Abstract P71: The Accuracy of Coded Obesity in an Administrative Database
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Obesity is becoming an increasingly prevalent problem. Gathering information on the adiposity of a population is difficult, so being able to take advantage of existing data, such as that in administrative databases, is appealing. The objective of our study was to assess the validity of obesity coding in administrative databases. Methods: This study was conducted using the Alberta Provincial Project for Outcomes Assessment in Coronary Heart Disease (APPROACH) database and the Discharge Abstract Database (DAD) for Calgary. BMI was calculated within APPROACH; BMI ≥30kg/m2 defined obesity. In the DAD obesity was defined by diagnosis codes 278 (ICD-9-CM) and E65-E68 (ICD-10). Databases were linked using provincial health numbers. The sensitivity, specificity, negative predictive value (NPV) and positive predictive value (PPV) of a diagnosis of obesity in the DAD was determined using the obesity diagnosis in APPROACH as the referent. The accuracy of coding obesity was compared across demographic categories and diagnoses. Results: A total of 17,380 subjects included in the analysis. The study population was largely male (68.8%) and had a mean BMI of 26.96 kg/m2. The overall sensitivity of a diagnosis of obesity in the administrative data was 7.75%. However, it was highly specific at 98.98%, with a NPV of 80.84% and a PPV of 65.94%. When considered by year, there were minor variations in the sensitivity of obesity coding in the administrative data, but it remained poor at under 10% throughout. The prevalence of obesity and the PPV was higher amongst those subjects with conditions associated with obesity, including diabetes and hypertension. Of those coded obese in DAD, the majority (72.89%) were Class I obese; of those not coded obese, 84.31% were Class I obese. Conclusions: Obesity coding in the DAD is poor, as reflected in the low sensitivity of the diagnostic code. However, once obesity is coded in this database, it is coded highly accurately. At present, using administrative databases to define cohorts of obese subjects for surveillance is not a viable option.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».