Validating Self-reported Chronic Conditions in Alberta’s Tomorrow Project Cohort: Data Linkage to Administrative Healthcare Data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAlberta’s Tomorrow Project (ATP) is a province-wide cohort study of cancer and chronic diseases in Canada. Approximately 55,000 Albertans aged 35-69 years with no history of cancer, other than non-melanoma skin cancer, had joined the ATP. Nearly all (>96%) ATP participants consented to data linkage to administrative healthcare databases. Objectives and ApproachTo validate chronic conditions self-reported by the ATP participants, individual-level data of a total of 52,851 ATP participants were linked to Alberta Health (AH) administrative datasets using Personal Health Number. Cases of chronic conditions, including diabetes, cardiovascular diseases and gastrointestinal disorders, were identified by algorithms for disease diagnosis using International Classification of Diseases (ICD) codes in administrative healthcare data. Cases were identified as “prevalent” if the index date of diagnosis was before or within 6 months of ATP enrollment date. Self-reported chronic conditions were validated by the cases identified as “prevalent” using the linked AH datasets. ResultsAmong the ATP cohort, 804 participants self-reported ever being diagnosed with myocardial infarction (MI), 451 with stroke, 2,907 with diabetes, 566 with ulcerative colitis, 362 with Crohn’s disease and 112 with liver cirrhosis before or at the time of ATP enrollment. Using the linked AH administrative data, 339 participants were identified as prevalent cases with MI, 200 with stroke, 2,702 with diabetes, 208 with ulcerative colitis, 283 with Crohn’s disease and 55 with liver cirrhosis. The sensitivity and specificity of self-reporting having chronic conditions by the ATP participants were 71.1% and 97.0% for MI, 44.4% and 99.3% for stroke, 78.1% and 98.4% for diabetes, 73.6% and 99.2% for ulcerative colitis, 65.7% and 99.7% for Crohn’s disease and 50.9% and 99.8% for liver cirrhosis. Conclusion/ImplicationsBy linking with administrative healthcare data, we were able to validate the accuracy of self-reporting chronic conditions in ATP participants. The sensitivity of self-reporting was acceptable for MI, diabetes, ulcerative colitis and Crohn’s disease, but low for stroke and liver cirrhosis. The specificity was high for all chronic conditions.
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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».