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Enregistrement W2891451818 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.824

Lessons learned: Linking patient-reported outcomes data with administrative databases

2018· article· en· W2891451818 sur OpenAlexaffabout
Laura Davis, Alyson Mahar, Lev D. Bubis, Qing Li, Haoyu Zhao, Lesley Moody, Rinku Sutradhar, Lisa Barbera, Natalie G. Coburn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCancer Care OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreManitoba HealthHealth Sciences CentreSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical recordData collectionCancerCohortPerspective (graphical)DiseaseMissing dataConversationCancer registryFamily medicineDatabasePsychologyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionSince 2007, Cancer Care Ontario (CCO) has systematically collected patient-reported outcomes (PROs) in the form of symptom data, for cancer outpatients visiting regional cancer centres or affiliate institutions. Data are used in real-time to facilitate conversation between clinicians and patients and have recently been combined with provincial administrative databases. Objectives and ApproachCCO collects PROs using the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), which scores 9 symptoms on a scale of 0 (no symptoms) to 10 (worst symptom severity). Data were imported from CCO in 2015 and linked to a cancer cohort at ICES. We investigated differences between patients who completed $\geq$1 ESAS record and patients who did not, as well as the number of records, timing of data collection and missingness. We describe our experience linking and using the PRO data to administrative data, including presenting trajectories of symptoms over time and combining scores into composite indices. Results120,745 cancer patients had 729,861 symptom records between 2007 and 2014. Not all patients with a cancer diagnosis had $\geq$1 ESAS record and this varied by patient, disease and system level factors. Because implementation occurred from a clinical perspective, data collection was irregular within and across patients and depended on treatment and other factors; the number of records per patient varied, as well the number of contributing patients in each time period following diagnosis. Attempts were made to create meaningful composite indices by combining all symptom scores as well as combining multiple high scores for each individual symptom. As a result, selecting the best statistical analysis to use these PRO data as an exposure or outcome is still uncertain. Conclusion/ImplicationsPRO data linked to provincial, administrative data holdings represent a new frontier for population-based cancer research, both in their challenging structure as well as their implications for clinical practice and health system. These lessons learned will hopefully support other researchers rigorous use of these data in the future.

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)0,210
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,557
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2100,557
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0110,020
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0100,010
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,526
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,022 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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