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Enregistrement W4253318205 · doi:10.1161/circ.131.suppl_2.o02

Abstract O.02: Validation of Kawasaki Disease Incidence Assessment as Derived from Health System Administrative Databases vs. Active Retrospective Surveillance in Ontario, Canada

2015· article· en· W4253318205 sur OpenAlexaffabout
Cedric Manlhiot, Sunita O’Shea, Bailey Bernknopf, Michael Labelle, Mathew Mathew, Nita Chahal, Brian W. McCrindle

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDatabaseRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Kawasaki diseaseHospital dischargePediatricsEmergency medicineSurgeryIntensive care medicineArtery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Historically, 2 methods have been used to determine the incidence of Kawasaki disease (KD): active or passive surveillance, or the use of administrative databases. Given the increasing regulatory requirements, mainly around patient privacy, periodic retrospective surveillances have become increasingly challenging. Administrative databases are not curated datasets and doubts have been cast on their accuracy. Methods: The Hospital for Sick Children has been conducting retrospective triennial surveillances of KD since 1995 by contacting all hospitals in Ontario and manually reviewing all cases through chart review, reconciling inter-hospital transfers and multiple readmissions. We queried the Canadian hospital discharge database (Canadian Institute for Health Information) for hospitalizations associated with a diagnosis of KD between 2004-9. The administrative dataset was manually reviewed; patient national health number, institution and dates of admission/discharge were used to identify inter-hospital transfers, readmission and follow-up episodes. Results: The Canadian hospital discharge database reported 1,685 admissions during the study period (281±44 per year) for Ontario. Manual review of the dataset identified 219 (13%) as inter-hospital transfers (56, 26%), readmissions (122, 56%), admissions for follow-up of coronary artery aneurysms (14, 6%) or hospital admissions not related to KD (27, 12%). When these admissions were removed, the total number of incident cases for the study period was 1,466 (244±45 per year). The retrospective triennial surveillance identified 1,373 KD cases during the same period (229±33 per year). The Canadian hospital discharge database overestimated the number of cases in all 6 years by an average of 6.7±5.9%. The overestimation likely comes from patients who were originally diagnosed with KD but in whom the diagnosis of KD was subsequently excluded (historically ~5-6%). Conclusions: Reliance on administrative data to determine incidence of KD is possible and accurate; data should be manually reviewed to remove non-incident cases and estimates should be adjusted to reflect the expected proportion of patients in whom the diagnosis of KD will be subsequently excluded.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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