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Enregistrement W2889076010 · doi:10.1200/cci.17.00143

Can We Use Administrative Data to Accurately Identify Patients Who Receive a Prostate Biopsy?

2018· article· en· W2889076010 sur OpenAlexaffabout
Luke T. Lavallée, Rodney H. Breau, Dean Fergusson, Cynthia Walsh, Carl van Walraven

Notice bibliographique

RevueJCO Clinical Cancer Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerFalse positive paradoxBiopsyProstateCancer registryDiagnosis codeProstate biopsyPopulationCancerRadiologyInternal medicineArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Administrative health data can be a valuable resource for health research. Because these data are not collected for research purposes, it is imperative that the accuracy of codes used to identify patients, exposures, and outcomes is measured. PATIENTS AND METHODS: Code sensitivity was determined by identifying a cohort of men with histologically confirmed prostate cancer in the Ontario Cancer Registry and linking them to the Ontario Health Insurance Plan (OHIP) to determine whether a prostate biopsy code had been claimed. Code specificity was estimated using a random sample of patients at The Ottawa Hospital for whom a prostate biopsy code was submitted to OHIP. A simulation model, which varied the code false-positive rate, true-negative rate, and proportion of code positives in the population, was created to determine specificity under a range of combinations of these parameters. RESULTS: Between 1991 and 2012, 97,369 of 148,669 men with histologically confirmed prostate cancer in the Ontario Cancer Registry had a prostate biopsy code in OHIP within 1 week of their diagnosis (code sensitivity, 86.0%). This increased significantly over time (63.8% in 1991 to 87.9% in 2012). The false-positive rate of the code for index prostate biopsies was 1.9%. The simulation model found that the code specificity exceeded 95% for first prostate biopsy but was lower for secondary biopsies because of more false positives. False positives primarily were related to placement of fiducial markers for patients who received radiotherapy. CONCLUSION: Administrative data in Ontario can accurately identify men who receive a prostate biopsy. The code is less accurate for secondary biopsy procedures and their sequelae.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,179
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,179
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,380
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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