A Longitudinal Analysis of the Families First Screening Program in Manitoba, Canada: Cleaning, Validating and Linking via Health Registry Data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionManitoba Public Health Nurses (PHNs) attempt to visit all families with newborns shortly after discharge from birth hospitalizations. Since 2000, PHNs have completed the Families First Screen (FFS) at these visits, to identify families at risk for child maltreatment. The information captured in FFS is a valuable tool for research. Objectives and ApproachOur objective was to clean and validate FFS data and link to health data in the Manitoba repository in order to determine the percent of births in Manitoba hospitals that had FFS. We identified all babies born in Manitoba hospitals 2000-2015 using ICD-9-CM /ICD-10-CA codes. Mothers were identified through the Health Registry (Mom_Baby Link File) using scrambled Personal Health Identification Numbers (sPHINs). FFS data were linked to births via baby’s sPHIN. Determining which FFS records linked to babies required several steps of cleaning and validating the data to account for differences in birthdates between files, missing sPHINs, and multiple records. ResultsFor example, in 2014 there were 16,079 births and 14,002 FFS records; 13,524 FFS had mother and/or baby sPHIN. For those missing baby sPHIN (9,295), 99.8% were retrieved via the Mom_Baby Link File. Linking the FFS to the hospital births we found: 3,043 births didn’t have an FFS; 12,762 had a single FFS, and 274 births had multiple FFS (i.e., baby associated with more than one mother, FFS and/or form date). To ensure that the baby was only associated with one mother and one FFS the most current FFS was kept. We found that in 2014, 81.07% (13,036/16,079) of the births had an FFS. In the longitudinal analysis, the percent of births with an FFS ranged from 74.6% in 2000 to 81.1% in 2014. Conclusion/ImplicationsWe were able to achieve good linkage between FFS and health registry data, allowing this rich data source to be used for research on maternal and child health. Information on percent of births with FFS has been shared with policy-makers over the years and changes to screening practices implemented.
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 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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».