Identifying and Characterizing Psoriasis and Psoriatic Arthritis Patients in Ontario Administrative Data: A Population-based Study From 1991 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We assessed the accuracy of case definition algorithms for psoriasis and psoriatic arthritis (PsA) in health administrative data and used primary care electronic medical records (EMR) to describe disease and treatment characteristics of these patients. METHODS: We randomly sampled 30,424 adult Ontario residents from the Electronic Medical Record Primary Care database and identified 2215 patients with any possible psoriatic disease-related terms in their EMR. The relevant patient records were chart abstracted to confirm diagnoses of psoriasis or PsA. This validation set was then linked to health administrative data to assess the performance of different algorithms for physician billing diagnosis codes, hospitalization diagnosis codes, and medications for psoriatic disease. We report the performance of selected case definition algorithms and describe the disease characteristics of the validation set. RESULTS: Our reference standard identified 1028 patients with psoriasis and 77 patients with PsA, for an overall prevalence of 3.4% for psoriasis and 0.3% for PsA. Most patients with PsA (66%) had a rheumatology-confirmed diagnosis, while only 30% of the patients with psoriasis had dermatology-confirmed diagnosis. The use of systemic medications was much more common with PsA than with psoriasis. All algorithms had excellent specificity (97-100%). The sensitivity and positive predictive value were moderate and varied between different algorithms (34-72%). CONCLUSION: The accuracy of case definition algorithms for psoriasis and PsA varies widely. However, selected algorithms produced population prevalence estimates that were within the expected ranges, suggesting that they may be useful for future research purposes.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».