Concordance between health administrative data and survey‐derived diagnoses for mood and anxiety disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether estimates of survey structured interview diagnoses of mood and anxiety disorders were concordant with diagnoses of these disorders obtained from health administrative data. METHODS: All Ontario respondents to the 2012 Canadian Community Health Survey-Mental Health (CCHS-MH) were linked to health administrative databases at ICES (formerly known as the Institute for Clinical Evaluative Sciences). Survey structured interview diagnoses were compared with health administrative data diagnoses obtained using a standardized algorithm. We used modified Poisson regression analyses to assess whether socio-demographic factors were associated with concordance between the two measures. RESULTS: Of the 4157 Ontarians included in our sample, 20.4% had either a structured interview diagnosis (13.9%) or health administrative diagnosis (10.4%) of a mood or anxiety disorder. There was high discordance between measures, with only 19.4% agreement. Migrant status, age, employment, and income were associated with discordance between measures. CONCLUSIONS: Our findings indicate that previous estimates of the 12-month prevalence of mood and anxiety disorders in Ontario may be underestimating the true prevalence, and that population-based surveys and health administrative data may be capturing different groups of people. Understanding the limitations of data commonly used in epidemiologic studies is a key foundation for improving population-based estimates of mental disorders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle