Measuring colorectal cancer incidence: the performance of an algorithm using administrative health data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Certain cancer case ascertainment methods used in Quebec and elsewhere are known to underestimate the burden of cancer, particularly for some subgroups. Algorithms using claims data are a low-cost option to improve the quality of cancer surveillance, but have not frequently been implemented at the population-level. Our objectives were to 1) develop a colorectal cancer (CRC) case ascertainment algorithm using population-level hospitalization and physician billing data, 2) validate the algorithm, and 3) describe the characteristics of cases. METHODS: We linked physician billing, hospitalization, and tumor registry data for 2,013,430 Montreal residents age 20+ (2000-2010). We compared the performance of three algorithms based on diagnosis and treatment codes from different data sources. We described identified cases according to age, sex, socioeconomic status, treatment patterns, site distribution, and time trends. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Our algorithm based on diagnosis and treatment codes identified 11,476 of the 12,933 incident CRC cases contained in the tumor registry as well as 2317 newly-captured cases. Our cases share similar overall time trends and site distributions to existing data, which increases our confidence in the algorithm. Our algorithm captured proportionally 35% more individuals age 50 and younger among CRC cases: 8.2% vs. 5.3%. The newly captured cases were also more likely to be living in socioeconomically advantaged areas. CONCLUSIONS: Our algorithm provides a more complete picture of population-wide CRC incidence than existing case ascertainment methods. It could be used to estimate long-term incidence trends, aid in timely surveillance, and to inform interventions, in both Quebec and other jurisdictions.
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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 | 0,024 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 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 ».