Application of multiple testing procedures for identifying relevant comorbidities, from a large set, in traumatic brain injury for research applications utilizing big health-administrative data
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: Multiple testing procedures (MTP) are gaining increasing popularity in various fields of biostatistics, especially in statistical genetics. However, in injury surveillance research utilizing the growing amount and complexity of health-administrative data encoded in the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision (ICD-10), few studies involve MTP and discuss their applications and challenges. Objective: We aimed to apply MTP in the population-wide context of comorbidity preceding traumatic brain injury (TBI), one of the most disabling injuries, to find a subset of comorbidity that can be targeted in primary injury prevention. Methods: In total, 2,600 ICD-10 codes were used to assess the associations between TBI and comorbidity, with 235,003 TBI patients, on a matched data set of patients without TBI. McNemar tests were conducted on each 2,600 ICD-10 code, and appropriate multiple testing adjustments were applied using the Benjamini-Yekutieli procedure. To study the magnitude and direction of associations, odds ratios with 95% confidence intervals were constructed. Results: Benjamini-Yekutieli procedure captured 684 ICD-10 codes, out of 2,600, as codes positively associated with a TBI event, reducing the effective number of codes for subsequent analysis and comprehension. Conclusion: Our results illustrate the utility of MTP for data mining and dimension reduction in TBI research utilizing big health-administrative data to support injury surveillance research and generate ideas for injury prevention.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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