Performance des définitions administratives de cas pour les affections concomitantes de la sclérose en plaques au Manitoba et en Nouvelle-Écosse
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Au fur et à mesure du vieillissement de la population et de l'augmentation de la prévalence d'affections concomitantes, le recours à des méthodes fiables et efficaces de surveillance des affections concomitantes de maladies chroniques telles que la sclérose en plaques (SP) s'avère de plus en plus nécessaire. Méthodologie Nous avons évalué, au moyen de la statistique kappa (k), la performance des définitions administratives de cas pour les affections concomitantes fréquemment observées en lien avec la SP en comparant les concordances entre les données administratives et les données provenant d'autodéclarations au Manitoba (MB) (n = 606) et en Nouvelle-Écosse (NS) (n = 1 923). Résultats Les concordances entre les définitions administratives et les autodéclarations étaient bonnes pour l'hypertension (k = 0,69 [NS] et 0,76 [MB]) et le diabète (k = 0,70 [NS] et 0,66 [MB]), modérées pour l'hyperlipidémie (k = 0,53 [NS] et 0,51 [MB]) et la cardiopathie (k = 0,42 [NS] et 0,51 [MB]) et médiocres pour l'anxiété (k = 0,27 [NS] et 0,26 [MB]). La concordance était bonne en Nouvelle-Écosse pour la maladie inflammatoire chronique de l'intestin (k = 0,71) et modérée pour l'épilepsie (k = 0,48). Conclusion Les définitions administratives étaient performantes dans les deux provinces pour plusieurs affections concomitantes fréquemment observées en lien avec la SP. À la lumière de ces résultats, il semble que ces définitions puissent être utilisées plus largement au Canada et dans les études nationales.
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 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 | 0,022 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».