Describing the linkage between administrative social assistance and health care databases in Ontario, Canada
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
Background: The linkage of records across administrative databases has become a powerful tool to increase information available to undertake research and analytics in a privacy protective manner. Objective: The objective of this paper was to describe the data integration strategy used to link the Ontario Ministry of Children, Community and Social Services (MCCSS)-Social Assistance (SA) database with administrative health care data. Methods: Deterministic and probabilistic linkage methods were used to link the MCCSS-SA database (2003-2016) to the Registered Persons Database, a population registry containing data on all individuals issued a health card number in Ontario, Canada. Linkage rates were estimated, and the degree of record linkage and representativeness of the dataset were evaluated by comparing socio-demographic characteristics of linked and unlinked records. Results: December 2016; 331,238 (12.1%) were unlinked (linkage rate = 87.9%). Despite 16 passes, most record linkages were obtained after 2 deterministic (76.2%) and 14 probabilistic passes (11.7%). Linked and unlinked samples were similar for most socio-demographic characteristics (i.e., sex, age, rural dwelling), except migrant status (non-migrant versus migrant) (standardized difference of 0.52). Linked and unlinked records were also different for SA program-specific characteristics, such as social assistance program, Ontario Works and Ontario Disability Support Program (standardized difference of 0.20 for each), data entry system, Service Delivery Model Technology only and both Service Delivery Model Technology and Social Assistance Management System (standardized difference of 0.53 and 0.52, respectively), and months on social assistance (standardized difference of 0.43). Conclusions: Additional techniques to account for sub-optimal linkage rates may be required to address potential biases resulting from this data linkage. Nonetheless, the linkage between administrative social assistance and health care data will provide important findings on the social determinants of health.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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