Comparing Health Administrative and Clinical Registry Data: Trends in Incidence and Prevalence of Pediatric Inflammatory Bowel Disease in British Columbia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Canada maintains robust health administrative databases and British Columbia Children's Hospital (BCCH), as the only tertiary care pediatric hospital in British Columbia (BC), maintains a comprehensive clinical inflammatory bowel disease (IBD) registry. To evaluate the strengths and weaknesses of utilizing health administrative and clinical registry data to study the epidemiology of IBD in BC, we conducted a population-based retrospective cohort study of all children <18 years of age who were diagnosed with IBD between 1996 and 2008 in BC. METHODS: IBD cases from health administrative data were identified using a combination of IBD-coded physician encounters and hospitalizations while a separate IBD cohort was identified from the BCCH clinical registry data. Age and gender standardized incidence and prevalence rates were fitted to Poisson regression models. RESULTS: The overall incidence of pediatric IBD identified in health administrative data increased from 7.1 (95% CI 5.5-9.2) in 1996 to 10.3 (95% CI 8.2-12.7) per 100,000 children in 2008. Similarly, the incidence of the BCCH cohort increased from 4.3 (95% CI 3.0-6.0) to 9.7 (95% CI 7.6-12.1) per 100,000. Children aged 10-17 had the highest rise in incidence in both data sources; however, the administrative data identified significantly more 10-17-year-olds and significantly less 6-9-year-olds (p<0.05) compared to clinical registry data. CONCLUSION: While the application of both health administrative and clinical registry data demonstrates that the incidence of IBD is increasing in BC, we identify strengths and limitations to both and suggest that the utilization of either data source requires unique considerations that mitigate misclassification biases.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle