Development and validation of data quality rules in administrative health data using association rule mining
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data quality assessment presents a challenge for research using coded administrative health data. The objective of this study is to develop and validate a set of coding association rules for coded diagnostic data. METHODS: We used the Canadian re-abstracted hospital discharge abstract data coded in International Classification of Disease, 10th revision (ICD-10) codes. Association rule mining was conducted on the re-abstracted data in four age groups (0-4, 20-44, 45-64; ≥ 65) to extract ICD-10 coding association rules at the three-digit (category of diagnosis) and four-digit levels (category of diagnosis with etiology, anatomy, or severity). The rules were reviewed by a panel of 5 physicians and 2 classification specialists using a modified Delphi rating process. We proposed and defined the variance and bias to assess data quality using the rules. RESULTS: After the rule mining process and the panel review, 388 rules at the three-digit level and 275 rules at the four-digit level were developed. Half of the rules were from the age group of ≥65. Rules captured meaningful age-specific clinical associations, with rules at the age group of ≥65 being more complex and comprehensive than other age groups. The variance and bias can identify rules with high bias and variance in Alberta data and provides directions for quality improvement. CONCLUSIONS: A set of ICD-10 data quality rules were developed and validated by a clinical and classification expert panel. The rules can be used as a tool to assess ICD-coded data, enabling the monitoring and comparison of data quality across institutions, provinces, and countries.
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.
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 | 0,012 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle