Validation of a case definition for speech and language disorders: In community-dwelling older adults in Alberta.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate a case definition for speech and language disorders in community-dwelling older adults and to determine the prevalence of speech and language disorders in a primary care population. DESIGN: This is a combined case definition validation and cross-sectional prevalence study. Chart review was considered the reference standard and was used to estimate prevalence. This study used de-identified electronic medical record data from participating SAPCReN-CPCSSN (Southern Alberta Primary Care Research Network-Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network) primary care clinics. SETTING: Southern Alberta. PARTICIPANTS: Men and women aged 55 years and older who had visited a SAPCReN-CPCSSN physician or nurse practitioner at least once in the 2 years before the beginning of the study. MAIN OUTCOME MEASURES: Validation analysis included estimation of sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value. Prevalence was the other main outcome measure. RESULTS: The prevalence of speech and language disorders within the sample of 1384 patients was 1.2%. The case definition had a favourable specificity (99.9%, 95% CI 99.6% to 100.0%), positive predictive value (75.6%, 95% CI 25.4% to 96.6%), and negative predictive value (99.0%, 95% CI 98.8% to 99.2%). Sensitivity was not sufficient for validity (18.8%, 95% CI 4.05% to 45.6%). CONCLUSION: The case definition did not meet an acceptable standard for validity and thus cannot be used for future epidemiologic research. However, owing to the case definition's high positive predictive value, it might be useful for clinical purposes and for cohort studies. Finally, while the case definition did not prove valid, this study has provided a conservative estimate of prevalence (1.2%) given the case definition's high specificity.
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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 ».