Canadian Data Platform: Developing an Algorithm Inventory for Health and Social Measures
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe SPOR (Strategy for Patient-Oriented Research) Canadian Data Platform aims to facilitate multi-jurisdictional research through a variety of activities, including the development of standardized algorithms for health conditions, health service use, and the determinants of health. An initial step towards standardization was to identify existing health measures that have been validated or assessed for feasibility of implementation in multi-jurisdictional research, document features of these measures, and describe the methods used to validate or assess feasibility. Objectives and ApproachWe constructed an inventory of published algorithms to measure population health, health services use, and the determinants of health. A systematic review of published literature identified algorithms from validation or feasibility studies in two or more Canadian provinces/territories. The search strategy was applied to Medline, Embase, and Scopus. The Algorithms and Harmonized Data Working Group of the Canadian Data Platform identified relevant fields for data extraction, including study type, population characteristics, data source, jurisdictions, and algorithm details. A searchable online resource was created to maintain and share the algorithms. ResultsOf the 2758 articles retrieved, 1998 articles underwent title and abstract review and 60 articles were selected for full review. A total of 8 validation and 26 feasibility studies were assessed; they contributed over 140 algorithms. Chronic physical health conditions, such as diabetes, depression, hypertension and dementia, were most often represented in the algorithms. British Columbia and Manitoba were the jurisdictions most frequently represented in the studies. Methods to facilitate automated searching of the on-line resource are under development. Conclusion / ImplicationsOur inventory of algorithms provides valuable information for researchers interested in conducting multi-jurisdictional studies, and reveals gaps where further algorithm development could be undertaken. This comprehensive collection of existing algorithms will support future studies aimed at improving population health and monitoring health service use in Canada.
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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 | 0,114 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,058 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».