Positive Predictive Value of Primary Subarachnoid Hemorrhage Diagnoses on Death Certificates
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Epidemiological studies of primary subarachnoid hemorrhage (pSAH) frequently include population-based death registries for case finding. The positive predictive value of pSAH diagnoses in death registries is unknown. METHODS: This cross-sectional study identified all people in Ontario, Canada with pSAH listed as a cause of death between 2013 and 2017. pSAH was classified as "very likely" if diagnosis of pSAH was confirmed by autopsy, there was a previous hospitalization where pSAH probability exceeded 85% or death was preceded within a week by an emergency room visit where pSAH probability exceeded 25%. pSAH was classified as "very unlikely" if previous cerebrovascular imaging had never been done. Remaining cases were classified as "pSAH status unknown". RESULTS: 1,613 deaths attributed to pSAH were identified (mean 322/year). pSAH classification frequencies were as follows: very likely 528 (32.7%); very unlikely 433 (26.8%); and status unknown 652 (40.4%). CONCLUSION: We found that a quarter of pSAH cases in our province's death registry were very unlikely to be true pSAH while 40% had unknown veracity. These data should be considered when using death registries for pSAH case finding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».