Assessing the validity of health administrative data compared to population health survey data for the measurement of low back pain
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is a high-burden condition that lacks routine surveillance data. Health administrative data may be used for surveillance, but their validity for measuring LBP in the general population has not been established. We aimed to (1) determine the validity of health administrative data to measure LBP compared to self-reported LBP in a population-based sample of Ontario adults; and (2) describe the differences in characteristics of LBP cases based on data sources. Adult respondents (≥18 years) of the Canadian Community Health Survey (CCHS) from 2003 to 2012 were included (N = 150,695). Canadian Community Health Survey data were individually linked to health administrative data, including Ontario Health Insurance Plan and hospitalization data. The reference standard was defined as self-reported back problem diagnosed by a health professional in the CCHS. Measurement of LBP from billing records was defined as ≥1 physician billing or procedural code for LBP during the year preceding CCHS interview date. We measured concurrent validity by comparing prevalence, agreement (kappa), and accuracy (sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values [PV]) of administrative data to measure LBP. Prevalence of LBP was higher using self-reported (21.2%) than administrative data (10.2%), and agreement was low (kappa = 0.21). Administrative data had sensitivity 23.9% (95% CI 23.1-24.6), specificity 93.4% (95% CI 93.2-93.7), positive PV 50.4% (95% CI 49.1-51.7), and negative PV 82.0% (95% CI 81.7-82.3). Characteristics of LBP cases based on data sources differed in sex, health/behaviour characteristics, and allied health care utilization. Using health administrative data significantly underestimates the prevalence of LBP. This can lead to misclassification bias that is likely nondifferential in epidemiological studies.
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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 | 0,078 | 0,017 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».