Data accuracy in the Ontario birth Registry: a chart re-abstraction study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ontario's birth Registry (BORN) was established in 2009 to collect, interpret, and share critical data about pregnancy, birth and the early childhood period to facilitate and improve the provision of healthcare. Since the use of routinely-collected health data has been prioritized internationally by governments and funding agencies to improve patient care, support health system planning, and facilitate epidemiological surveillance and research, high quality data is essential. The purpose of this study was to verify the accuracy of a selection of data elements that are entered in the Registry. METHODS: Data quality was assessed by comparing data re-abstracted from patient records to data entered into the Ontario birth Registry. A purposive sample of 10 hospitals representative of hospitals in Ontario based on level of care, birth volume and geography was selected and a random sample of 100 linked mother and newborn charts were audited for each site. Data for 29 data elements were compared to the corresponding data entered in the Ontario birth Registry using percent agreement, kappa statistics for categorical data elements and intra-class correlation coefficients (ICCs) for continuous data elements. RESULTS: Agreement ranged from 56.9 to 99.8%, but 76% of the data elements (22 of 29) had greater than 90% agreement. There was almost perfect (kappa 0.81-0.99) or substantial (kappa 0.61-0.80) agreement for 12 of the categorical elements. Six elements showed fair-to-moderate agreement (kappa <0.60). We found moderate-to-excellent agreement for four continuous data elements (ICC >0.50). CONCLUSION: Overall, the data elements we evaluated in the birth Registry were found to have good agreement with data from the patients' charts. Data elements that showed moderate kappa or low ICC require further investigation.
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 | 0,048 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».