<p>Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of identifying atrial fibrillation using administrative data: a systematic review and meta-analysis</p>
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Atrial fibrillation (AF) is the commonest arrhythmia and a major cause of stroke and health care utilization. Researchers and administrators use electronic health data to assess disease burden, quality and variance in care, value of interventions and prognosis. We performed a systematic review and meta-analysis to assess the validity of AF case definitions in administrative databases. METHODS: Medline was searched from 2000 to 2018. Extracted information included sensitivity, specificity, positive and negative predictive values (PPV and NPV) for various AF case definitions. Estimates were pooled using random-effects models due to significant heterogeneity between studies. RESULTS: We identified 24 studies, including 21 from North America or Scandinavia. Hospital, ambulatory and mixed data sources were assessed in 10, 4 and 10 studies, respectively. Nine different AF case definitions were evaluated, most based on ICD-9 or 10 codes. Twenty-two studies assessed case definitions in patients diagnosed with AF and thus could generate PPV alone. Half the studies sampled unrestricted populations including a mix of those with and without AF to assess sensitivity. Only 13 studies included ECG confirmation as a gold standard. The pooled random effects estimates were: sensitivity 80% (95% CI 72-86%); specificity 98% (96-99%); PPV 88% (82-94%); NPV 97% (94-99%). Only 3 studies reported all accuracy parameters and included rhythm monitoring in the gold standard definition. CONCLUSION: Relatively few studies examined sensitivity, and fewer still included rhythm monitoring in the gold standard comparison. Administrative data may fail to identify a significant proportion of patients with AF. This, in turn, may bias estimates of quality of care and prognosis.
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 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».