Creation of a Case Definition to Identify People Living with HIV using Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: HIV care that has been predominantly specialty based can often be managed in primary care settings. The Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) database is a rich source of electronic medical records of primary care practices. A case definition for HIV using CPCSSN allows the examination of epidemiology and healthcare utilization of people living with HIV (PLHIV) whose records are in this database and assists us to better understand the primary care of PLHIV. The objective of this study was to develop a case definition for HIV applicable to the CPCSSN database. Methods: Electronic medical record data from CPCSSN was used to develop a retrospective cohort between 2009 and 2017. We identified all possible records of PLHIV in the CPCSSN dataset based on the presence of HIV codes, keywords and medications. Multiple combination of codes, keywords and medications were analyzed to see which resulted in the most accurate definition of PLHIV. To assess the validity, we linked the data to external references (a Newfoundland and Labrador (NL) PLHIV cohort and Nine Circles HIV clinic in Manitoba) and an internal reference (a random sample of the CPCSSN database which was reviewed by two experts to confirm HIV status). Results: We found that the presence of an HIV keyword along with either an ICD code or taking 3 or more HIV medications concurrently was the most accurate algorithm for predicting PLHIV with a sensitivity of 95%, 97.9% and 88.9%, specificity of 63.5%, 100% and 100% for the NL PLHIV cohort, Nine Circles HIV clinic data and internal reference, respectively. Conclusion: To our knowledge, this is the first study to develop an algorithm for identifying people with HIV applicable to the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network database. This algorithm-based case definition will support future research investigating the utilization of primary healthcare by PLHIV and facilitate improvements in primary care for PLHIV.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».