Filling the gaps in SARDs research: collection and linkage of administrative health data and self-reported survey data for a general population-based cohort of individuals with and without diagnoses of systemic autoimmune rheumatic disease (SARDs) from British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs) are a group of debilitating autoimmune diseases, including systemic lupus erythematosus and related disorders. Assessing the healthcare and economic burden of SARDs has been challenging: while administrative databases can be used to determine healthcare utilisation and costs with minimal selection and recall bias, other health, sociodemographic and economic data have typically been sourced from highly selected, clinic-based cohorts. To address these gaps, we are collecting self-reported survey data from a general population-based cohort of individuals with and without SARDs and linking it to their longitudinal administrative health data. PARTICIPANTS: Using administrative data from the province of British Columbia (BC), Canada, we established a population-based cohort of all BC adults receiving care for SARDs during 1996-2010 (n=20 729) and non-SARD individuals randomly selected from the general population. BC Ministry of Health granted us contact information for 12 000 SARD and non-SARD individuals, who were recruited to complete the surveys by mail or online. FINDINGS TO DATE: Four hundred individuals were initially invited to participate, with 135 (34%) consenting and 127 (94%) submitting the first survey (72% completed online). Sixty-three (49.6%) reported ≥1 SARD diagnosis. The non-SARDs group (n=64) was 92% female with mean age 57.0±11.6 years. The SARDs group (n=63) was 94% female with mean age 56.5±13.1 years. Forty-eight per cent of those with SARDs were current-or-former smokers (mean 10.6±16.2 pack-years), and 33% were overweight or obese (mean body mass index of 24.4±5.3). FUTURE PLANS: Health and productivity data collected from the surveys will be linked to participants' administrative health data from the years 1990-2013, allowing us to determine the healthcare and lost productivity costs of SARDs, and assess the impact of patient-reported variables on utilisation, costs, disability and clinical outcomes. Findings will be disseminated through scientific conferences and peer-reviewed journals.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».