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Enregistrement W2885504738 · doi:10.1161/circoutcomes.114.001416

The Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team (CANHEART)

2015· article· en· W2885504738 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jack V. Tu, Anna Chu, Linda R. Donovan, Dennis T. Ko, Gillian L. Booth, Karen Tu, Laura C. Maclagan, Helen Guo, Peter C. Austin, William Hogg, Moira K. Kapral, Harindra C. Wijeysundera, Clare Atzema, Andrea S. Gershon, David A. Alter, Douglas S. Lee, Cynthia A. Jackevicius, R. Sacha Bhatia, Jacob A. Udell, Mohammad R. Rezai, Thérèse A. Stukel

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineCohortPopulationHealth careFamily medicineAmbulatory carePsychological interventionAmbulatoryPublic healthRecord linkageCohort studyObservational studyPopulation healthMedical recordMedical emergencyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The CArdiovascular HEalth in Ambulatory care Research Team (CANHEART) is conducting a unique, population-based observational research initiative aimed at measuring and improving cardiovascular health and the quality of ambulatory cardiovascular care provided in Ontario, Canada. A particular focus will be on identifying opportunities to improve the primary and secondary prevention of cardiovascular events in Ontario's diverse multiethnic population. METHODS AND RESULTS: A population-based cohort comprising 9.8 million Ontario adults ≥20 years in 2008 was assembled by linking multiple electronic survey, health administrative, clinical, laboratory, drug, and electronic medical record databases using encoded personal identifiers. The cohort includes ≈9.4 million primary prevention patients and ≈400,000 secondary prevention patients. Follow-up on clinical events is achieved through record linkage to comprehensive hospitalization, emergency department, and vital statistics administrative databases. Profiles of cardiovascular health and preventive care will be developed at the health region level, and the cohort will be used to study the causes of regional variation in the incidence of major cardiovascular events and other important research questions. CONCLUSIONS: Linkage of multiple databases will enable the CANHEART study cohort to serve as a powerful big data resource for scientific research aimed at improving cardiovascular health and health services delivery. Study findings will be shared with clinicians, policy makers, and the public to facilitate population health interventions and quality improvement initiatives.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations184
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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