Identifying Ontarians with Type 2 Diabetes Mellitus in Administrative Data: A Comparison of Two Case Definitions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study compared two previously validated sensitive and specific diabetes case definitions to explore the impact of different classification methods in Ontario ICES administrative data. METHODS: This study included patients captured by the Ontario Diabetes Database with type 2 diabetes using either the sensitive cohort definition (≥ 2 physician visits for diabetes within 1 year or ≥ 1 drug claim for diabetes or ≥ 1 hospitalization with diabetes), or the specific cohort definition (≥ 3 physician visits for diabetes within 1 year), between October 1, 2013 to September 30, 2015. Each cohort's demographic and clinical features were described using descriptive analysis. RESULTS: Using sensitive and specific definitions, 1,093,812 and 783,228 patients with type 2 diabetes were identified, respectively. Overall, the demographic and clinical characteristics were similar between cohorts. Patients in the sensitive cohort had mean age of 64.1 years and were 52.4% male, compared to 64.8 years and 53.6% male in the specific cohort. In the sensitive and specific cohorts respectively, 64.4% and 55.7% of patients reported one-year mean HbA1c of < 7% (53 mmol/mol) and 25.3% and 31.5% reported levels between 7.0-8.5% (53-69 mmol/mol). CONCLUSIONS: Although sample sizes were different between sensitive and specific cohorts, demographic and clinical characteristics were similar.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle