Comparing broad and narrow phenotype algorithms: differences in performance characteristics and immortal time incurred
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: When developing phenotype algorithms for observational research, there is usually a trade-off between definitions that are sensitive or specific. The objective of this study was to estimate the performance characteristics of phenotype algorithms designed for increasing specificity and to estimate the immortal time associated with each algorithm. Materials and methods: We examined algorithms for 11 chronic health conditions. The analyses were from data from five databases. For each health condition, we created five algorithms to examine performance (sensitivity and positive predictive value (PPV)) differences: one broad algorithm using a single code for the health condition and four narrow algorithms where a second diagnosis code was required 1–30 days, 1–90 days, 1–365 days, or 1- all days in a subject’s continuous observation period after the first code. We also examined the proportion of immortal time relative to time-at-risk (TAR) for four outcomes. The TAR’s were: 0–30 days after the first condition occurrence (the index date), 0–90 days post-index, 0–365 days post-index, and 0–1,095 days post-index. Performance of algorithms for chronic health conditions was estimated using PheValuator (V2.1.4) from the OHDSI toolstack. Immortal time was calculated as the time from the index date until the first of the following: 1) the outcome; 2) the end of the outcome TAR; 3) the occurrence of the second code for the chronic health condition. Results: In the first analysis, the narrow phenotype algorithms, i.e., those requiring a second condition code, produced higher estimates for PPV and lower estimates for sensitivity compared to the single code algorithm. In all conditions, increasing the time to the required second code increased the sensitivity of the algorithm. In the second analysis, the amount of immortal time increased as the window used to identify the second diagnosis code increased. The proportion of TAR that was immortal was highest in the 30 days TAR analyses compared to the 1,095 days TAR analyses. Conclusion: Attempting to increase the specificity of a health condition algorithm by adding a second code is a potentially valid approach to increase specificity, albeit at the cost of incurring immortal time.
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 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 | 0,080 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».