vs. both) and number of eligible codes required (≥1 vs. ≥2). Each was validated against the pediatric PC clinical databases. RESULTS: The cohort comprised 572 children; 243 were in the clinical databases. Algorithms using only inpatient records had high specificity (80%-95%) but poor sensitivity (21%-56%). Including physician billings increased sensitivity but lowered specificity. The algorithm with overall best performance required ≥2 physician billing or inpatient diagnosis codes indicating PC [sensitivity 0.79 (95% CI 0.73-0.84), specificity 0.58 (95% CI 0.53-0.64)]. CONCLUSIONS: Health administrative data identifies involvement of specialized pediatric PC teams with good sensitivity but low specificity. Studies using such data alone to compare patients receiving and not receiving specialized pediatric PC are at significant risk of misclassification and potential bias. Population-based PC databases should be established to conduct rigorous population-based PC research.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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