Validating emergency department cardioversion procedures in provincial administrative data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardioversion of acute-onset atrial fibrillation (AF) via electrical or pharmacological means is a common procedure performed in many emergency departments. While these procedures appear to be very safe, the rarity of subsequent adverse outcomes such as stroke would require huge sample sizes to confirm that conclusion. Big data can supply such sample sizes. OBJECTIVE: We aimed to validate several potential codes for successful emergency department cardioversion of AF patients. METHODS: This study combined 3 observational datasets of emergency department AF visits seen at one of 26 hospitals in Ontario, Canada, between 2008 and 2012. We linked patients who were eligible for emergency department cardioversion to several province-wide health administrative datasets to search for the associated cardioversion billing and procedural codes. Using the observational data as the gold standard for successful cardioversion, we calculated the test characteristics of a billing code (Z437) and of procedural codes 1.HZ.09JAFS and 1.HZ.09JAJS. Both include pharmacological and electrical cardioversions, as well as unsuccessful attempts; the latter is <10% using electricity (in Canada, standard practice is to proceed to electrical cardioversion if pharmacological cardioversion is unsuccessful). RESULTS: Of 4557 unique patients in the three datasets, 2055 (45.1%) were eligible for cardioversion. Nine hundred thirty-three (45.4%) of these were successfully cardioverted to normal sinus rhythm. The billing code had slightly better test characteristics overall than the procedural codes. Positive predictive value (PPV) of a billing was 89.8% (95% CI, 87.0-92.2), negative predictive value (NPV) 70.5% (95% CI, 68.1-72.8), sensitivity 52.1% (95% CI, 48.8-55.3), and specificity 95.1% (95% CI, 93.7-96.3). CONCLUSIONS: AF patients who have been successfully cardioverted in an emergency department can be identified with high PPV and specificity using a billing code. Studies that require high sensitivity for cardioversion should consider other methods to identify cardioverted patients.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».