Identifying Ontarians with Type 2 Diabetes Mellitus in Administrative Data: A Comparison of Two Case Definitions
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.
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 | 0,022 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».