MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890248655 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.804

Secondary care provision for children and young people with Cerebral palsy: A data-linkage study

2018· article· en· W2890248655 sur OpenAlexaff
Bethan Carter, Hywel Jones, Jackie Bethell, Alison Kemp, Ting Wang, Oliver Perra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyGross Motor Function Classification SystemMedicineRecord linkageCohortPediatricsMedical recordOutpatient visitsPopulationCohort studyHealth carePhysical therapyEmergency medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionData on children with cerebral palsies are often held in registries, but these contain limited information with varying levels of follow-up. Here we show how record-linkage with healthcare datasets has enabled longitudinal follow-up if these children to understand how they use secondary care health services. Objectives and ApproachOur primary aim was to explore healthcare utilisation for children and young people (CYP) with CP aged 0-25 years between 2004 and 2014 by severity, measured by recorded Gross Motor Function Classification System (GMFCS) level. This was achieved by linking Northern Ireland Cerebral Palsy Register (NICPR) data to routinely collected secondary care data. Comparison was made to the population of CYP who were not on the NICPR i.e. non CP cases. ResultsThere were 1,693 cases in the NICPR cohort born 1981-2011. Of those, 286 (16.9%) were GMFCS 1, 662 (39.1%) GMFCS 2, 277 (16.4%) GMFCS 3, 105 (6.2%) GMFCS 4 and 342 (20.2%) were GMFCS 5 (21 (1.2%) missing). NICPR cases had 11,844 hospital admissions and 19,750 outpatient appointments during the study period accounting for 1.7% of both inpatient and outpatient attendances. Those with severe CP were more likely to have an inpatient admission and had longer stays in hospital than those with less severe CP and those without CP. 592/948 (62.4%) patients with GMFCS 1&2 had an admission compared to 345/447 (77.2%) of GMFCS 4&5 cases. The proportion of elective to emergency admissions was 72.4% versus 53.7% for non CP. Conclusion/ImplicationsThis study adds to understanding of service utilisation for those with CP in the UK, and provides comparable figures with a recent study in Australia. Thus, further demonstrating that linkage between CP registers and routinely collected healthcare may be useful for health services research and informing healthcare delivery.

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)0,018
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Population Data ScienceMême sujetCerebral Palsy and Movement DisordersTravaux en français237 207