Failure of Administrative Data to Guide Asthma Care
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Asthma is a chronic inflammatory disease of the airways that is very common (7.9% ofCanadians over the age of 12). Despite numerous clinical guidelines, education events and administrativedata reviews, there has been little change to the way asthma is managed in the Canadian health caresystem for nearly 30 years. We evaluated, through the Physician Learning Program (PLP) in Alberta,possible reasons why administrative datasets have not been able to provide meaningful information toadjust health policy. Methods: Provincial data was attained through Alberta Health Service and Alberta Health on pulmonaryfunction testing from 2005-2011 (through the PLP). The number of asthma diagnosis made during the sametime frame were then compared. Results: The preliminary results of the PLP found that spirometry was billed for roughly half as often asthe asthma diagnostic codes were utilized during the same time frame. However, the review also revealedinconsistencies in how administrative data are captured, making it difficult to determine whetherspirometry is being underutilized by physicians in making asthma diagnoses. Conclusions: Inconsistencies in how administrative data are captured in Alberta may be contributingto an incomplete picture of the rates of asthma diagnosis and physiological testing, and may explain, inpart, the limited influence of administrative datasets on guiding meaningful change within the healthcaresystem.
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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 | 0,120 | 0,390 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».