MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2885321952 · doi:10.9778/cmajo.20180013

Validation of 5 key colonoscopy-related data elements from Ontario health administrative databases compared to the clinical record: a cross-sectional study

2018· article· en· W2885321952 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jill Tinmouth, Rinku Sutradhar, Ning Liu, Nancy N. Baxter, Lawrence Paszat, Linda Rabeneck

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensSunnybrook HospitalPublic Health OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésColonoscopyPolypectomyMedicineData qualityQuality managementDatabaseColorectal cancerComputer scienceOperations managementInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colonoscopy is used widely, but its quality is highly variable, which may adversely affect patients. Research and quality-improvement initiatives in a variety of jurisdictions have sought to address this issue, often supported by the use of health administrative data. As these data are generally not collected for these purposes, it is critical to measure their validity before use. The aim of this study was to validate health administrative data definitions for 5 key colonoscopy elements through comparison to the clinical record. METHODS: In a cross-sectional study, we randomly sampled 1968 colonoscopy and noncolonoscopy procedures performed at 23 hospitals and 5 nonhospital endoscopy clinics between April 2008 and March 2009 in Ontario. We compared definitions for 5 key colonoscopy elements (colonoscopy case, colonoscopy setting, colonoscopy completeness, anesthesiologist assistance and polypectomy) derived from the health administrative data to the clinical record. We calculated weighted and unweighted sensitivity, specificity and positive predictive value, adjusted for clustering of patients within physicians, for each definition relative to the reference standard. RESULTS: We abstracted 1845 records; in 1282 cases (69.5%), colonoscopy was intended or performed. The weighted sensitivity and specificity of colonoscopy case, nonhospital colonoscopy setting and anesthesiologist assistance exceeded 95%. The weighted sensitivity for colonoscopy completeness and polypectomy exceeded 95%, but specificity was less than 90%. INTERPRETATION: Ontario health administrative data definitions for 5 key colonoscopy data elements performed well, with sensitivity and specificity values acceptable for use in research and quality-improvement initiatives. In jurisdictions where health administrative data are similarly used for research or quality improvement, similar studies could be considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,360
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCMAJ OpenMême sujetColorectal Cancer Screening and DetectionTravaux en français237 207