Using Administrative Health Data to Define a Cohort of Youth Affected by Chronic Health Conditions: Preparing for Cross-Sectoral Data Linkage
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIn Alberta, 2,400 youth with chronic needs transition to adulthood every year, and many are not prepared for this change. Transferring youth from pediatric to adult-oriented care is poorly managed. To improve this process, we need to know how youth patients use health services during this period.
 Objectives and ApproachWe used the Alberta Health Services Corporate Data Repository (CDR-9), which collects records of ambulatory visits, to define a cohort of patients with chronic disease using pediatric tertiary care; data is available from 2008 to 2016. Personal health numbers allowed for deterministic data linkage to CDR-9, registry data (e.g., death dates, moves out of province), and area deprivation indices. Eligible patients were: (a) between ages 12-15 years in 2008 (for ≥2 years observation in adulthood, after age 18), (b) involved with a Chronic Care Clinic (CCC) at Alberta Children’s Hospital, and (c) had repeated CCC visits with ≥3 months between visits.
 ResultsWe identified 26 Chronic Care Clinics (CCC) at Alberta Children’s Hospital (Calgary, Alberta), with stakeholder input. Using CDR-9, a total of 10,111 patients at the hospital were identified who were 12 to 15 years old at the start of the study window (in 2008), and who visited a CCC before age 18. Less than 1% (n=418) were excluded due to moving out of province or having an invalid personal heath number. Final sample sizes were captured across 3 algorithms (A1, A2, A3), based on frequency of CCC visits within a 2-year period: (i) A1: ≥2 CCC visits (N=4123); (ii) A2: ≥3 CCC visits (N=2242); (iii) A3: ≥4 CCC visits (N=1344).
 Conclusion/ImplicationsOur identified cohort of youth affected by chronic conditions is the first of its kind in Alberta, and can answer important questions about patterns of service utilization in other sectors of care. Our next step is to link the cohort to population-level datasets (e.g., physician claims, NACRS, CIHI-DAD).
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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».