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Enregistrement W4386440395 · doi:10.9778/cmajo.20220152

Validity of diagnoses of SARS-CoV-2 infection in Canadian administrative health data: a multiprovince, population-based cohort study

2023· article· en· W4386440395 sur OpenAlexaffvenueabout
Lisa M. Lix, Christel Renoux, Carolina Moriello, Ko Long Choi, Colin R. Dormuth, Anat Fisher, Matthew Dahl, Fangyun Wu, Ayesha Asaf, J. Michael Paterson

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcGill University Health CentreGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of British ColumbiaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentMedical diagnosisCohortPopulationDiagnosis codeEpidemiologyCohort studyEmergency medicinePediatricsInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate coding of diagnoses of SARS-CoV-2 infection in administrative data benefits population-based studies about the epidemiology, treatment and outcomes of COVID-19. We describe the validity of diagnoses of SARS-CoV-2 infection recorded in hospital discharge abstracts, emergency department records and outpatient physician service claims from 3 Canadian provinces. METHODS: In this cohort study, population-based inpatient, emergency department and outpatient records were linked to SARS-CoV-2 polymerase chain reaction (PCR; reference standard) test results from British Columbia, Manitoba and Ontario for Apr. 1, 2020, to Mar. 31, 2021. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of diagnoses of SARS-CoV-2 infection were estimated for each quarter in the study period, overall and by province, age group and sex. RESULTS: Our study encompassed more than 13 million SARS-CoV-2 PCR test results. Specificity and NPV of diagnoses of SARS-CoV-2 infection were consistently high (i.e., most estimates were > 95%). Overall sensitivity estimates were 86.2%, 60.4% and 20.3% in the first quarter for inpatient, emergency department and outpatient cohorts, and 66.2%, 47.5% and 25.0% in the last quarter, respectively. For inpatients, overall PPV estimates ranged from 50.0% to 66.4%. For emergency department patients, overall PPV estimates were 76.9% and 68.3% in the first and last quarters, respectively. For outpatients, PPV estimates were 6.8% and 29.1% in the first and last quarters, respectively. INTERPRETATION: We found variations in the validity of diagnoses for SARS-CoV-2 infection recorded in different health care settings, geographic areas and over time. Our multiprovince validation study provides evidence about the potential use of inpatient and emergency department records as an alternative to population-based laboratory data for identification of patients with SARS-CoV-2 infection, but does not support the use of outpatient claims for this purpose.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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