MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4226181391 · doi:10.1370/afm.20.s1.2895

Primary care provider diagnosed eczema within electronic medical records from seven canadian provinces

2022· article· en· W4226181391 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah Stirton, Leanne Kosowan, John T. Queenan, Alan Katz, Alexander Singer, Jennifer L. P. Protudjer, Elissa M. Abrams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyMedical recordOdds ratioLogistic regressionFamily medicineDemographicsOddsPrimary careCross-sectional studyPediatricsDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Most epidemiological research on eczema has largely relied on patient survey data. With the increasing use of electronic medical records (EMR) in primary care, there has been a shift in epidemiological research towards the use of validated case definitions to study disease. Objective: Apply a validated case definition for eczema to EMR data from primary care providers participating in the Canadian Primary Care Sentential Surveillance Network (CPCSSN) to determine the prevalence of diagnosed eczema in Canada and describe patient's characteristics including risk factors and comorbidities. Study Design: Cross-sectional study. Dataset: EMR data from 1,574 primary care providers in seven Canadian provinces. Population Studied: Patient records were examined for those with at least one encounter with a family physician, nurse practitioner or community pediatrician participating in CPCSSN between January 1, 2017, and December 31, 2019 (N= 689,301 patients). Outcome Measures: Primary outcome was lifetime prevalence of eczema. Secondary outcomes were demographics of eczema patients and the association between eczema and various comorbidities. Results: Descriptive statistics revealed a lifetime prevalence of documented eczema of 11.6% overall, 15.1% in those <19 years, and 11.5% in those >19 years. Patients with eczema were more likely to be smokers. Using the Material and Social Deprivation Index we found eczema was more prevalent among the least materially and socially deprived quintiles. In logistic regression, female patients (OR, 1.29; 95% CI, 1.27-1.32) and patients <19 years (OR, 1.27; 95% CI, 1.19-1.35) had higher odds of eczema compared to male patients and patients aged >19 years. Patients with comorbidities such as rhinitis (OR, 2.11; 95% CI, 2.06-2.17), asthma (OR, 1.4; 95% CI, 1.37-1.43), any allergy (OR, 1.09, 95% CI 1.06-1.11), COPD (OR, 1.1; 95% CI, 1.06-1.14) and anxiety (OR, 1.66; 95% CI, 1.63-1.69) had higher odds of eczema compared to patients without these comorbidities. Depression (OR, 0.96; 95% CI, 0.94-0.98) and obesity (OR, 0.96; 95% CI, 0.94-0.98) were negatively associated with a diagnosis of eczema. Conclusion: This is the first study in Canada to determine the prevalence of primary care provider documented eczema using EMR data. This study can inform and improve disease surveillance as well as future studies exploring burden of illness, trends or interventions related to eczema care in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,014
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDermatology and Skin Diseases→Travaux en français237 207→