Pilot study of the ability to probabilistically link clinical trial patients to administrative data and determine long-term outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical trials are important but extremely costly. Utilization of routinely collected administrative data may simplify and enhance clinical trial data collection. PURPOSE: The aim of this study was to test the feasibility of use of administrative databases in Ontario, Canada, for long-term clinical trial follow-up, specifically (a) to determine whether limited patient identifiers held by the Canadian Cancer Trials Group can be used to probabilistically link with individuals in the Institute for Clinical Evaluative Sciences databases and if so, (b) the level of concordance between the two data sets. METHODS: This retrospective study was conducted through collaboration of established health service (Institute for Clinical Evaluative Sciences) and clinical trial (Canadian Cancer Trials Group) research groups in the province of Ontario, Canada, where healthcare is predominantly funded by the government. Adults with pre-treated metastatic colorectal cancer previously enrolled in the Canadian Cancer Trials Group CO.17 and CO.20 randomized phase III trials were included, limited to those in Ontario. The main outcomes were rate of successful probabilistic linkage and concordance of survival data, stated a priori. RESULTS: Probabilistic linkage was successful in 266/293 (90.8%) participants. In those patients for whom linkage was successful, the Canadian Cancer Trials Group (trial) and the Institute for Clinical Evaluative Sciences (administrative) data sets were concordant with regard to the occurrence of death during the period of clinical trial follow-up in 206/209 (98.6%). Death was recorded in the Institute for Clinical Evaluative Sciences, but not the Canadian Cancer Trials Group, for 57 cases, where the event occurred after the clinical trial cut-off dates. The recorded date of death matched closely between both databases. During the period of clinical trial conduct, administrative databases contained details of hospitalizations and emergency room visits not captured in the clinical trial electronic database. CONCLUSION: Prospective use of administrative data could enhance clinical trial data collection, both for long-term follow-up and resource utilization for economic analyses and do so less expensively than current primary data collection. Recording a unique identifier (e.g. health insurance number) in trial databases would allow deterministic linkage for all participants.
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 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 | 0,138 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».