P563 MSM predictive modeling within a large, linked database of laboratory, surveillance, and administrative healthcare records
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Enumeration or measurement of populations of men who have sex with men (MSM) is critical to developing and evaluating sexually transmitted and bloodborne infection (STBBI) prevention and treatment programs. However, there is a lack of data sources in which sexual orientation or behaviour is measured. In this study, we present the development and validation of a novel model (i.e., ‘computational phenotype’) to predict MSM status using multiple data sources. <h3>Methods</h3> Three disease case surveillance databases (HIV, hepatitis B and C, and syphilis), a public health laboratory database (which performs ≥95% of all HIV, hepatitis C and syphilis tests in British Columbia), and five administrative health record databases were linked and aggregated, resulting in a retrospective cohort of 727,091 adult men from 1990 to 2013. Self-reported MSM status (‘gold-standard’) from the three disease case surveillance databases was used to develop a multivariable prediction model for identifying MSM in the larger cohort. Models were selected using ‘elastic-net’ (combination of lasso and ridge regression), implemented through the GLMNet package in R, and a final model optimized area under the receiver operating characteristics curve (AUC). <h3>Results</h3> History of gonorrhea and syphilis diagnoses, HIV tests in the past year, history of visit to identified gay and bisexual men’s clinics, and residence in MSM-dense neighborhoods (based on self-reported MSM) were all positively associated with being MSM. The selected model had a sensitivity of 72%, specificity of 94%, and AUC of 92%. Combining self-reported MSM (n=6,280) and predicted MSM (n=85,521), a total of 91,801 men (13% of the cohort) were classified as MSM. <h3>Conclusion</h3> Applying a computational phenotyping method to administrative data yielded a cohort of 85,521 MSM, which may be used to monitor and evaluate health outcomes and healthcare utilization. Sensitivity and specificity of this model were comparable to interviewer-administered self-report measures of sexual orientation. <h3>Disclosure</h3> No significant relationships.
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 ».