Quality assessment of linked Canadian clinical administrative hospital and vital statistics death data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThree Canadian clinical-administrative hospital databases were linked to the Canadian Vital Statistics Death Database (CVSD) to provide information about patients who died following discharge from hospital as well as supplementary information about patients that died in-hospital. Quality was assessed using a guided approach and through feedback from initial users.
 Objectives and ApproachThe linked datasets were created to develop and validate health care indicators and performance measures and perform outcome analyses. It is therefore imperative to evaluate the data’s fitness for use. Quality was assessed by calculating coverage of deaths for all linked contributors, creating a profile of the linked dataset and analyzing issues that were identified by users. These analyses were guided by an existing Data Source Assessment Tool, which provides a set of criteria that allow for assessment across five dimensions of quality, thus allowing for appropriate determination of a given set of data’s fitness for use.
 ResultsDeterministic linkage of the datasets resulted in linkage rates that ranged from 66.9% to 90.9% depending on the dataset or data year. Linkage rates also varied by Canadian jurisdictions and patient cohort. Variables had good data availability with rates of 95% or higher. Initial users identified a significant number of duplicate records that were flagged to and corrected by the data supplier. 1.4\% of acute hospital deaths had discrepancies in the death date captured in the two linked sources; the vast majority had a difference of only one day. A user group and issue tracking process were created to share information about the linked data and guarantee that issues are triaged to the appropriate party and allow for timely follow up with the data supplier.
 Conclusion/ImplicationsDocumentation provided by the data supplier was vital to understanding the linkage methodology and its impact on linkage rates. A guided data assessment ensured that strengths and limitations were identified and shared to support appropriate use. Feedback to the data supplier is supporting ongoing improvements to the linkage methodology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».