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Enregistrement W4319791714 · doi:10.1080/24745332.2022.2161025

Linkage of administrative and compensation databases for work-related asthma surveillance in Ontario: A proof of concept study

2023· article· en· W4319791714 sur OpenAlexafffundabout
Madison MacKinnon, Kendra Barrick, Linda E. Lévesque, Gary M. Liss, Susan M. Tarlo, M. Diane Lougheed

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Critical Care and Sleep Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésDatabaseAsthmaLinkage (software)MedicineCompensation (psychology)Occupational asthmaDemographyFamily medicineComputer sciencePsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Approximately 15% of all asthma cases are work-related and eligible for workers’ compensation in Ontario. However, compensation rates of work-related asthma (WRA) are far less than predicted, making it difficult to estimate the prevalence of the disease.OBJECTIVES We aimed to estimate prevalence of compensated WRA in Ontario; profile the pattern of compensated WRA by demographic, temporal and geographic factors; and demonstrate the potential for database linkage to monitor rates of compensated WRA cases.METHODS Compensated WRA claims data were linked to asthma cases in the Institute of Clinical Evaluative Sciences (ICES) asthma database via encrypted health card numbers. WRA claims between April 1998 and March 2002 were accessed from: i) the Ontario Workplace Safety and Insurance Board (WSIB) Occupational Disease Information Surveillance System (ODISS); and ii) a University of Toronto research database (RD) created by abstracting the same WSIB ODISS claim files.MAIN RESULTS: The estimated prevalence of WRA among individuals with asthma in the asthma database was less than 1% compared to an expected prevalence of 15-20%. Sensitivity of the Asthma database for including individuals with asthma with WRA was very good but differed significantly based on claims category (p < 0.001) compared to the RD as the gold standard.CONCLUSIONS Our findings suggest WRA is severely under-reported. Approximately 11-15% of compensated WRA claims are not captured by the asthma database. Factors accounting for discordance between databases should be explored in order for administrative data linkage to be used to monitor the rates of compensated WRA cases in Ontario.

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)0,141
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,213
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 enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1410,213
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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