An Iterative Process for Identifying Pediatric Patients With Type 1 Diabetes: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of both type 1 diabetes (T1DM) and type 2 diabetes (T2DM) in children and youth is increasing. However, the current approach for identifying pediatric diabetes and separating by type is costly, because it requires substantial manual efforts. OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop a computable phenotype for accurately and efficiently identifying diabetes and separating T1DM from T2DM in pediatric patients. METHODS: This retrospective study utilized a data set from the University of Florida Health Integrated Data Repository to identify 300 patients aged 18 or younger with T1DM, T2DM, or that were healthy based on a developed computable phenotype. Three endocrinology residents/fellows manually reviewed medical records of all probable cases to validate diabetes status and type. This refined computable phenotype was then used to identify all cases of T1DM and T2DM in the OneFlorida Clinical Research Consortium. RESULTS: A total of 295 electronic health records were manually reviewed; of these, 128 cases were found to have T1DM, 35 T2DM, and 132 no diagnosis. The positive predictive value was 94.7%, the sensitivity was 96.9%, specificity was 95.8%, and the negative predictive value was 97.6%. Overall, the computable phenotype was found to be an accurate and sensitive method to pinpoint pediatric patients with T1DM. CONCLUSIONS: We developed a computable phenotype for identifying T1DM correctly and efficiently. The computable phenotype that was developed will enable researchers to identify a population accurately and cost-effectively. As such, this will vastly improve the ease of identifying patients for future intervention studies.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».