Implementation of an algorithm for the identification of breast cancer deaths in German health insurance claims data: a validation study based on a record linkage with administrative mortality data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To adapt a Canadian algorithm for the identification of female cases of breast cancer (BC) deaths to German health insurance claims data and to test and validate the algorithm by comparing results with official cause of death (CoD) data on the individual and the population level. DESIGN: Validation study, secondary data, medical claims. SETTING: All women insured with the two SHIs and who deceased in the period 2006-2013, were residents of North Rhine Westphalia (NRW) and were linked with ECR data: n=22 413. MAIN OUTCOME MEASURES: Based on inpatient and outpatient diagnoses in the year before death, six algorithms were derived and the accordance of the algorithm-based CoD with the official CoD was evaluated calculating specificity, sensitivity, negative and positive predictive values (NPV, PPV). Furthermore, algorithm-based age-specific BC mortality rates covering several calendar years were calculated for the entire insured female population and compared with official national rates. RESULTS: Our final algorithm, derived from the NRW subsample, comprised codes indicating the presence of BC, metastases, a terminal illness phase and the absence of codes for other tumours. Overall, specificity, sensitivity, NPV and PPV of this algorithm were 97.4%, 91.3%, 98.9% and 81.7%, respectively. In the age range 40-80 years, sensitivity and PPV slightly decreased with increasing age. Algorithm-based age-specific BC mortality rates agreed well with official rates except for the age group 85 years and older. CONCLUSIONS: The algorithm-based identification of BC deaths in German claims data is feasible and valid, except for higher ages. The algorithm to ascertain BC mortality rates in an epidemiological study seems applicable when information on the official CoD is not available in the original database.
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 | 0,026 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».