Validation of abdominal aortic aneurysm repair codes in Ontario administrative data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the positive predictive values (PPV) of Ontario administrative data codes for the identification of open (OSR) and endovascular (EVAR) repairs of elective (eAAA) and ruptured (rAAA) abdominal aortic aneurysms. METHODS: We randomly identified 319 eAAA and rAAA repairs at two Toronto hospitals between April 2003 and March 2015, using administrative health data in Ontario, Canada. International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision (ICD-10) codes I71.3 and I71.4, were used to identify rAAA and eAAA patients, respectively. A blinded retrospective chart review was conducted and served as the gold standard comparator. Re-abstracted records were compared to Canadian Classification of Health Interventions (CCI) and Ontario Health Insurance Plan (OHIP) codes in the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database (CIHI-DAD) and OHIP databases. We calculated the PPV and 95% confidence intervals (95% CI) of individual and combined procedure and billing codes for elective and ruptured OSR and EVAR (eOSR, eEVAR, rOSR, and rEVAR). RESULTS: Permutation of codes allowed identification of eOSR with 95% PPV (95% CI 88, 98), eEVAR with 96% PPV (95% CI 90, 99), rOSR with 87% PPV (95% CI 79, 93) and rEVAR with 91% PPV (95% CI 59, 100). CONCLUSIONS: Diagnostic, procedure and billing code combinations allow identification of eOSR, eEVAR, rOSR and rEVAR patients in Ontario administrative data with a high degree of certainty.
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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 | 0,008 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».