Evaluation of administrative case definitions for hypertension in Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is increasing in children and warrants disease surveillance. We therefore sought to evaluate the validity of case definitions to identify pediatric hypertension in administrative healthcare data. Cases of hypertension in children 3-18 years of age were identified utilizing blood pressures recorded in the Manitoba Primary Care Research Network (MaPCReN) electronic medical record from 2014 to 2016. Prevalence of hypertension and associated clinical characteristics were determined. We then evaluated the validity of 18 case definitions combining outpatient physician visits (ICD9CM codes), hospital claims (ICD9CM/ICD10 codes) and antihypertensive use within 1-3 years of data housed at the Manitoba Centre for Health Policy. The MaPCReN database identified 241 children with hypertension and 4090 without (prevalence = 5.6%). The sensitivity of algorithms ranged between 0.18 and 0.51 and the specificity between 0.98 and 1.00. Pharmaceutical use increased the sensitivity of algorithms significantly. The algorithms with the highest sensitivity and area under the ROC curve were 1 or more hospitalization OR 1 or more physician claim OR 1 or more pharmaceutical record. Evaluating 2 years of data is recommended. Administrative data alone reflects diagnosis of hypertension with high specificity, but underestimate the true prevalence of this disease. Alternative data sources are therefore required for disease surveillance.
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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 | 0,036 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».