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Enregistrement W3136516037 · doi:10.1136/bmjopen-2020-040928

Development of a computable phenotype to identify a transgender sample for health research purposes: a feasibility study in a large linked provincial healthcare administrative cohort in British Columbia, Canada

2021· article· en· W3136516037 sur OpenAlexafffundabout
Ashleigh J. Rich, Tonia Poteat, Mieke Koehoorn, Jenny Li, Monica Ye, Paul Sereda, Travis Salway, Robert S. Hogg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityAIDS VancouverUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePopulationTransgenderPublic healthMedical prescriptionHealth careFamily medicineConcordanceCohortMedical recordGerontologyDemographyEnvironmental healthNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Innovative methods are needed for identification of transgender people in administrative records for health research purposes. This study investigated the feasibility of using transgender-specific healthcare utilisation in a Canadian population-based health records database to develop a computable phenotype (CP) and identify the proportion of transgender people within the HIV-positive population as a public health priority. DESIGN: The Comparative Outcomes and Service Utilization Trends (COAST) Study cohort comprises a data linkage between two provincial data sources: The British Columbia (BC) Centre for Excellence in HIV/AIDS Drug Treatment Program, which coordinates HIV treatment dispensation across BC and Population Data BC, a provincial data repository holding individual, longitudinal data for all BC residents (1996-2013). SETTING: British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: COAST participants include 13 907 BC residents living with HIV (≥19 years of age) and a 10% random sample comparison group of the HIV-negative general population (514 952 individuals). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Healthcare records were used to identify transgender people via a CP algorithm (diagnosis codes+androgen blocker/hormone prescriptions), to examine related diagnoses and prescription concordance and to validate the CP using an independent provider-reported transgender status measure. Demographics and chronic illness burden were also characterised for the transgender sample. RESULTS: The best-performing CP identified 137 HIV-negative and 51 HIV-positive transgender people (total 188). In validity analyses, the best-performing CP had low sensitivity (27.5%, 95% CI: 17.8% to 39.8%), high specificity (99.8%, 95% CI: 99.6% to 99.8%), low agreement using Kappa statistics (0.3, 95% CI: 0.2 to 0.5) and moderate positive predictive value (43.2%, 95% CI: 28.7% to 58.9%). There was high concordance between exogenous sex hormone use and transgender-specific diagnoses. CONCLUSIONS: The development of a validated CP opens up new opportunities for identifying transgender people for inclusion in population-based health research using administrative health data, and offers the potential for much-needed and heretofore unavailable evidence on health status, including HIV status, and the healthcare use and needs of transgender people.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,436
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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