DEFINING PEDIATRIC DIABETES USING EMR RECORDS AND VALIDATION FROM LINKABLE MANITOBA COHORT DATA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The prevalence of paediatric diabetes is increasing. Identifying and describing populations with paediatric diabetes using Primary Care Electronic Medication Records (EMR) can improve surveillance and management. OBJECTIVES To describe the population of children diagnosed with paediatric diabetes in Manitoba using Electronic Medical Record data from Community Paediatricians and Family Physcians in Manitoba. DESIGN/METHODS We applied a previously validated case definition for type 1 and type 2 diabetes to patients aged 1–18 seen by one of the 221 primary care providers participating in the Manitoba Primary Care Research Network (MaPCReN) between 1998–2015. We compared the agreement between the MaPCReN definition and Manitoba’s Diabetes Education Resource for Children and Adolescents (DERCA) clinical database of confirmed cases. Cases were described, including prevalence, patient characteristics, and health system use. RESULTS Our definition identified 166 children (0.4%, 95% CI 0.36% - 0.49%) of whom 53.0% lived in a rural location and 53.6% were female. The mean age at diagnosis was 11.4 years (SD 5.4). There were 90 patients identified by the definition also cared for by a paediatric endocrinologist at DERCA [sensitivity (54.2%), specificity (98.7%), and kappa (0.61, CI 0.54-.069)]. An additional 286 patients had at least one documented HbA1C of 6.5% or higher but did not have a corresponding diabetes diagnosis within the EMR. Of those, 45% had an HbA1c between 6.5 -7.5 and 25.9% had an HbA1c over 8.5%. Most of these patients also had an abnormal fasting glucose in the EMR (76.9%). There were 280 patients with an elevated HbA1c that had no evidence of attending an appointment with a paediatric endocrinologist at DERCA, 70.8% have a rural address. CONCLUSION The inclusion of HbA1c values in identifying paediatric diabetes suggested a large number of patients without a corresponding diabetes diagnosis or record of care from DERCA. Therefore, the DERCA database might be underestimating the true prevalence of diabetes in Manitoba. Understanding further characteristics of this population, is an essential step to inform the development of enhanced services and strategies.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».