Validation of algorithms to determine incidence of Hirschsprung disease in Ontario, Canada: a population-based study using health administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Incidence rates of Hirschsprung disease (HD) vary by geographical region, yet no recent population-based estimate exists for Canada. The objective of our study was to validate and use health administrative data from Ontario, Canada to describe trends in incidence of HD between 1991 and 2013. Study design: To identify children with HD we tested algorithms consisting of a combination of diagnostic, procedural, and intervention codes against the reference standard of abstracted clinical charts from a tertiary pediatric hospital. The algorithm with the highest positive predictive value (PPV) that could maintain high sensitivity was applied to health administrative data from April 31, 1991 to March 31, 2014 (fiscal years 1991–2013) to determine annual incidence. Temporal trends were evaluated using Poisson regression, controlling for sex as a covariate. Results: The selected algorithm was highly sensitive (93.5%) and specific (>99.9%) with excellent predictive abilities (PPV 89.6% and negative predictive value >99.9%). Using the algorithm, a total of 679 patients diagnosed with HD were identified in Ontario between 1991 and 2013. The overall incidence during this time was 2.05 per 10,000 live births (or 1 in 4,868 live births). The incidence did not change significantly over time (odds ratio 0.998, 95% confidence interval 0.983–1.013, p = 0.80). Conclusion: Ontario health administrative data can be used to accurately identify cases of HD and describe trends in incidence. There has not been a significant change in HD incidence over time in Ontario between 1991 and 2013. Keywords: Hirschsprung disease, algorithm validation, incidence, health administrative data
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
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 | 0,020 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».