A Computable Phenotype Model for Classification of Men Who Have Sex With Men Within a Large Linked Database of Laboratory, Surveillance, and Administrative Healthcare Records
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most public health datasets do not include sexual orientation measures, thereby limiting the availability of data to monitor health disparities and evaluate tailored interventions. We therefore developed, validated, and applied a novel computable phenotype model to classify men who have sex with men (MSM) using multiple health datasets from British Columbia, Canada, 1990 to 2015. Methods: Three case surveillance databases, a public health laboratory database, and five administrative health databases were linked and deidentified (BC Hepatitis Testers Cohort), resulting in a retrospective cohort of 727,091 adult men. Known MSM status from the three disease case surveillance databases was used to develop a multivariable model for classifying MSM in the full cohort. Models were selected using ‘elastic-net’ (GLMNet package) in R, and a final model optimized area under the receiver operating characteristics curve. We compared characteristics of known MSM, classified MSM, and classified heterosexual men. Findings: History of gonorrhea and syphilis diagnoses, HIV tests in the past year, history of visit to an identified gay and bisexual men’s clinic, and residence in MSM-dense neighborhoods were all positively associated with being MSM. The selected model had sensitivity of 72%, specificity of 94%. Excluding those with known MSM status, a total of 85,521 men (12% of cohort) were classified as MSM. Interpretation: Computable phenotyping is a promising approach for classification of sexual minorities and investigation of health outcomes in the absence of routinely available self-report data.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».