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Enregistrement W2938245137 · doi:10.1016/j.amjcard.2019.03.044

Surveillance of Congenital Heart Defects among Adolescents at Three U.S. Sites

2019· article· en· W2938245137 sur OpenAlexaboutno aff
George K. Lui, Claire McGarry, Ami B. Bhatt, Wendy Book, Tiffany Riehle‐Colarusso, Julie E. Dunn, Jill Glidewell, Michelle Gurvitz, Trenton Hoffman, Carol J. Hogue, Daphne T. Hsu, Stan Obenhaus, Cheryl Raskind‐Hood, Fred H. Rodriguez, Ali N. Zaidi, Alissa R. Van Zutphen

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Cardiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésHeart defectMedicinePediatricsCardiologyHeart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence, co-morbidities, and healthcare utilization in adolescents with congenital heart defects (CHDs) is not well understood. Adolescents (11 to 19 years old) with a healthcare encounter between January 1, 2008 (January 1, 2009 for MA) and December 31, 2010 with a CHD diagnosis code were identified from multiple administrative data sources compiled at 3 US sites: Emory University, Atlanta, Georgia (EU); Massachusetts Department of Public Health (MA); and New York State Department of Health (NY). The estimated prevalence for any CHD was 4.77 (EU), 17.29 (MA), and 4.22 (NY) and for severe CHDs was 1.34 (EU), 3.04 (MA), and 0.88 (NY) per 1,000 adolescents. Private or commercial insurance was the most common insurance type for EU and NY, and Medicaid for MA. Inpatient encounters were more frequent in severe CHDs. Cardiac co-morbidities included rhythm and conduction disorders at 20% (EU), 46% (MA), and 9% (NY) as well as heart failure at 3% (EU), 15% (MA), and 2% (NY). Leading noncardiac co-morbidities were respiratory/pulmonary (22% EU, 34% MA, 16% NY), infectious disease (17% EU, 22% MA, 20% NY), non-CHD birth defects (12% EU, 23% MA, 14% NY), gastrointestinal (10% EU, 28% MA, 13% NY), musculoskeletal (10% EU, 32% MA, 11% NY), and mental health (9% EU, 30% MA, 11% NY). In conclusion, this study used a novel approach of uniform CHD definition and variable selection across administrative data sources in 3 sites for the first population-based CHD surveillance of adolescents in the United States. High resource utilization and co-morbidities illustrate ongoing significant burden of disease in this vulnerable population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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