A253 ADMINISTRATIVE DATA CAN ACCURATELY IDENTIFY PATIENTS WITH PERIANAL CROHN’S DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Perianal fistulas (PAF) are a frequent complication of Crohn’s disease (CD) associated with substantial morbidity. Population-based studies with CD are lacking, in part due to the difficulty in identifying these patients from health administrative databases. Aims To determine if administrative claims and diagnostic codes can reliably identify patients with perianal fistulas in a cohort of patients with CD. Methods A retrospective cohort study was performed using data from The Ottawa Hospital (TOH), which was linked to The Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) Ontario Crohn’s and Colitis Cohort (OCCC) data using Ontario Health Insurance Plan (OHIP) numbers. Patients admitted with CD from 1 Jan 2009 to 31 Dec 2016 were identified from TOH data warehouse using the ICD-10 code K50.x. Confirmation of CD diagnosis and determination of the presence or absence of PAF was achieved by a longitudinal, manual chart review. Patients with and without PAF were abstracted in a 1:2 ratio to serve as a reference gold standard for PAF status. ICES captures all publicly reimbursed diagnostic tests, interventional procedures and physician billing codes, including MRI pelvis utilization and surgical procedures associated with perianal fistulas in Ontario. Sixteen case definitions for PAF in ICES were specified a priori. Two by two contingency tables were constructed to assess the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predicative value (NPV) of each case definition against the gold standard PAF status as determined by TOH data. Youden’s index and Kappa were used to select a case definition that best identified TOH PAF patients. Results: A total of 136 patients with active PAF and 351 without PAF were included in the linked analysis. There were a similar proportion of male patients with and without PAF (49% vs. 43%). Patients with PAF were slightly younger; 69% were aged 18–44 compared to 58% of patients without PAF. Sensitivity of the case definitions ranged from 0.44 to 0.98, and specificity from 0.45 to 1.00. A case definition that combined at least two of fistula diagnosis code, perianal surgical procedures associated with fistulas, and radiologic imaging codes of the pelvis, all within 2 years, had the best performance using Youden’s index and Kappa. It discriminated between patients with or without PAF with sensitivity of 0.80 and specificity of 0.92. Conclusions Using a cohort of CD patients from a single tertiary care center we derived a case definition that could accurately distinguish CD patients with and without PAF in a provincial health administrative database. Once validated this will allow for future population-based studies to assess trends in PAF. Funding Agencies Takeda Pharmaceuticals
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».