Administrative health databases for addressing emerging issues in adults with CHD: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The need for population-based studies of adults with CHD has motivated the growing use of secondary analyses of administrative health data in a variety of jurisdictions worldwide. We aimed at systematically reviewing all studies using administrative health data sources for adult CHD research from 2006 to 2016. Using PubMed and Embase (1 January, 2006 to 1 January, 2016), we identified 2217 abstracts, from which 59 studies were included in this review. These comprised 12 different data sources from six countries. Of these, 55% originated in the United States of America, 28% in Canada, and 17% in Europe and Asia. No study was published before 2007, after which the number of publications grew exponentially. In all, 41% of the studies were cross-sectional and 25% were retrospective cohort studies with a wide variation in the availability of patient-level compared with hospitalisation-level episodes of care; 58% of studies from eight different data sources linked administrative data at a patient level; and 37% of studies reported validation procedures. Assessing resource utilisation and temporal trends of relevant epidemiological and outcome end points were the most reported objectives. The median impact factor of publication journals was 4.04, with an interquartile range of 3.15, 7.44. Although not designed for research purposes, administrative health databases have become powerful data sources for studying adult CHD populations because of their large sample sizes, comprehensive records, and long observation periods, providing a useful tool to further develop quality of care improvement programmes. Data linkage with electronic records will become important in obtaining more granular life-long adult CHD data. The health services nature of the data optimises the impact on policy and public health.
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 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 | 0,025 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».