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Enregistrement W2891312812 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.1004

Use of linked electronic health records to evaluate cardiovascular risk prediction models in Ontario, Canada

2018· article· en· W2891312812 sur OpenAlexaffabout
Atul Sivaswamy, Anam Khan, Karen Tu, Paymon Azizi, Dennis T. Ko, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortMedical recordRecord linkageFramingham Risk ScoreBlood pressureCohort studyDatabaseMyocardial infarctionFramingham Heart StudyDemographyFamily medicineEmergency medicineGerontologyMedical emergencyInternal medicineEnvironmental healthDiseasePopulationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionElectronic health records (EHR) contain individual-level clinical information not found in traditional administrative databases. As part of the CANHEART-Strategy for Patient Oriented Research (SPOR) initiative, we created a linked EHR-administrative data cohort that enables us to measure the Framingham and ACC/AHA Pooled Cohort cardiovascular risk prediction scores in Ontario, Canada.
 Objectives and ApproachAn EHR primary care cohort was created using the Electronic Medical Record Administrative data Linked Database (EMRALD) database, which contains the blood pressure and lipid values, weight and height measures, prescriptions and smoking status of up to 350,000 patients in Ontario, Canada. We enriched the lipid information through linkage to the Ontario Laboratory Information System, which is a repository of 90%+ of all lipid tests in Ontario. Individual-level information on co-morbidities, hospitalizations and mortality attributed to cardiovascular causes (e.g. myocardial infarction, stroke, cardiovascular mortality) were obtained through linkage to provincial health administrative and vital statistics databases using CANHEART methodology (www.canheart.ca).
 ResultsPatients were entered into the cohort between 2008 and 2014 if they had measurements for blood pressure and lipids (total cholesterol and high-density lipoprotein) taken within a year of each other during this accrual window. The earliest such group of values was chosen and determined the individual’s index date. Age, sex, smoking, diabetes and anti-hypertensive treatment status were extracted from EHR or administrative data to calculate the two scores. Patients were excluded if not aged 40-75 on the index date or if they had a history of cardiovascular disease. A cohort of 84,628 Ontario residents (mean age 55.0 years) had the elements required to calculate both scores. Follow-up for outcome events were done through record linkage to the end of 2014, with a mean follow-up of 3.62 years.
 Conclusion/ImplicationsThe creation of this cohort will allow for the validation of the Framingham and AHA/ACC Pooled Cohort equations in the diverse Ontario population. It would also enable the possible development of a new ‘made-in-Canada’ cardiovascular risk prediction model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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