P770 Ascertainment of pediatric inflammatory bowel disease cases from administrative health data in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Administrative databases are useful for estimating population-level disease occurrence. Our objective was to ascertain cases of pediatric inflammatory bowel disease (IBD) by applying two validated algorithms to administrative health data, evaluate agreement, and compare health services utilisation between concordant and discordant cases. Methods The Quebec Birth Cohort on Immunity Health was established through linkage of administrative databases and includes 400 611 persons born in the province of Québec (Canada) from 1970 to 1974. Physician consultations (PC) and hospitalisations (H) for IBD were documented in health databases until 2014. Two validated algorithms were used to identify pediatric IBD cases. Firstly, a single-step algorithm was applied [5PC or 2H within 4 years]. Secondly, a two-step algorithm was implemented, first considering whether the person had undergone sigmoidoscopy/colonoscopy before age 18 [yes: 4PC or 2H within 3 years; no: 7PC or 3H within 3 years]. We evaluated the agreement between both algorithms using the Kappa statistic, and compared health services utilisation among concordant and discordant cases using a t-test. Results The single-step algorithm generated 527 pediatric IBD cases (0.13%), whereas 480 (0.12%) were identified with the multi-step algorithm. Among the 534 cases identified by either algorithm, 473 (88.6%) were identified by both, 54 (10.1%) only by the single-step, and 7 (1.3%) only by the multi-step algorithm. Kappa was 0.94 (95% confidence interval: 0.92, 0.95), and the proportions of positive and negative agreement were respectively 0.94 and 1.00. The average number of PC and H before age 18 years among concordant and discordant cases was respectively 26.0 and 3.9 (p < 0.0001). Conclusion The prevalence of pediatric IBD was similar when applying two different case identification algorithms, few cases were discordant. In the near future, a survey conducted in a subset of the cohort will allow us to compare self-report with ascertainment from administrative databases.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».