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Enregistrement W4306254599 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.2504

A systematic review of validated case-finding definitions to identify hypertensive disorders of pregnancy in administrative healthcare databases

2022· review· en· W4306254599 sur OpenAlexaff
Amy Johnston, Sonia Dancey, Victrine Tseung, B Skidmore, Deshayne B. Fell, Peter Tanuseputro, Graeme N. Smith, T Coutinho, Jodi D. Edwards

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensCanadian Heart Research CentreOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioKingston Health Sciences CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFalse positive paradoxGold standard (test)PreeclampsiaDatabaseMEDLINEHealth carePregnancyStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Administrative healthcare data are frequently used to study cardiovascular disease (CVD) risk in women with hypertensive disorders of pregnancy (HDP); however, little is known about the validity of case-finding definitions (CFDs, e.g., International Classification of Disease codes/algorithms) designed to identify these conditions in administrative databases. Purpose To systematically identify and summarize available evidence on the validity of administrative CFDs for HDP. Methods Four bibliographic databases and grey literature sources were searched for eligible studies. The titles/abstracts of all records were independently screened for eligibility by two reviewers, then assessed at full text. Study data (design and participant characteristics, validation statistics) were extracted by two independent reviewers and discrepancies resolved through consensus. Quality of reporting was assessed using checklists; risk of bias was assessed using a modified version of the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) tool, adapted for administrative validation studies. Results Twenty-five studies, published between 1998 and 2021, met the eligibility criteria. Nearly half (48%) were conducted in the United States. Ten studies validated CFDs for ≥1 HDP as a primary aim; most (60%) validated several maternal and infant morbidities, including ≥1 HDP. Preeclampsia (any, mild, moderate, serious, severe, superimposed) was the most validated HDP subtype. Only six studies reported gold standard definitions for all HDPs validated; definitions were heterogeneous with respect to blood pressure thresholds and timing of diagnosis. Seven studies (∼25%) reported all 2x2 table values (true positives/negatives, false positives/negatives) for ≥1 CFD, or they were calculable. The majority of CFDs reported in primary analyses (n=23) were highly specific (≥98%); however, sensitivity varied widely (3.2% to 100%; Figure 1). Nearly all (n=20, 87%) had a positive predictive value (PPV) of ≥70%, 13 of which had a PPV of >80% in combination with high specificity. Across studies, HDP prevalence ranged from 0.1% (eclampsia) to 37% (any maternal hypertensive disorder). Quality of reporting was generally poor to moderate, and all studies were judged to be at unclear or high risk of bias on ≥1 QUADAS-2 domain. Five studies were judged to be of “low concern” regarding study applicability (Figure 2). Conclusions Clinical understanding of CVD risk in women with HDP could be drastically impacted if there is low confidence that these conditions have been correctly identified from administrative data. Researchers should quantitatively explore the extent to which CVD risk estimates may be impacted by CFDs with low sensitivity and artificially inflated PPVs, influenced by greater study prevalence of HDP than would be expected in the general population. Higher quality validation studies that employ more rigorous methodology and improved reporting are needed. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.

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)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,316
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,316
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0370,032
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,069 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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