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Enregistrement W2684882859 · doi:10.1136/bmjopen-2017-016173

Model-based methods for case definitions from administrative health data: application to rheumatoid arthritis

2017· article· en· W2684882859 sur OpenAlexafffund
Kristine Kroeker, Jessica Widdifield, Saman Muthukumarana, Depeng Jiang, Lisa M. Lix

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisHealth services researchPublic healthFamily medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This research proposes a model-based method to facilitate the selection of disease case definitions from validation studies for administrative health data. The method is demonstrated for a rheumatoid arthritis (RA) validation study. STUDY DESIGN AND SETTING: Data were from 148 definitions to ascertain cases of RA in hospital, physician and prescription medication administrative data. We considered: (A) separate univariate models for sensitivity and specificity, (B) univariate model for Youden's summary index and (C) bivariate (ie, joint) mixed-effects model for sensitivity and specificity. Model covariates included the number of diagnoses in physician, hospital and emergency department records, physician diagnosis observation time, duration of time between physician diagnoses and number of RA-related prescription medication records. RESULTS: The most common case definition attributes were: 1+ hospital diagnosis (65%), 2+ physician diagnoses (43%), 1+ specialist physician diagnosis (51%) and 2+ years of physician diagnosis observation time (27%). Statistically significant improvements in sensitivity and/or specificity for separate univariate models were associated with (all p values <0.01): 2+ and 3+ physician diagnoses, unlimited physician diagnosis observation time, 1+ specialist physician diagnosis and 1+ RA-related prescription medication records (65+ years only). The bivariate model produced similar results. Youden's index was associated with these same case definition criteria, except for the length of the physician diagnosis observation time. CONCLUSION: A model-based method provides valuable empirical evidence to aid in selecting a definition(s) for ascertaining diagnosed disease cases from administrative health data. The choice between univariate and bivariate models depends on the goals of the validation study and number of case definitions.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,422
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,146 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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