Can Linked Electronic Medical Record and Administrative Data Help Us Identify Those Living with Frailty?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frailty is a complex condition that affects many aspects of patients' wellbeing and health outcomes. OBJECTIVES: We used available Electronic Medical Record (EMR) and administrative data to determine definitions of frailty. We also examined whether there were differences in demographics or health conditions among those identified as frail in either the EMR or administrative data. METHODS: EMR and administrative data were linked in British Columbia (BC) and Manitoba (MB) to identify those aged 65 years and older who were frail. The EMR data were obtained from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) and the administrative data (e.g. billing, hospitalizations) was obtained from Population Data BC and the Manitoba Population Research Data Repository. Sociodemographic characteristics, risk factors, prescribed medications, use and costs of healthcare are described for those identified as frail. RESULTS: Sociodemographic and utilization differences were found among those identified as frail from the EMR compared to those in the administrative data. Among those who were >65 years, who had a record in both EMR and administrative data, 5%-8% (n=191 of 3,553, BC; n=2,396 of 29,382, MB) were identified as frail. There was a higher likelihood of being frail with increasing age and being a woman. In BC and MB, those identified as frail in both data sources have approximately twice the number of contacts with primary care (n=20 vs. n=10) and more days in hospital (n=7.2 vs. n=1.9 in BC; n=9.8 vs. n=2.8 in MB) compared to those who are not frail; 27% (BC) and 14% (MB) of those identified as frail in 2014 died in 2015. CONCLUSIONS: Identifying frailty using EMR data is particularly challenging because many functional deficits are not routinely recorded in structured data fields. Our results suggest frailty can be captured along a continuum using both EMR and administrative data.
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 | 0,007 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».